معماری کش؛ چگونه با مدیریت هوشمندانه، زیرساختی پایدار داشته باشیم؟

داستان ما: پروژه بزرگ فروشگاه "زودتر بخر"

تصور کن مدیر فنی یه فروشگاه آنلاین بزرگی هستی به اسم "زودتر بخر"، که ماهانه میلیون‌ها کاربر داره. تو جلسه‌ای که با تیم برگزار می‌کنی، تیم زیرساخت می‌گه:
"سرور های ما زیر فشارن، تاخیرها داره بیشتر می‌شه. هر کاربری که صفحه محصولات رو باز می‌کنه، انگار یه چکُش می‌زنه تو سر دیتابیس!"

این جمله ساده، یه چالش بزرگ رو نشون می‌ده:

1. درخواست‌های پرتکرار: کاربرا بارها دسته‌بندی‌های مشابه رو می‌بینن.
2. داده‌های تکراری: مثل قیمت محصولات یا توضیحات اون‌ها، هزاران بار از دیتابیس خونده می‌شه.
3. تجربه کاربری ضعیف: تأخیر در بارگذاری صفحه، مشتری رو فراری می‌ده.

خب، چیکار کنیم؟!

گام اول: کش به عنوان ناجی سیستم

توی جلسه‌ای که با بچه‌های تیم گذاشتی، یکی پیشنهاد می‌ده:
"بیایم کش کنیم! اینطوری دیگه لازم نیست هر بار اطلاعات تکراری رو مستقیم از دیتابیس بخونیم."
اما سوال اینجاست:

• چی رو کش کنیم؟ مثلاً آیا موجودی کالا هم کش بشه؟
• چطور کش رو مدیریت کنیم؟ اگه اطلاعات کش قدیمی بشه چی؟
• چه ابزارهایی رو استفاده کنیم؟ Redis؟ CDN؟ یا همون MemoryCache؟

گام دوم: تعریف اولویت‌ها

برای تصمیم‌گیری، اول باید مشخص کنیم چه داده‌هایی ارزش کش کردن دارن:

1. داده‌های پرتکرار و تغییرات کم:
   مثل دسته‌بندی محصولات یا پرفروش‌ترین‌ها.
2. داده‌هایی که بارها خوانده می‌شن اما حساس نیستن:
   مثل توضیحات محصولات.
3. اطلاعات حساس؟ اصلاً کش نکن!
   کسی نمی‌خواد اطلاعات تراکنش یا لاگین کاربرها تو کش گیر بیفته.

گام سوم: انتخاب ابزار مناسب

خب، حالا نوبت انتخاب تکنولوژیه. بیایم برای هر بخش، ابزار درست رو انتخاب کنیم:

1.ردیس (Redis) برای داده‌های توزیع‌شده:

چون "زودتر بخر" چندین سرور داره، بهتره از Redis استفاده کنیم.

سناریو: کش کردن لیست محصولات یا قیمت‌ها برای درخواست‌های پرتکرار.

چالش: باید مطمئن بشیم TTL (زمان انقضا) تنظیم بشه تا اطلاعات قدیمی پاک بشن.

2. سی دی ان (CDN) برای محتوای ثابت (Static Content):

تصور کن تصاویر و CSSهای سایت برای میلیون‌ها کاربر بارگذاری می‌شن.

سناریو: استفاده از CloudFront یا Azure CDN برای کاهش فشار روی سرورها.

چالش: اگه یه فایل تغییر کنه (مثلاً لوگوی سایت آپدیت بشه) چطور کش پاک شه؟

3. کش درون حافظه ای( In-Memory Cache) برای داده‌های خاص سرور:

مثلاً تو هر سرور، اطلاعات مربوط به session کاربرها رو تو MemoryCache نگه داریم.

سناریو: کش کردن جزییات سبد خرید کاربر.

چالش: این روش تو سیستم‌های توزیع‌شده، همگام‌سازی سخت‌تری داره.

گام چهارم: حل مساله کش قدیمی (Stale Cache)

یه روز صبح که چای می‌خوری، پشتیبانی زنگ می‌زنه:

"قیمت محصولات تو سایت قدیمی نشون داده می‌شه!"

مشکل از اینه که کش به موقع ریفرش(Refresh) نشده. چاره؟

1. زمان انقضا (TTL): هر کشی باید عمر مشخصی داشته باشه.
2. اتفاق‌محور: هر وقت دیتابیس آپدیت شد، کش هم ریست بشه.

مثلاً با یه سیستم Event-Driven، تغییرات رو به Redis ارسال کنیم.

گام پنجم: مدیریت منابع و سربار حافظه

تیم می‌گه: "ردیس داره کلی رم می‌خوره. باید داده‌های کش شده رو مدیریت کنیم."

1. الگوریتم LRU: کم‌استفاده‌ترین داده‌ها رو حذف کن.
2. اندازه‌گیری حافظه: برای هر داده، اندازه مصرف حافظه رو بسنج.

گام نهایی: یکپارچگی کش در پروژه

در نهایت، باید یه معماری کامل طراحی کنیم که کش تو همه لایه‌ها (اپلیکیشن، شبکه، و کلاد) بهینه عمل کنه. پیشنهاد:

• اپلیکیشن: MemoryCache برای داده‌های خاص سرور.
• شبکه: Redis برای داده‌های مشترک بین سرورها.
• کلاد: CDN برای کاهش فشار روی سرور.

جمع‌بندی: تجربه "زودتر بخر" در کش

با یه استراتژی درست برای کش، تونستیم:

• زمان پاسخ‌دهی رو به شدت کاهش بدیم.
• هزینه‌های زیرساخت رو کم کنیم.
• تجربه کاربری عالی ارائه بدیم.