PERF03-BP05 Implementieren von Datenzugriffsmustern, die Caching nutzen - AWS Well-Architected Framework
ImplementierungsleitfadenRessourcen

PERF03-BP05 Implementieren von Datenzugriffsmustern, die Caching nutzen

Implementieren Sie Zugriffsmuster, die vom Daten-Caching profitieren, damit häufig aufgerufene Daten schnell abgerufen werden können.

Typische Anti-Muster:

  • Sie speichern Daten, die sich häufig ändern.

  • Sie verlassen sich auf zwischengespeicherte Daten, als ob sie dauerhaft gespeichert und immer verfügbar wären.

  • Sie berücksichtigen nicht die Konsistenz Ihrer zwischengespeicherten Daten.

  • Sie überwachen die Effizienz Ihrer Caching-Implementierung nicht.

Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: Das Speichern von Daten in einem Cache kann die Leselatenz, den Lesedurchsatz, die Benutzererfahrung und die Gesamteffizienz verbessern sowie die Kosten senken.

Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode: Mittel

Implementierungsleitfaden

Ein Cache ist eine Software- oder Hardwarekomponente zum Speichern von Daten, damit zukünftige Abfragen derselben Daten schneller oder effizienter verarbeitet werden können. Die in einem Cache gespeicherten Daten können bei Verlust rekonstruiert werden, indem eine frühere Berechnung wiederholt wird oder die Daten aus einem anderen Datenspeicher abgerufen werden.

Das Caching von Daten kann eine der effektivsten Strategien sein, um die allgemeine Anwendungsleistung zu verbessern und die Belastung Ihrer zugrunde liegenden primären Datenquellen zu verringern. Daten können auf mehreren Ebenen in der Anwendung zwischengespeichert werden, z. B. innerhalb der Anwendung durch Remote-Aufrufe (so genanntes clientseitiges Caching) oder durch Verwendung eines schnellen sekundären Services zur Speicherung der Daten (so genanntes Remote-Caching).

Clientseitiges Caching

Beim clientseitigen Caching kann jeder Client (eine Anwendung oder ein Service, die bzw. der den Backend-Datenspeicher abfragt) die Ergebnisse seiner eindeutigen Abfragen lokal für einen bestimmten Zeitraum speichern. So kann die Anzahl der Anfragen an einen Datenspeicher im Netzwerk reduziert werden, da zuerst der lokale Client-Cache überprüft wird. Wenn die Ergebnisse nicht vorhanden sind, kann die Anwendung den Datenspeicher abfragen und diese Ergebnisse lokal speichern. Dieses Muster ermöglicht es jedem Client, Daten am nächstgelegenen Ort (dem Client selbst) zu speichern, was zur geringstmöglichen Latenz führt. Clients können auch weiterhin einige Abfragen bearbeiten, wenn der Backend-Datenspeicher nicht verfügbar ist, wodurch die Verfügbarkeit des Gesamtsystems erhöht wird.

Ein Nachteil dieses Ansatzes besteht darin, dass bei Beteiligung mehrerer Clients diese möglicherweise dieselben zwischengespeicherten Daten lokal speichern. Dies führt sowohl zu doppelten Speichervorgängen als auch zu Dateninkonsistenzen zwischen diesen Clients. So kann z. B. ein Client die Ergebnisse einer Abfrage zwischenspeichern und eine Minute später führt ein anderer Client dieselbe Abfrage aus und erhält ein anderes Ergebnis.

Remote-Caching

Um das Problem der doppelten Daten zwischen den Clients zu lösen, kann ein schneller externer Service oder ein Remote-Cache verwendet werden, um die abgefragten Daten zu speichern. Anstatt einen lokalen Datenspeicher zu überprüfen, prüft jeder Client den Remote-Cache, bevor er den Backend-Datenspeicher abfragt. Diese Strategie ermöglicht konsistentere Antworten zwischen den Clients, eine bessere Effizienz der gespeicherten Daten und ein höheres Volumen an zwischengespeicherten Daten, da der Speicherplatz unabhängig von den Clients skaliert wird.

Der Nachteil eines Remote-Caches besteht darin, dass das Gesamtsystem möglicherweise eine höhere Latenz aufweist, da ein zusätzlicher Netzwerk-Hop erforderlich ist, um den Remote-Cache zu überprüfen. Das clientseitige Caching kann in Kombination mit dem Remote-Caching verwendet werden, um ein mehrstufiges Caching zu implementieren und die Latenz zu verbessern.

Implementierungsschritte

Ressourcen

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