> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://sorodriguezz.gitbook.io/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://sorodriguezz.gitbook.io/docs/system-design/fundamentos-del-almacenamiento-en-cache/caching-101.md). # Caching 101 El almacenamiento en caché es una técnica que se utiliza para almacenar temporalmente copias de datos en capas **de almacenamiento de alta velocidad** (como RAM) para reducir el tiempo necesario para acceder a los datos.
El objetivo principal del almacenamiento en caché es mejorar el rendimiento del sistema reduciendo **la latencia** , descargando el almacén de datos principal y proporcionando **una recuperación de datos más rápida.** ## 1. ¿Por qué utilizar el almacenamiento en caché? El almacenamiento en caché es esencial por las siguientes razones: * **Rendimiento mejorado:** al almacenar datos a los que se accede con frecuencia en un caché, el tiempo necesario para recuperar dichos datos se reduce significativamente. * **Carga reducida en los sistemas back-end:** el almacenamiento en caché reduce la cantidad de solicitudes que debe procesar el back-end, lo que libera recursos para otras operaciones. * **Mayor escalabilidad** : los cachés ayudan a gestionar una gran cantidad de solicitudes de lectura, lo que hace que el sistema sea más escalable. * **Eficiencia de costos** : al reducir la carga en los sistemas back-end, el almacenamiento en caché puede ayudar a reducir los costos de infraestructura. * **Experiencia de usuario mejorada** : tiempos de respuesta más rápidos conducen a una mejor experiencia de usuario, especialmente para aplicaciones web y móviles. ## 2. Tipos de almacenamiento en caché #### 2.1 Caché en memoria Los cachés en memoria almacenan datos en la **memoria principal (RAM)** para un acceso extremadamente rápido. Estos cachés se utilizan normalmente para la gestión de sesiones, el almacenamiento de objetos a los que se accede con frecuencia y como fachada para bases de datos. > Ejemplos: **Redis** y **Memcached** . #### 2.2 Caché distribuida Un caché distribuido abarca **múltiples servidores** y está diseñado para manejar sistemas a gran escala. Asegura que los datos almacenados en caché estén disponibles en diferentes nodos de un sistema distribuido. > Ejemplos: **Redis Cluster** y **Amazon ElastiCache** . #### 2.3 Caché del lado del cliente El almacenamiento en caché del lado del cliente implica almacenar datos en el dispositivo del cliente, generalmente en forma de **cookies** , **almacenamiento local** o cachés específicos de la aplicación. Esto se usa comúnmente en navegadores web para almacenar en caché activos estáticos como imágenes, scripts y hojas de estilo. #### 2.4 Caché de base de datos El almacenamiento en caché de bases de datos implica almacenar en un caché los resultados de bases de datos consultados con frecuencia. Esto reduce la cantidad de consultas realizadas a la base de datos, mejorando el rendimiento y la escalabilidad. #### 2.5 Red de distribución de contenido (CDN) CDN se utiliza para almacenar copias de contenido en servidores distribuidos en diferentes ubicaciones geográficas. Esto reduce la latencia al servir contenido desde un servidor más cercano al usuario. ## 3. Estrategias de almacenamiento en caché * **Caché de lectura directa** : La aplicación primero busca datos en la caché. Si no están presentes (error de caché), los recupera de la base de datos y actualiza la caché. * **Caché de escritura simultánea** : los datos se escriben en la memoria caché y en la base de datos simultáneamente, lo que garantiza la coherencia pero potencialmente afecta el rendimiento de escritura. * **Caché de escritura diferida** : los datos se escriben primero en la caché y luego se sincronizan con la base de datos, lo que mejora el rendimiento de escritura pero implica el riesgo de pérdida de datos. * **Cache-Aside (Lazy Loading)** : la aplicación es responsable de leer y escribir tanto desde el caché como desde la base de datos. ## 4. Políticas de desalojo de caché Para administrar el tamaño limitado de un caché, se utilizan políticas de desalojo para determinar qué datos deben eliminarse cuando el caché está lleno. 1. **Uso Menos Recientemente (LRU)** : LRU elimina los datos menos utilizados cuando la caché está llena. Se asume que es probable que los datos usados ​​recientemente se vuelvan a usar pronto. 2. **Uso menos frecuente (LFU):** LFU expulsa los datos a los que se ha accedido menos veces, bajo el supuesto de que es menos probable que se necesiten los datos a los que se accede con poca frecuencia. 3. **Primero en entrar, primero en salir (FIFO):** FIFO expulsa primero los datos más antiguos de la memoria caché, independientemente de la frecuencia o la fecha en que se haya accedido a ellos. 4. **Tiempo de vida (TTL):** TTL es una política de desalojo basada en el tiempo donde los datos se eliminan de la memoria caché después de una duración específica, independientemente del uso. ## 5. Desafíos y consideraciones 1. **Coherencia de caché** : garantizar que los datos en la caché permanezcan consistentes con la fuente de verdad (por ejemplo, la base de datos). 2. **Invalidación de caché** : determinar cuándo y cómo actualizar o eliminar datos obsoletos de la caché. 3. **Inicio en frío** : manejo de escenarios en los que la memoria caché está vacía, como por ejemplo después de reiniciar el sistema. 4. **Políticas de desalojo de caché** : decidir qué elementos eliminar cuando el caché alcanza su capacidad (por ejemplo, los menos utilizados recientemente, los menos utilizados con frecuencia). 5. **Penetración de caché** : evita intentos maliciosos de consultar repetidamente datos inexistentes, lo que podría saturar el backend. 6. **Cache Stampede** : gestión de situaciones en las que muchas solicitudes simultáneas intentan reconstruir la caché simultáneamente. ## 6. Mejores prácticas para implementar el almacenamiento en caché * **Almacene en caché los datos correctos:** concéntrese en almacenar en caché los datos que son costosos de calcular o recuperar y a los que se accede con frecuencia. * **Establecer TTL apropiados:** utilice TTL para invalidar automáticamente las entradas de caché y evitar datos obsoletos. * **Considere el calentamiento de caché** : precargue datos esenciales en el caché para evitar inicios en frío. * **Supervisar el rendimiento de la caché:** supervisar periódicamente las tasas de aciertos y errores de la caché y ajustar las estrategias de almacenamiento en caché en función de los patrones de uso. * **Utilice almacenamiento en caché en capas:** implemente el almacenamiento en caché en múltiples capas (por ejemplo, del lado del cliente, del lado del servidor, CDN) para maximizar los beneficios de rendimiento. * **Manejar errores de caché con elegancia:** asegúrese de que el sistema pueda manejar errores de caché de manera eficiente sin una degradación significativa del rendimiento. ## 7. Conclusión El almacenamiento en caché es una técnica poderosa en el diseño de sistemas que, cuando se implementa correctamente, puede mejorar drásticamente el rendimiento, la escalabilidad y la rentabilidad de un sistema. Sin embargo, esto conlleva sus propios desafíos, particularmente en torno a la coherencia y la invalidación. Al comprender los diferentes tipos de cachés, las estrategias de ubicación de caché y las mejores prácticas, puede diseñar una estrategia de almacenamiento en caché sólida que satisfaga las necesidades de su aplicación.