Redis-кэш и инвалидирование: как ускорить сервис и не сломать данные

Кэш ускоряет систему, но почти всегда добавляет риск неконсистентности.

Главная идея: кэш — это оптимизация чтения, а не новый источник истины.

Проще говоря

Практичный подход к кэшированию: где кэшировать, как инвалидировать, и как не получить устаревшие данные в проде. Ниже — что именно делать на практике и где чаще всего ошибаются.

1) Что кэшировать в первую очередь

Начинай с горячих путь чтения:

• часто читаемые карточки/профили,
• агрегированные списки,
• тяжёлые отчёты,
• metadata, которая редко меняется.

Не кэшируй всё подряд — сначала замерь p95 и DB-load.

2) Базовые стратегии

• Cache-aside: приложение читает кэш, при miss берёт из БД и кладёт в кэш.
• Write-through: при записи сразу обновляется кэш.
• Write-behind: запись в кэш с отложенной синхронизацией (использовать осторожно).

Для большинства web-продуктов самый безопасный старт — cache-aside.

3) Инвалидирование без боли

Три рабочих механики:

1. TTL (обязательно даже при event-инвалидации).
2. Явный delete/update ключа при изменении сущности.
3. Версионирование ключей (user:{id}:v{n}).

Комбинация TTL + явная инвалидация обычно покрывает 90% кейсов.

4) Структура ключей

Хороший ключ должен быть:

• предсказуемым,
• неймспейсным,
• легко удаляемым по шаблону.

Пример:

• product:123:card:v2
• feed:user:45:page:1:v3

5) Частые ошибки

1. Нет TTL, кэш «вечный».
2. Инвалидируют только детальную сущность, но забывают списки.
3. Слишком крупные value (память растёт, hit rate падает).
4. Нет метрик hit/miss/eviction.

6) Минимальные метрики

• cache hit ratio,
• latency кэш-слоя,
• memory usage,
• eviction rate,
• доля stale-read инцидентов.

Короткая история из команды

Внедрение сработало не сразу: сначала команда упростила правило до одного конкретного сценария, а уже потом масштабировала его на остальную систему.

Вывод

Кэш приносит пользу только при дисциплине инвалидации.

Если строить его как управляемую оптимизацию (а не «магический бустер»), он стабильно снижает latency и нагрузку на БД.

Практический сценарий внедрения

Если внедрять подход поэтапно, лучше идти от самого болезненного потока: выбрать один критичный user-journey, зафиксировать текущие метрики и применить изменения только на этом участке. Такой подход снижает риск и даёт быстрый доказуемый эффект для команды.

Метрики, которые важно отслеживать

• p95/p99 latency для ключевых операций,
• error rate и доля retry/резервный сценарий,
• время восстановления после сбоев,
• стоимость обработки запроса/события,
• доля регрессий после релизов.

Без метрик даже сильные архитектурные решения быстро превращаются в набор гипотез.

Что обычно идёт не так

1. Команда пытается внедрить всё сразу вместо поэтапного поэтапный запуск.
2. Нет владельца архитектурного решения и контроль расслаивается.
3. Решение есть в документации, но не встроено в CI/CD и runbook.
4. После внедрения нет регулярного review, и качество снова деградирует.

Пошаговый план на 30 дней

• Неделя 1: базовый уровень, ограничения, целевые KPI.
• Неделя 2: внедрение в одном потоке + алерты.
• Неделя 3: стабилизация, фиксы edge-cases.
• Неделя 4: масштабирование на соседние модули и обновление стандартов команды.

Термины простыми словами

• Политика повторов — правила повторных попыток (когда, сколько раз и с каким backoff), чтобы не усилить сбой.

Этот блок нужен, чтобы статью можно было читать без предварительного контекста по всем терминам.

Что делать команде прямо сейчас

Если хочется практики, а не теории, начни с короткого цикла на 2–3 недели. Выбери один проблемный модуль, зафиксируй «как есть» (латентность, ошибки, скорость изменений), внедри решение в минимальном объёме и проведи пост-анализ.

Дальше оформи выводы в инженерный стандарт: правило ревью, проверка в pipeline и короткий runbook. Такой формат даёт накопительный эффект и не требует «большого архитектурного проекта» каждый раз.