Risposta.

Per il caching scalabile in sistemi IT distribuiti, è consigliabile utilizzare cache distribuite (Redis Cluster, Memcached Cluster). Supportano sharding, replica e possono bilanciare dinamicamente il carico tra i nodi.

Lo strato di cache viene implementato sopra un API client neutrale. Al cambiamento del carico nel cluster, i nodi vengono automaticamente aggiunti o rimossi (scalabilità automatica).

Esempio: Redis Cluster che si adatta dinamicamente utilizzando un client che rileva automaticamente nuovi nodi.

import rediscluster
rc = rediscluster.RedisCluster(startup_nodes=[{"host": "127.0.0.1", "port": "7000"}])
rc.set('key', 'value')

Caratteristiche chiave:

• Scalabilità orizzontale del cluster senza downtime
• Possibilità di configurare TTL, eviction e replica a livello di cache
• Supporto nativo per meccanismi di distribuzione (consistent hashing)

Domande insidiose.

Memcached in modalità cluster garantisce la resistenza ai guasti dei nodi mantenendo i dati?

No. Memcached non mantiene i dati durante il riavvio o il guasto di un nodo. Per la persistenza, è meglio utilizzare Redis.

È possibile memorizzare nella cache dati che cambiano molto frequentemente (ad esempio, con un tempo reale di vita < 1 secondo)?

Non è efficiente: gestire le versioni vecchie sarà più difficile, spesso è meglio non memorizzare nella cache tali oggetti.

Un cache non valido (stale cache) influirà sull'integrità dei dati?

Può influenzare. È necessario implementare un meccanismo di invalidazione forzata (ad esempio, tramite pub/sub o un meccanismo basato su eventi) per ridurre il rischio di desincronizzazione.