Ответ.

Для масштабируемого кэширования при работе с распределёнными ИТ-системами целесообразно использовать распределённые кэши (Redis Cluster, Memcached Cluster). Они поддерживают шардинг, репликацию и могут динамически балансировать нагрузку между узлами.

Слой кэша реализуется поверх нейтрального клиентского API. При изменении нагрузки в кластере автоматически добавляются либо удаляются узлы (автоматическое масштабирование).

Пример: динамически адаптирующийся Redis Cluster с использованием клиента, который автоматически обнаруживает новые узлы.

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

Ключевые особенности:

• Горизонтальное масштабирование кластера без даунтайма
• Возможность настройки TTL, эвикшена и репликации на уровне кэша
• Нативная поддержка механизмов распределения (consistent hashing)

Вопросы с подвохом.

Обеспечивает ли Memcached в режиме кластера стойкость к сбою узла с сохранением данных?

Нет. Memcached не сохраняет данные при рестарте или сбое узла. Для персистентности лучше использовать Redis.

Можно ли кэшировать данные, меняющиеся очень часто (например, с реальным временем жизни < 1 секунды)?

Это неэффективно — управлять старыми версиями будет сложнее, часто лучше вовсе не кэшировать такие объекты.

Повлияет ли невалидный кэш (stale cache) на целостность данных?

Может повлиять. Следует реализовать механизм принудительной инвалидации (например, через pub/sub или событийный механизм), чтобы уменьшить риск рассинхронизации.