Różne rodzaje cache, czyli co może przyspieszyć naszą aplikację (film, 6 minut)
Caching to powszechna technika w nowoczesnym przetwarzaniu danych, która ma na celu zwiększenie wydajności systemu oraz skrócenie czasu odpowiedzi. Wróćmy do tematu architektury systemu, gdzie caching odgrywa kluczową rolę w poprawie efektywności aplikacji i systemów. W swojej prezentacji ByteByteGo skupił się na różnych poziomach cachingu, zaczynając od sprzętu komputerowego, takiego jak pamięci podręczne L1, L2 oraz L3, które różnią się wielkością i szybkością. L1 jest najszybszą i najmniejszą pamięcią podręczną, zintegrowaną z procesorem, która przechowuje często używane dane i instrukcje. Pamięci L2 i L3 są większe, a ich prędkość i dostępność różnią się w zależności od liczby rdzeni CPU, które dzielą L3. Inną ciekawą pamięcią podręczną w sprzęcie jest TLB, która przyspiesza tłumaczenie adresów wirtualnych na fizyczne.
W systemie operacyjnym crawsią pamięci cache do zarządzania danymi. Cache stron, zarządzana przez system operacyjny, jest przechowywana w pamięci operacyjnej i umożliwia szybki dostęp do danych, które zostały wcześniej użyte. Różne inne pamięci podręczne, takie jak cache inode, znacznie przyspieszają operacje plikowe. Po omówieniu poziomu sprzętowego i systemowego, ByteByteGo przeszedł do architektury aplikacji, pokazując jak caching wykorzystywany jest w przeglądarkach internetowych oraz w sieciach dostarczania treści (CDN), które cache’ują zawartość w celu szybszego dostarczania. Kiedy treść jest żądana po raz pierwszy, może zostać przechowana w cache i przy kolejnych żądaniach użytkowników, CDN serwuje ją z pamięci podręcznej.
Ponadto, load balancery mogą również cache’ować odpowiedzi do serwerów zaplecza, co dodatkowo zwiększa wydajność. W infrastrukturze wiadomości, systemy takie jak Kafka pozwalają na cache’owanie wiadomości na dysku, co umożliwia konsumentom ich pobieranie w swoim tempie. Wszyscy wiemy również o zdalnych pamięciach podręcznych jak Redis, które znacząco przyspieszają operacje dzięki przechowywaniu par klucz-wartość w pamięci. Wreszcie w bazach danych także istnieje wiele poziomów cache’u, które przyspieszają różne operacje, jak logi pisania czy repozytoria wyników zapytań.
Podsumowując, ByteByteGo podkreślił, że caching to kluczowa technika optymalizacji wydajności systemu. Od front-endu do back-endu, wiele warstw cachingu znacząco poprawia efektywność aplikacji i systemów. Zachęcamy do zapasu do newslettera ByteByteGo, który obejmuje tematy związane z projektowaniem systemów, zaufaną przez 300,000 czytelników. Na czas pisania tego artykułu, wideo zgromadziło 581496 wyświetleń oraz 17454 polubień.
Dziękujemy, że jesteście z nami!
Toggle timeline summary
-
Wprowadzenie do cachowania jako techniki poprawiającej wydajność systemu.
-
Cachowanie zwiększa efektywność w różnych aplikacjach i systemach.
-
Typowa architektura systemu obejmuje wiele warstw cachowania.
-
Przegląd powszechnych pamięci podręcznych: L1, L2 i L3.
-
Szczegóły dotyczące pamięci L2 i L3 oraz ich cech.
-
Wyjaśnienie bufora tłumaczeń (TLB) do tłumaczenia adresów.
-
Wprowadzenie do pamięci stron zarządzanej przez system operacyjny.
-
Inne pamięci podręczne systemu operacyjnego, które przyspieszają operacje systemu plików.
-
Cachowanie w architekturach systemów aplikacyjnych, zaczynając od przeglądarek internetowych.
-
Sieci dostarczania treści (CDN) i ich wykorzystanie cachowania do dostarczania treści.
-
Równoważenie obciążenia z pamięcią podręczną zasobów w celu poprawy czasów odpowiedzi.
-
Wspomnienie o cachowaniu w infrastrukturze komunikacyjnej, takiej jak Kafka.
-
Rozproszone pamięci podręczne, takie jak Redis, zapewniające wysoką wydajność odczytu i zapisu.
-
Silniki wyszukiwania pełnotekstowego wykorzystujące indeksowanie dla efektywności.
-
Mechanizmy cachowania baz danych, w tym pule buforowe i zmaterializowane widoki.
-
Znaczenie cachowania dla optymalizacji wydajności systemu.
-
Podsumowanie podkreślające znaczenie warstw cachowania w różnych aplikacjach.
Transcription
Caching is a common technique in modern computing to enhance system performance and reduce response time. From the front end to the back end, caching plays a crucial role in improving the efficiency of various applications and systems. A typical system architecture involves several layers of caching. At each layer, there are multiple strategies and mechanisms for caching data, depending on the requirements and the constraints of the specific application. Before diving into a typical system architecture, let's zoom in and look at how prevalent caching is within each computer itself. Let's first look at the computer hardware. The most common hardware caches are L1, L2, and L3 caches. L1 cache is the smallest and fastest cache. Typically integrated into the CPU itself, it stores frequently accessed data and instructions, allowing the CPU to quickly access them without having to fetch them from slower memory. L2 cache is larger but slower than L1 cache, and is typically located on the CPU die. L3 cache is even larger and slower than L2 cache, and is often shared between multiple CPU cores. Another common hardware cache is the Translation Lookaside Buffer, or TLB. It stores recently used virtual-to-physical address translations. It is used by the CPU to quickly translate virtual memory addresses to physical memory addresses, reducing the time needed to access data from memory. At the operating system level, there are page cache and other file system caches. Page cache is managed by the operating system and resides in main memory. It is used to store recently used disk blocks in memory. When a program requests data from the disk, the operating system can quickly retrieve the data from memory instead of reading it from disk. There are other caches managed by the operating system, such as the inode cache. These caches are used to speed up file system operations by reducing the number of disk accesses required to access files and directories. Now, let's zoom out and look at how caching is used in a typical application system architecture. On the application frontend, web browsers can cache HTTP responses to enable faster retrieval of data. When we request data over HTTP for the first time, and it is returned with an expiration policy in the HTTP header, we request the same data again and the browser returns the data from its cache, if available. Content Delivery Network, or CDNs, are widely used to improve the delivery of static content, such as images, videos, and other web access. One of the ways that CDNs speed up content delivery is through caching. When a user requests content from a CDN, the CDN network looks for the requested content in its cache. If the content is not already in the cache, the CDN fetches it from the origin server and caches it on its edge servers. When another user requests the same content, the CDN can deliver the content directly from its cache, eliminating the need to fetch it from the origin server again. Some load balancers can cache resources to reduce the load on backend servers. When a user requests content from a server behind a load balancer, the load balancer can cache the response and serve it directly to future users who request the same content. This can improve response times and reduce the load on backend servers. Caching does not always have to be in memory. In messaging infrastructure, message brokers, such as Kafka, can cache a massive amount of messages on disk. This allows consumers to retrieve the messages at their own pace. The messages can be cached for a long period of time based on the retention policy. Distributed caches, such as Redis, can store key value pairs in memory, providing high read-write performance compared to traditional databases. Full-text search engines, such as Elasticsearch, can index data for document search and log search, providing quick and efficient access to specific data. Even within the database, there are multiple levels of caching available. Data is typically written to a write-ahead log before being indexed in a B-tree. The buffer pool is a memory area used to cache query results, while materialized views can pre-compute query results for faster performance. The transaction log records all transactions and updates to the database, while the replication log tracks the replication state in a database cluster. Overall, caching data is an essential technique for optimizing system performance and reducing response time. From the frontend to the backend, there are many layers of caching to improve the efficiency of various applications and systems. If you like our videos, you might like our system design newsletter as well. It covers topics and trends in large-scale system design, trusted by 300,000 readers. Subscribe at blog.bytebytego.com.