Por que caching é tão importante?

• Velocidade: diminui o tempo de resposta ao evitar acessos repetidos a fontes mais lentas, como bancos de dados. Por exemplo, uma API de produtos pode armazenar no cache os resultados de consultas frequentes, evitando novas buscas ao banco e retornando os dados instantaneamente ao usuário.

• Escalabilidade: reduz a carga nos servidores, permitindo que a aplicação suporte mais usuários simultaneamente.

• Eficiência de recursos: minimiza o consumo de CPU e memória, otimizando custos.

• Melhoria da Experiência do usuário: respostas rápidas mantêm os usuários engajados.

Tipos e estratégias de caching

• Em memória: armazena dados na RAM, oferecendo acesso extremamente rápido.

• Distribuído: permite que vários servidores compartilhem o cache, útil para sistemas escaláveis.

Estratégias comuns:

1. Cache-Aside (Lazy Loading): carrega os dados no cache somente quando requisitados.

2. Write-Through: atualiza simultaneamente o cache e a fonte de dados.

3. Read-Through: automatiza a recuperação de dados ao cache quando solicitado.

4. Time-to-Live (TTL): expira dados automaticamente após um período definido.

Ehcache: caching simples e eficiente em Java

Vantagens do Ehcache

• Fácil configuração: pode ser configurado via XML ou programaticamente.

• Eviction policies: gerencia o tamanho do cache com estratégias como LRU (Least Recently Used).

• Suporte a múltiplos caches: permite criar caches personalizados para diferentes necessidades.

Exemplo prático com Ehcache

<dependency>
    <groupId>org.ehcache</groupId>
    <artifactId>ehcache</artifactId>
    <version>3.9.4</version>
</dependency>

<ehcache>
    <cache alias="exampleCache">
        <expiry>
            <ttl unit="seconds">120</ttl>
        </expiry>
        <resources>
            <heap unit="entries">1000</heap>
        </resources>
    </cache>
</ehcache>

CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManager(new XmlConfiguration(getClass().getResource("/ehcache.xml")));
Cache<String, String> cache = cacheManager.getCache("exampleCache", String.class, String.class);

// Adicionando e recuperando dados do cache
cache.put("key1", "value1");
String value = cache.get("key1");

Redis: caching distribuído e escalável

Recursos do Redis

• Flexibilidade: suporte a tipos de dados como strings, hashes, e listas.

• TTL embutido: define expiração automática para dados armazenados.

• Clusterização: permite distribuir o cache entre vários nós para lidar com grandes volumes de dados.

• Pub/Sub: Ideal para notificação de eventos e invalidação de cache.

Exemplo prático com Redis

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>4.0.1</version>
</dependency>

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.set("key1", "value1");
String value = jedis.get("key1");
System.out.println("Retrieved value: " + value);

public String getFromCacheOrSource(String key) {
    String value = jedis.get(key);
    if (value == null) {
        value = fetchDataFromDatabase(key); // Simula a consulta ao banco
        jedis.setex(key, 3600, value); // Cache com expiração de 1 hora
    }
    return value;
}

Ehcache vs. Redis: qual escolher?

Escolha o Ehcache se sua aplicação é monolítica ou precisa de um caching rápido e simples. Prefira o Redis para sistemas distribuídos e requisitos avançados.

Elevando o nível do seu código

Dicas de otimização:

• Monitore o cache: ferramentas como JConsole (Ehcache) e RedisInsight (Redis) ajudam a entender o comportamento do cache, oferecendo uma interface gráfica que facilita o monitoramento, especialmente para iniciantes.

• Valide o TTL: escolha tempos de expiração adequados para manter os dados atualizados.

• Implemente cache invalidation: remova ou atualize entradas desatualizadas de forma eficiente.

Conclusão

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