Caché en Sistemas Distribuidos

Conceptos claves, beneficios, casos de uso y todo lo que necesitas para comprender este tema a profundidad

2024-06-06

La velocidad y eficiencia son claves para el éxito de las aplicaciones, y el caché se presenta como una herramienta esencial, especialmente en sistemas distribuidos.

Dado que la naturaleza de los sistemas distribuidos es descentralizada y compleja, siempre se enfrentan desafíos en términos de latencia y carga de red.

Es en este caso donde el caché mejora la disponibilidad y el rendimiento al almacenar temporalmente datos y resultados de operaciones frecuentes, permitiendo un acceso más rápido y reduciendo la dependencia de consultas repetitivas a bases de datos o servicios remotos.

1. ¿Que es el Caché?

El caché es una capa de almacenamiento temporal que guarda datos o resultados de operaciones que toman tiempo en ser procesadas, permitiendo obtener esta información más rápido, sin necesidad de repetir consultas o cálculos que consuman muchos recursos.

Imaginemos que tenemos una aplicación móvil, que necesita acceder a datos en diferentes microservicios, donde su capacidad de red de internet es limitada, y el usuario espera una respuesta rápida, en estos casos el uso de estrategias de caché se vuelve muy importante para lograr los mejores resultados.

2. Beneficios del uso de caché

Reducción de Latencia: Al almacenar datos que son usados frecuentemente, las aplicaciones pueden reducir significativamente el tiempo de respuesta, ya que las solicitudes pueden ser proporcionadas desde el caché en lugar de requerir una operación de recuperación más lenta como un microservicios, una base de datos u otra fuente de datos.

Minimización de Cargas en la Red: Al tener datos guardados anteriormente, el caché reduce la necesidad de realizar operaciones repetitivas de manera frecuente, lo cual disminuye a su vez la carga de transacciones sobre el ecosistema mejorando el rendimiento general del sistema.

Disponibilidad Mejorada: Durante incidentes de red o fallos en los componentes del backend, un sistema bien diseñado con caché puede continuar operando parcialmente o totalmente usando los datos almacenados en caché.

Evitar repetición de procesos pesados: Es útil para guardar datos de procesos que pueden implicar un procesamiento lento y con consumo alto de recursos.

3. Conceptos clave que debes manejar

Para manejarte en este tema debes comprender varios conceptos como por ejemplo, elegir el tamaño de caché adecuado, junto con políticas de vencimiento y expulsión efectivas, comentemos sobre ellas a continuación:

3.1) Tamaño de Caché

El tamaño de caché adecuado depende de varios factores, incluyendo:

  • Patrones de Acceso a Datos: Es esencial comprender cuáles datos son más frecuentemente accedidos y su tamaño. Un análisis de los patrones de acceso puede ayudar a determinar cuánto espacio de caché sería óptimo.
  • Recursos Disponibles: La cantidad de memoria disponible en el sistema influye directamente en el tamaño del caché que se puede asignar.
  • Costo de Recuperación: Si recuperar datos de la fuente original es muy costoso en términos de tiempo o recursos como CPU y procesamiento, puede ser beneficioso asignar más memoria al caché.
  • Rendimiento vs. Costo: Aumentar el tamaño del caché generalmente mejora el rendimiento hasta un punto. Sin embargo, después de cierto límite, los retornos son decrecientes y no justifican el costo adicional en hardware.

3.2) Políticas de Expulsión

Cuando el caché alcanza su capacidad máxima y necesita hacer espacio para nuevos elementos, entra en juego la política de expulsión. Algunas opciones comunes son:

  • Least Recently Used (LRU): Expulsa los elementos que no se han utilizado durante más tiempo. Esta política es efectiva en la mayoría de los casos donde el acceso reciente predice el acceso futuro. Ideal para aplicaciones web donde las páginas o recursos más recientemente accedidos son más propensos a ser requeridos nuevamente, como en un sitio de noticias o comercio electrónico.
  • First-In-First-Out (FIFO): Expulsa los elementos en el orden en que fueron agregados. Es simple, pero no necesariamente eficiente, ya que no considera la frecuencia del acceso. Caso de Uso: Adecuado para procesamiento de tareas o colas de trabajos donde las tareas son procesadas en un orden estricto de llegada.
  • Least Frequently Used (LFU): Da prioridad a la expulsión de elementos que han sido menos frecuentemente accedidos. Funciona bien para cachés donde algunos datos son accedidos mucho más frecuentemente que otros. Útil en aplicaciones de análisis de datos donde ciertos datos son consultados solo ocasionalmente, manteniendo en caché sólo aquellos que tienen alta demanda.
  • Random Replacement (RR): Expulsa un elemento aleatorio. Es fácil de implementar y puede ser útil en situaciones donde la predicción de acceso es muy difícil. Funciona bien en entornos donde los patrones de acceso son altamente aleatorios o impredecibles, como en ciertas aplicaciones científicas o de investigación.
  • Segmented LRU (SLRU): Divide el caché en dos segmentos: uno para los datos recientemente accedidos y otro para los datos que han sido accedidos múltiples veces. Los elementos se mueven del segmento reciente al segmento frecuente si son accedidos repetidamente. Combina los beneficios de LRU y LFU para retener elementos tanto frecuentes como recientemente accedidos. Efectivo en bases de datos y sistemas de archivos donde algunos datos son temporalmente populares mientras que otros tienen popularidad constante.
  • Multi-Queue (MQ): Utiliza múltiples colas, cada una asociada con un nivel diferente de frecuencia de acceso. Los elementos son promovidos a colas de mayor prioridad cuando son accedidos más frecuentemente.  Ideal para aplicaciones multimedia o de streaming donde diferentes tipos de contenido (videos, música, imágenes) requieren distintos niveles de accesibilidad.

3.3) Políticas de Vencimiento

La política de vencimiento define cuándo un elemento del caché debe considerarse obsoleto y, por lo tanto, eliminado o actualizado. Algunas estrategias incluyen:

  • Time-To-Live (TTL): Cada elemento en el caché tiene un tiempo fijo después del cual se vence. Esta estrategia es simple y efectiva para datos que cambian o se actualizan previsiblemente. Usado idealmente para aplicaciones donde los datos deben ser actualizados frecuentemente, como las cotizaciones en una bolsa de valores o información meteorológica en tiempo real.
  • Time-Aware Least Recently Used (TLRU): Una variante del LRU que también considera el tiempo. En TLRU, los elementos tienen un TTL, similar a la política TTL, pero solo los elementos cercanos a su tiempo de vencimiento son considerados para expulsión bajo la métrica de LRU. Ideal para servicios de contenido donde algunos artículos o medios son relevantes solo durante un período específico, como promociones temporales en un sitio de comercio electrónico.

4) Casos de uso

El uso de caché en sistemas distribuidos es una técnica fundamental para mejorar el rendimiento, la escalabilidad y la disponibilidad de las aplicaciones. Aquí te describo algunos casos de uso significativos de caché en este tipo de sistemas:

4.1) Reducir la Latencia en Aplicaciones Web y Móviles

En aplicaciones que requieren un acceso rápido a datos frecuentes, como redes sociales, comercio electrónico o plataformas de contenido multimedia, el caché se utiliza para almacenar datos de acceso común como imágenes de perfil, detalles de productos y posts populares.

¿Porque usarlo?

Mejora la velocidad de respuesta de la aplicación al reducir los tiempos de acceso a datos necesarios desde la base de datos principal.

4.2) Carga de Páginas Web Dinámicas

Sitios web con contenido dinámico que cambia regularmente pueden utilizar caché para almacenar fragmentos de la página que cambian con menos frecuencia. Esto incluye scripts, hojas de estilo y elementos multimedia.

¿Porque usarlo?

Reduce la cantidad de datos que deben ser generados o recuperados con cada solicitud, acelerando significativamente los tiempos de carga y reduciendo la carga en los servidores.

4.3) APIs y Microservicios

En arquitecturas basadas en microservicios, cada servicio puede mantener su propio caché local o utilizar un caché distribuido para datos comúnmente solicitados, como configuraciones, precios, o datos de usuario.

¿Porque usarlo?

Minimiza las llamadas entre servicios y hacia bases de datos externas, lo que es crucial para mantener la eficiencia y la velocidad en un entorno distribuido.

4.4) Juegos en Línea y Aplicaciones en Tiempo Real

En juegos multijugador en línea o aplicaciones que requieren interacción en tiempo real, el caché se utiliza para guardar el estado del juego, posiciones de los jugadores y otros datos críticos que deben ser rápidamente accesibles.

¿Porque usarlo?

Permite una sincronización rápida y efectiva entre los clientes y el servidor, crucial para la experiencia del usuario en aplicaciones de tiempo real.

4.5) Soporte Durante Interrupciones de Red

En situaciones donde los componentes de la red fallan o hay desconexiones temporales, un sistema bien diseñado con caché puede seguir operando utilizando los datos almacenados en caché.

¿Porque usarlo?

Mejora la resiliencia del sistema y mantiene la funcionalidad disponible para los usuarios incluso cuando algunos componentes del backend están inaccesibles.

4.6) Procesamiento de Datos en Big Data y Análisis

En entornos de big data, el caché se puede utilizar para almacenar resultados intermedios de operaciones de procesamiento intensivas que son utilizadas en múltiples etapas de análisis.

¿Porque usarlo?

Evita la repetición de cálculos costosos y mejora el rendimiento general del procesamiento de datos.

5) Opciones de Caché en la nube

En el ámbito de los servicios en la nube, AWS, GCP y Azure ofrecen varias soluciones de caché diseñadas para mejorar el rendimiento y la escalabilidad de las aplicaciones. A continuación, te presento un resumen de los servicios de caché más comunes disponibles en cada una de estas plataformas:

Amazon ElastiCache (AWS)

Es un servicio de caché en memoria que ofrece opciones de implementación para dos motores de caché populares: Redis y Memcached. ElastiCache es altamente escalable y se utiliza para acelerar las aplicaciones al reducir la latencia de acceso a datos y la carga en las bases de datos.

Usos: Ideal para casos de uso como sesiones de usuario, tablas de clasificación en juegos, almacenamiento de resultados de cálculos intensivos, etc.

Memorystore (GCP)

Similar a ElastiCache, Memorystore es un servicio de caché en memoria totalmente administrado que soporta Redis y Memcached. Proporciona integración nativa con otras soluciones de Google Cloud, facilitando la implementación en entornos que ya utilizan servicios de GCP.

Usos: Utilizado para aplicaciones que necesitan acceso rápido a datos en memoria para sesiones, configuraciones en tiempo real, y otros datos temporales.

Firebase Realtime Database  (GCP)

Aunque no es un servicio de caché tradicional, Firebase Realtime Database puede actuar como una solución de almacenamiento en tiempo real que mantiene los datos sincronizados entre los usuarios y las aplicaciones. Debido a su naturaleza en tiempo real y capacidad de respuesta, a menudo se utiliza para funciones que normalmente requerirían un caché.

Usos: Desarrollo de aplicaciones móviles y web que requieren sincronización en tiempo real, como juegos en línea y aplicaciones de chat.

Azure Cache for Redis  (Azure)

Un servicio de caché en memoria basado en el popular motor de caché Redis. Ofrece funcionalidades avanzadas como persistencia, clustering, y soporte para geo-replicación, lo que lo hace adecuado para aplicaciones de alta disponibilidad y escala.

Usos: Caching de sesión, soporte para mensajes y colas en tiempo real, y caché para resultados de operaciones de base de datos.

5) Preguntas de Entrevista

Te dejamos 3 preguntas para verificar que dominas el tema a la hora de ir a una entrevista

1. Considerando una aplicación móvil que accede a múltiples microservicios en un entorno con capacidad de red limitada, ¿cómo diseñarías e implementarías una estrategia de caché para garantizar tiempos de respuesta rápidos y minimizar la latencia?

2. Explícame cómo determinarías el tamaño óptimo del caché para una aplicación distribuida. ¿Qué factores consideras para balancear el rendimiento frente al costo, y cómo influyen los patrones de acceso a los datos en tu decisión?"

3. Supongamos que después de implementar un sistema de caché en un entorno de microservicios, observas un incremento en la latencia y problemas de consistencia de datos. ¿Cuáles serían tus primeros pasos para diagnosticar y resolver estos problemas? ¿Qué cambios específicos podrías considerar para las políticas de expulsión o vencimiento para mejorar la situación?

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