| Плюсы | Минусы |
|---|---|
| Самая простая реализации с точки зрения разработки и понимания | негибкая стратегия |
| Не все данные можно так кэшировать | |
| проблематично во время тестирования, так придется либо ждать либо вручную удалять значения |
from lk_request_manager import RequestManager
from lk_request_manager.ttl_strategy import TTLInvalidator
@RequestManager(
cache_strategy=TTLInvalidator(
cache_service=BaseCacheControlService(redis_connection=redis_connection),
),
service_name='lk_simi',
service_version='1.70.0',
integration='simi',
integration_method='getHtml'
)
async def example_integration_method(*args, **kwargs):
pass
Либо же делать инициализацию на старте приложения, а затем переиспользовать декоратор
from lk_request_manager import RequestManager
from lk_request_manager.ttl_strategy import TTLInvalidator
ttl_cache_strategy = RequestManager(
cache_strategy=TTLInvalidator(
cache_service=BaseCacheControlService(redis_connection=redis_connection),
),
service_name='lk_simi',
service_version='1.70.0',
integration='simi',
integration_method='getHtml'
)
@ttl_cache_strategy
async def example_integrator():
pass
Идеально подходит для сценариев, когда для ускорения прогрузки страницы допустимо показать не самые свежие данные (не больше чем срок жизни кэша), а затем обновить их
Также как и кэш работающий по TTL увеличивает доступность системы, но при этом обладает более высокой согласованностью данных гораздо лучше
Согласованность будет лучше, так как обновление данных будет происходить чаще
| Плюсы | Минусы |
|---|---|
| можно кэшировать даже те данные, которые часто обновляются | Более сложная реализация |
| практически гарантирует что следующее получение кэша будет самым свежим | требуются доработки на фронте, чтобы перезапрашивать данные |
flowchart LR
subgraph Кэш_есть[Получение данных, когда кэша нет]
Сервис1[Сервис]--> Кэш1[Кэш]
end
Сервис1[Сервис]-..->|фоновая задача| Ограничитель_запросов
subgraph Кэш_есть2[Обновление кэша]
Ограничитель_запросов -->Ретраер
Ретраер --> Интегратор[(Интегратор)]
end
subgraph Кэша_нет[Получение данных когда нет кэша]
Сервис2[Сервис] ----> Ретраер
end
from lk_request_manager import RequestManager
from lk_request_manager.ttl_strategy import BackgroundUpdater
background_update_cache_strategy = RequestManager(
cache_strategy=BackgroundUpdater(
cache_service=BaseCacheControlService(redis_connection=redis_connection),
redis_connection=redis_connection,
),
service_name='lk_simi',
service_version='1.70.0',
integration='simi',
integration_method='getHtml'
)
@background_update_cache_strategy
async def example_integrator():
pass
Опционально есть возможность добавить повторные попытки
Под капотом используется библиотека tenacity
cache_strategy=BackgroundUpdater(
cache_service=BaseCacheControlService(redis_connection=redis_connection),
redis_connection=redis_connection,
use_retry=True
),
чтобы конфигурировать повторные попытки(ограничить число, увеличивать время по геометрической прогрессии и тд) можно прокидывать аргументы через kwargs
from tenacity import retry_if_exception_type
cache_strategy=BackgroundUpdater(
cache_service=BaseCacheControlService(redis_connection=redis_connection),
redis_connection=redis_connection,
use_retry=True,
retry=retry_if_exception_type(IOError)
),
Также есть возможность добавить ограничитель запросов необходим, чтобы снизить нагрузку на интеграторов, что наиболее актуально при фоновом обновление кэша
cache_strategy=BackgroundUpdater(
cache_service=BaseCacheControlService(redis_connection=redis_connection),
redis_connection=redis_connection,
rate_limiter=SlidingWindowRateLimiter
),
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent