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Kesh層和數據存儲

1）為什麼需要多層kesh

Kesh是無需訪問「昂貴」子系統（DB，外部API，網絡）即可響應的捷徑。多層分配負載：瀏覽器→ CDN/ed → ge應用層→分布式kesh → DB/存儲。目標：降低P95/P99，卸載起源，更強大地承受峰值並降低字節成本。

2） kesha水平圖

1.Браузер: `Cache-Control`, `ETag`, `Last-Modified`, `stale-while-revalidate`.

2.CDN/Edge: TTL/ключ, Vary, Signed URLs, image-resize;tiered/shield.

3.Gateway/Service Mesh API：關於安全GET的簡短回程。
4.應用程序（in-process）： LRU/LFU,用於熱鍵的近程緩存,毫秒。
5.分布式kesh （Redis/Memcached）：用於揚聲器的主層。

6.緩存DB： Pg/Innodb緩沖區,PgBouncer multiplexing, materialized views.

7.磁盤/對象堆棧：precomputed snapshots, blob-kesh（例如S3+CDN）。

原則： "與用戶的距離越近-TTL越短，個性化就越少；數據越接近-一致性策略越豐富。"

3）腰帶模式

Cache-Aside （Lazy）：我們從MISS上讀到來自源頭的貨物→儲存在kesh中的→。普羅斯特，給TTL控制。
Read-Through：應用程序通過kesh讀取，kesh本身是從源頭拉出的。集中策略很方便。
Write-Through：記錄立即進入kesh和源。更一致，但條目更昂貴。
Write-Back （Write-Behind）：寫入kesh,源以異步方式更新（隊列）。速度快，需要交貨保證和等效性。
Refresh-Ahead：在「頂級」密鑰中，我們在TTL到期之前更新值。

其中：遊戲卡/目錄-cache-aside/read-through；計數器/排行榜-寫回+CRDT/聚合；貨幣/限額手冊-通過受控的TTL閱讀。

4）密鑰、分割和神經識別

Шаблон: `domain:entity:{id}:v{schema}|region={R}|currency={C}|lang={L}`.

僅將真正改變答案（區域，貨幣，語言，方案版本）的內容包含在密鑰中。
電路轉化：如果發生不兼容的變化，則在鍵中提高「vN」，從而避免大規模購買。
按產品/tenant進行命名：'tenant： {t}：'-對於多重類型至關重要。
「密鑰存在」的Bloom過濾器可以減少對源的訪問。

5）TTL，新鮮和殘疾

• 靜態（哈希文件）：30-365天+「immutable」；
• 目錄/橫幅：5-60分鐘+「stale-wile-revalidate」；
• 領導層/報價：2-15秒；
• 目錄（貨幣/限額）：1-10分鐘。
• 事件致殘：發布「產品」。updated '→禁用點鍵/前綴。
• 基於標簽的垃圾桶：按標簽分組清除（促銷/目錄版本）。
• Soft-Expiry： TTL到期後,我們以「stale」的形式放棄過時的版本,並行更新（SWR/SIE）。
• Versioned Keys> mass purge：更便宜、更安全。

6）Stampede，「熱門」鑰匙和競爭

• 單次飛行（request coalescing）：一個領導者更新密鑰,其他領導者等待。
• TTL擠壓：模糊到期，避免一次性崩潰。
• 本地SWR：我們給用戶一個過期的值，我們更新背景。
• Hot Keys:

將熱鍵復制到多個通過閱讀分布的「key#1..N」插槽；

過程內存中的近軸緩存；

預告片/refresh-ahead在高峰（比賽/比賽）之前。
重鍵的升級協變限制。

7）一致性和交叉層

Write-invalidate：寫入源時-同步禁用相應的密鑰（pub/sub）。
讀取修復：如果出現差異,請更新正確值的Kesh。
Eventual vs Strong：直接閱讀/短期TTL的關鍵現金交易；UI展示和統計-事件。
CRDT/聚合器：對於分布式計數器/評級-「merge-safe」結構（G-Counter，線程上的Top-K）。
級聯殘疾：「遊戲」更新使卡+清單+定制推薦緩存殘疾。

8）序列化、壓縮和格式

格式：protobuf/MessagePack比JSON快；CDN/瀏覽器-帶有Brotli的JSON。
在Redis中壓縮：對對象>1-2 KB有利,但要註意CPU。
按需部分響應/字段：少字節→少於TTFB和RAM。

9）驅逐政策和規模

LRU（默認）-安全；LFU更適合「流行」內容。
按鍵/值大小：保持控制（「avg value size」,「max」指標）。
namespace/tenant配額，以免單個產品被「吃掉」整個kesh。

10）安全和PII/PCI

個人/財務數據-不要在CDN/edge上和共享層中打結；使用令牌/投影。
通過client-side crypto在Redis中加密敏感值（註意TTL控制丟失）。
嚴格的ACL和網絡隔離；固定的NAT/IP，用於向提供商發送信息。

11）kesha的可觀察性和SLO

• Hit Ratio（按圖層和前綴）、Origin Offload。
• TTFB/P95/P99 kesh之前/之後，Latency Redis。
• Evictions, OOM, keyspace hits/misses.
• Stampede rate（並行更新比例）,refresh時間。
• Stale served % и Freshness lag.

• 遊戲目錄：Hit Ratio ≥ 85%，TTFB P95 ≤ 150毫秒（邊緣）。
• API參考：Revalidation-hit ≥ 60%, P95 ≤ 200毫秒。
• Redis：P99手術≤ 5毫秒，每小時不超過1%。

12）FinOps： 腰果成本

$/GB月RAM vs $/RPS起源：計算回報點。
Offload and egress： CDN+Redis減少了來自區域起源的出站流量。
Image/WebP/AVIF和非規範化可以節省最多的字節。
限制「昂貴的MISS」：分析「字節× MISS ×地區」。

13）示例（片段）

13.1 Cache-Aside with single-flight（偽代碼）

python def get(key, ttl, loader):
val = redis. get(key)
if val: return val with single_flight (key): # only one updates val = redis. get (key) # double check if val: return val data = loader () # request to source redis. setex(key, ttl_with_jitter(ttl), serialize(data))
return data

13.2根據事件發布殘疾

json
{
"event": "game. updated",
"game_id": "g123",
"affected": ["catalog:list:region=TR", "game:card:g123:"]
}

Consumer簽署了該頻道，並使「DEL」/「PUBLISH」與密鑰/標簽匹配。

13.3鍵與電路版本和位置

game:card:v2:id=g123    region=BR    currency=BRL    lang=pt-BR

14）實施支票

1.Kesha和TTL矩陣級別映射（靜態/半靜態/API）。

2.密鑰： 域,方案版本,地方/地區/貨幣,tenant.

3.選擇per-endpoint模式（aside/read-through/write-through/back）。
4.SWR/SIE，單次飛行和TTL推桿對陣踩踏。
5.事件障礙（pub/sub），團體標簽。
6.在峰會之前為「熱線」密鑰和prewarm提供近距離緩存。
7.格式和壓縮（protobuf/MsgPack，Brotli），尺寸控制。
8.LRU/LFU政策，namespace/tenant配額。

9.SLO/метрики: hit ratio, latency, evictions, stale %, freshness lag.

10.安全性：個人化、令牌化、網絡/ACL無商店。

15）反模式

「no-cache」「以防萬一」，TTL的豁免為零。
關鍵包括所有查詢/標題→基數爆炸。
每次發行時「整個CDN/Redis」的質量沖浪。
缺乏抗踩踏防護和「頂級鑰匙」一次性到期。
沒有配額/隔離的統一共享Redis；「熱」tenant吞噬了整個kesh。
對edge/CDN進行個人響應。
沒有新鮮遙測/進度→盲目控制。

16） iGaming/fintech上下文： 實用音符

排行榜/排名：TTL 2-10 s，aggregate流+CRDT，SWR發生故障。
遊戲/橫幅目錄：CDN+Redis；關鍵：區域/貨幣/語言；根據「promo： update」標簽進行殘疾。
支付狀態：寫入路徑上沒有緩存；閱讀-簡短的TTL （≤3 -5 c）或直接查詢。
KYC/AML回應：取消非PII衍生工具（狀態）,不要將圖像/文檔存儲在Redis中。
VIP路徑：單獨的namespace/Redis池,優先服務。

底線

強大的kesh策略是層級體系結構，正確的更新模式，經過深思熟慮的TTL/殘疾，抗踩踏性，整潔的鍵和版本以及可觀察性和FinOps。按照這些原則，您將穩定P95/P99尾巴，減少源頭負荷並獲得可預測的毫秒成本-這對於產品和業務來說是最重要的。