Telegram-канал heiltonprogramming - برنامه نویسی هیلتن: Unsorted

برنامه نویسی هیلتن

02 December 2025 10:31

معماری‌های مدرن؛ زمان بازنگری در نقش لایه‌ کش فرا رسیده است؟
برای سال‌ها، Redis سلطان بی‌رقیب کش کردن داده در حافظه است.
تقریباً هر معماری استانداردی یک «لایه کش» دارد:
✨ درخواست می‌آید → اول سراغ hashtag#Redis → اگر نبود → می‌رود سراغ دیتابیس → و نتیجه دوباره در Redis ذخیره می‌شود.
این الگو آن‌قدر جا افتاده است که کمتر کسی جرئت می‌کند بپرسد:
«آیا واقعاً همیشه به Redis نیاز داریم؟»
اما با پیشرفت‌های اخیر دیتابیس‌ها - مخصوصاً hashtag#PostgreSQL - حالا این سؤال دوباره ارزش پرسیدن دارد.
و داستان تیمی که اخیراً توانست کل لایه Redis خود را حذف کند، یک نمونه جذاب برای ما مهندسین داده است.
👉 https://lnkd.in/dgd38Pme

🔹 بیایید داستان را با هم مرور کنیم…
یک تیم محصول، مثل بسیاری از ما، سال‌ها بود که برای پاسخ‌های سریع از Redis استفاده می‌کرد. اما در روزهای پر ترافیک، خود Redis یک پای داستان بود:
⚠️بار CPU بالا
⚠️تاخیرها و latency عجیب
⚠️شبکه تحت فشار
درحالی‌که دیتابیس… نسبتاً آرام و بی‌کار نشسته!
نقطه عطف زمانی بود که آن‌ها PostgreSQL 18 را تست کردند، نسخه‌ای با تغییرات جدی:
⚡️امکان I/O ناهمگام واقعی
⚡️بهبودهای چشمگیر در استفاده از ایندکس‌ها
⚡️امکان virtual generated columns برای محاسبات سریع‌تر و بدون لایه جانبی

این‌ها فقط «بهبود» نبود؛ بازی را عوض کرد.
تیم تصمیم گرفت یک آزمایش مخفیانه انجام دهد:
یک endpoint بسیار شلوغ را مستقیم روی hashtag#PostgreSQL بگذارد، بدون hashtag#Redis.
انتظار داشتند کندتر شود.
اما نتیجه دقیقاً برعکس بود:
🔰 معیار p95 از ۷۲ میلی‌ثانیه → رسید به ۵۴ میلی‌ثانیه
🔰 نرخ hit rate از ۹۱٪ → شد ۱۰۰٪
🔰 و دیگر خبری از فشار شبکه و CPU نبود.
در واقع لایه کش نه‌تنها کمکی نکرده بود، بلکه گلوگاه اصلی سیستم شده بود.
در نهایت، آن‌ها با خیال راحت Redis را کنار گذاشتند.
معماری ساده‌تر شد، پایش آسان‌تر شد، و منبع داده از دوگانگی خارج شد.
از آن مهم‌تر: عملکرد بهتر شد.

رد پای یک روند بزرگ‌تر: تجربه hashtag#ScyllaDB
سال گذشته هم در وبلاگ hashtag#ScyllaDB نمونه مشابهی دیدم: جایی که تیم SecurityScorecard به این نتیجه رسیده بود که با توجه به سرعت بالا، معماری توزیع‌شده و کش داخلی ScyllaDB، دیگر نیازی به یک لایه Redis جداگانه ندارند. آن‌ها نیز مانند مثال بالا دریافتند که پیچیدگی همگام‌سازی دیتابیس و کش، در برابر توان پردازشی دیتابیس‌های مدرن، برای برخی سناریوها توجیه خود را از دست داده است.
https://lnkd.in/d8JDAMkj
✅ بنابراین اگر در پروژه‌های خود به‌صورت پیش‌فرض همه‌چیز را به Redis می‌سپارید، شاید وقت آن رسیده باشد که امکانات دیتابیس‌های جدید، یا حتی توان واقعی دیتابیس اصلی‌تان، را دوباره بررسی کنید. گاهی پاسخ سریع‌تر و ساده‌تر، همان‌جایی است که سال‌ها از آن عبور کرده‌ایم.

🔹 درس ماجرا چیست؟
این داستان نمی‌گوید «Redis را حذف کنید».
ردیس همچنان یک ابزار قدرتمند و ضروری برای بسیاری از سناریوهاست.
اما یک نکته مهم را روشن می‌کند:
گاهی فناوری‌های پایه آن‌قدر جلو می‌روند که معماری‌های کهنه دیگر بهترین انتخاب نیستند.
💡شاید وقت آن باشد که به جای تکرار الگوهای سال‌های گذشته، دوباره از خود بپرسیم:
آیا دیتابیس ما امروز آن‌قدر قدرتمند شده که خودش نقش کش را بازی کند؟
آیا لایه کش واقعاً سرعت‌دهنده است یا ناخواسته گره اضافه کرده‌ایم؟
آیا پیچیدگی اضافه همیشه ارزشش را دارد؟
منبع: کانال مهندسی داده

#سیستم_عامل #تکنولوژی و #فناوری
#technology #it

گروه برنامه نویسی هیلتن😊👇
👉 JOiN → @HeiltonProgramming