2. Wer?
● Mario Müller (@xenji / http://www.xenji.com)
● Works @trivago_com
● Likes: @mongodb, @go_nuts
● Andy Grunwald (@andygrunwald / http:
//andygrunwald.com)
● Works @wmdbsystems
● Likes: @blankomat, @devops_borat
3. Um was gehts?
● Speicherung von
○ (mehr oder weniger aufwendig)
berechneten Daten
○ großen Datenmengen
○ wiederkehrenden Daten
4. Layer
● Unter Verwendung von
○ Level 1 Caches
● z. B. XCache oder APC
○ Level 2 Caches
● Memcache, Redis, MongoDB
○ Anderer Caches
● Der Client (Browser, Rich-Client)
● HTTP Caches
5. Ziele
● Zum Erreichen von
○ schnelleren, bzw. garantierten
Antwortzeiten
○ geringerem, bzw. verteiltem
Rechenaufwand
○ geringerer Übertragungsmenge
6. Warum ist Caching denn so geil?
● Weil Rechnen teuer ist
● Weil RAM billig ist
● Weil gecach'te Architekturen besser
skalieren
+ Musketier Prinzip "Einer für alle", einer
Rechnet, alle haben etwas davon.
7. Wir betrachten heute drei Stufen des
Cachings.
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Im
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9. Varnish to the rescue!
Requests garnicht erst ankommen lassen...
10. Varnish ist ...
● ein Reverse Proxy Server
● ein HTTP Cache
● verdammt schnell
● Open-Source
● erprobt und bei vielen schon im Einsatz
● die einzige Open-Source Lösung für Edge
Side Includes (ESI)
Symfony2 unterstütz ESI und damit auch
Varnish von Haus aus. Varnish kann aber auch
allen anderen Web Applikationen helfen!
11. Varnish ggn. Apache
Requests: 1.000 - Concurrency: 1
- Apache: 9.97 Requests per Second (RAM:50% CPU:100%)
- Varnish:3003.98 Requests per Second (RAM:50%CPU:5%)
Requests: 1.000 - Concurrency: 10
- Apache: 10.60 Requests per Second (RAM:95% CPU:100%)
- Varnish: 6391.29 Requests per Second (RAM:50% CPU:10%)
Requests:10.000 - Concurrency: 100
- Apache: Absturz
- Varnish: 6179.76 Requests per Second (RAM:55% CPU:15%)
Quelle: http://www.slideshare.net/papst23/n3rd-4-speed
14. Cache - Types (Auszug)
● Query Result Cache
○ Speichert die reinen DB Ergbnisse von teueren Queries
○ Kann in der Applikation beliebig umher gereicht werden, da es
Rohdaten sind.
● pre-render Cache
○ Vorberechnete Werte, meist auf DB oder Webservice Ergebnissen
basierend
○ Kann meistens nur die direkt verbundene Business - Logik nutzen
● Output Cache
○ Fertiges HTML, JSON, XML, etc.
○ Gut um Last von Servern zu nehmen für Dinge die sich selten ändern
oder explizit neu berechnet werden können
15. Große Herausforderungen
● In welchen Cache Layer soll es?
● Wer oder was sagt an, dass ein Cache
invalide ist?
● Wann wird der Cache neu befüllt?
○ Erste Anfrage nach Invalidierung oder
○ beim Invalidieren oder
○ durch einen Cronjob?
● Wer muss wissen, dass die Daten gecached
sind? (Architektur - Frage)
16. Was macht man beim Backend
Caching ?
● Beten, dass alles so wieder raus kommt, wie
man es rein gesteckt hat
(Problem von verteilten, konkurrierenden Caches)
● Alles was nur irgendwie geht vorberechnen
● Aufpassen,
○ dass das Cache Management nicht die
ursprüngliche Ersparnis aufbraucht
○ dass man auch ohne Cache weiter leben kann.
(Ausfallszenarien)
17. Was gibt es und was kann
man damit machen?
Cache stores
18. Von einer relationalen DB zu ..
● Memcached (Key / Value Store)
○ Level 2 Cache
○ Schnellste wo gibt (meistens)
○ Einfach zu implementieren
○ Reiner In-Memory Store (=> Server weg, Daten
weg)
● Redis
○ Level 2 Cache
○ Wahrscheinlich schneller als Memcached (?)
○ Einfach zu implementieren
○ Mächtiger als Memcached + persistent
19. Von einer relationalen DB zu ..
● MongoDB
○ Eigenständige, mächtige Document DB
○ Kann Level 2 sein oder vollständiger Ersatz
○ Performance abhängig vom Nutzungsszenario
Alle aufgelisteten Server können zusammen
mit einer bestehenden MySQL verwendet
werden, Einige können mehr Logik vertragen
als Andere.
25. HTTP Standard und der Rest
● Status Codes
● MIME types
● Expires headers
● ETag
● Minify und concat
● gzip
26. Status Codes
● 200 OK
● 204 No Content
● 301 Moved Permanently
● 304 Not Modified
● 404 Not Found
● More codes: https://github.com/joho/7XX-rfc
27. MIME types
● Bekannt aus Film und Fernsehen z.B. HTML
○ <form accept="" enctype="">
○ <script type="">
○ <style type="">
● Server und Client halten "defaults" vor
● Lösung: Vereinheitlichung (via AddType)
28. Expires headers
● Wann läuft eine Ressource ab?
● Grundlage: Standardisierte MIME types
● Far far away? Depends!
ExpiresByType text/html "access plus 0 seconds"
ExpiresByType text/css "access plus 1 year"
ExpiresByType application/javascript "access plus 1 year"
ExpiresByType application/xml "access plus 0 seconds"
ExpiresByType application/json "access plus 0 seconds"
30. Das "böse böse " Entity tag
● Server / Client-Kommunikation
● Hash-Wert im HTTP-Header
● Problematisch bei mehreren Servern zur
Auslieferung von Assets (Inode)
● Problematisch bei IIS
○ Filetimestamp:ChangeNumber
● Lösung: Ausschalten ;)
33. Minify und concat
● Entfernen von "überflüssigen" Zeichen
● Zusammenfassen von Resourcen
● jQuery
○ 247KB, Uncompressed
○ 83KB, Compressed (Google Closure, ohne gzip)
○ 31Kb, Compressed (Google Closure, mit gzip)
● Google Closure Compiler
● YUI Compressor
● Apache mod_pagespeed
34. deflate & gzip
● Server packt die Daten zusammen
● Client entpackt die Daten
● Muss vom Client + Server unterstützt
werden
● Header
○ Accept-Encoding (Client)
○ Content-Encoding (Server)
● Wunderwaffe? Nein! Einsatz Depends!
35. Theorie hin oder her ... Testing?!
● Mozilla: about:cache
● Mozilla Addon: YSlow
● Chrome: Developer Tools
36. Weitere Themen ...
● Cache Manifest
● Local Storage
● SQLite im Browser
● Inline Bilder (base64)
● and many more ...
37. SQLite im Browser
● Kann Cache sein, kann auch mehr sein
● Übersetzungstexte für die Browser Locale
● Applikationseinstellungen bei
Individualisierung
● Der Zustand der Seite beim window.
onunload
● Asset Caching (CSS, JS)
