Cache me if you can Caching im Web-Umfeld 

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 

Um was gehts? ● Speicherung von ○ (mehr oder weniger aufwendig) berechneten Daten ○ großen Datenmengen ○ wiederkehrenden Daten 

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 

Ziele ● Zum Erreichen von ○ schnelleren, bzw. garantierten Antwortzeiten ○ geringerem, bzw. verteiltem Rechenaufwand ○ geringerer Übertragungsmenge 

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. 

Wir betrachten heute drei Stufen des Cachings. Vor dem R equest Im R equest N ach dem R equest 

Wer nicht rein kommt, macht keinen Dreck Vor dem Request 

Requests garnicht erst ankommen lassen... Varnish to the rescue! 

● 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! Varnish ist ... 

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 

Im Request Andere von der Rechenarbeit profitieren lassen 

Schneller dran kommen... Backend Caching 

● 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 Cache - Types (Auszug) 

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) 

● 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) Was macht man beim Backend Caching ? 

Was gibt es und was kann man damit machen? Cache stores 

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 

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. 

Wir nehmen uns die "employee database", eine Demo Datenbank mit ca. 3,2 Mio. Zeilen, Beispieldaten 

Hm, und nu? ● Wir schauen uns Quellcode an ● Wir probieren den Quellcode aus => Live Demo 

So viel wie geht beim Client lassen Nach dem Request 

Gar nicht erst laden lassen... Frontend Caching 

Einige Zahlen ● Top 1000 Pages: Durchschnittlich >50 Resources per page ● http://www5.mercedes-benz.com/de/ ○ 161 Requests ○ 9,48 MB transferred (1. Hit) ○ 1,4 Min @ DSL 700 (1. Hit) ○ 24,09 KB transferred (2. Hit) ○ 5,54 Sek @ DSL 700 (2. Hit) 

HTTP Standard und der Rest ● Status Codes ● MIME types ● Expires headers ● ETag ● Minify und concat ● gzip 

Status Codes ● 200 OK ● 204 No Content ● 301 Moved Permanently ● 304 Not Modified ● 404 Not Found ● More codes: https://github.com/joho/7XX-rfc 

MIME types ● Bekannt aus Film und Fernsehen z.B. HTML ○ ○ ○ <style type=""> ● Server und Client halten "defaults" vor ● Lösung: Vereinheitlichung (via AddType) 

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" 

Assets Versionierung ● Doof :( ● Gut :| ● Besser :) 

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 ;) 

Entity tag 

Entity tag 

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 

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! 

Theorie hin oder her ... Testing?! ● Mozilla: about:cache ● Mozilla Addon: YSlow ● Chrome: Developer Tools 

Weitere Themen ... ● Cache Manifest ● Local Storage ● SQLite im Browser ● Inline Bilder (base64) ● and many more ... 

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) 

Google sagt ... https://developers.google.com/speed/ 

Tools, Links und Resourcen ● YSlow ● https://github.com/h5bp/html5-boilerplate ● http://danbeam.org/blog/2011/05/06/script- not-a-type-ical-tag/ ● http://www.websiteoptimization. com/speed/tweak/average-web-page/ ● http://www.stevesouders. com/blog/2008/08/23/revving-filenames- dont-use-querystring/ ● https://github.com/joho/7XX-rfc ● http://developer.yahoo.