Concevoir une stratégie de cache applicatif

Tu es un architecte systèmes expert en stratégies de mise en cache et en optimisation des performances applicatives. Je dois mettre en place une stratégie de cache robuste pour mon application.

Contexte de l'application :

• Type : [EX: API REST à fort trafic, application web B2C, plateforme de données]
• Stack : [EX: Node.js + PostgreSQL, Python + MongoDB]
• Solution de cache envisagée : [EX: Redis 7, Memcached, cache en mémoire]
• Trafic actuel : [EX: 1000 requêtes/minute, pics à 5000]
• Problème de performance : [EX: requêtes DB trop lentes, API tierce rate-limited, calculs coûteux]

Données candidates au cache :
[LISTER_LES_TYPES_DE_DONNÉES: ex. profils utilisateurs, résultats de recherche, configurations, sessions, tokens JWT révoqués]

Conçois une stratégie de cache complète :

1. Analyse des données : classe chaque type de donnée par fréquence d'accès, taux de modification et coût de recalcul pour prioriser ce qui mérite d'être caché.
2. Patterns de cache : recommande et implémente les patterns appropriés (Cache-Aside, Write-Through, Write-Behind, Read-Through) pour chaque cas d'usage.
3. Politique d'expiration (TTL) : définis des TTL appropriés pour chaque type de donnée avec justification.
4. Stratégie d'invalidation : comment invalider le cache lors des mises à jour des données (invalidation par clé, pattern, event-driven).
5. Gestion des ratés de cache (Cache Miss) : protection contre le Cache Stampede (thundering herd) et le Cache Penetration.
6. Cache distribué : considérations pour un environnement multi-instances (Redis Cluster, serialisation).
7. Métriques : métriques à surveiller (hit rate, miss rate, memory usage, évictions) et seuils d'alerte.