Sistemas de Cache

Os sistemas de cache são componentes críticos que otimizam o acesso a dados, reduzindo a latência e melhorando o desempenho geral do sistema de banco de dados.

Arquitetura de Cache

1. Níveis de Cache

Cache L1/L2/L3
- Hierarquia
- Latência
- Capacidade
- Políticas

2. Buffer Pool

Estrutura interna
Gestão de páginas
Dirty pages
Clean pages

Políticas de Cache

1. Algoritmos de Substituição

LRU (Least Recently Used)

class LRUCache<K,V> {
    private final int capacity;
    private LinkedHashMap<K,V> cache;
    
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.cache = new LinkedHashMap<K,V>(capacity, 0.75f, true) {
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
                return size() > capacity;
            }
        };
    }
}

Clock Algorithm

class ClockCache {
    private Page[] buffer;
    private int hand = 0;
    
    public Page findVictim() {
        while (true) {
            if (buffer[hand].referenceBit == 0) {
                return buffer[hand];
            }
            buffer[hand].referenceBit = 0;
            hand = (hand + 1) % buffer.length;
        }
    }
}

2. Estratégias de Prefetching

Sequential prefetch
Index-based prefetch
Pattern-based prefetch
Adaptive prefetch

Otimizações

1. Cache-Conscious Design

Estruturas de Dados
- Alinhamento de memória
- Localidade espacial
- Localidade temporal
- Cache line padding

class CacheAlignedStruct {
    private static final int CACHE_LINE = 64;
    
    @Align(CACHE_LINE)
    private long[] data;
    
    private int pad; // Ensure alignment
}

2. Técnicas Avançadas

Particionamento

Monitoramento e Diagnóstico

1. Métricas de Performance

Indicadores Chave
- Hit ratio
- Miss ratio
- Eviction rate
- Response time

2. Ferramentas de Análise

Cache profilers
Memory analyzers
Performance counters
Monitoring tools

Implementação Prática

1. Cache Distribuído

interface DistributedCache {
    void put(String key, Object value);
    Object get(String key);
    void invalidate(String key);
    void clear();
}

class RedisCache implements DistributedCache {
    private RedisClient client;
    
    public void put(String key, Object value) {
        client.set(key, serialize(value));
    }
    
    public Object get(String key) {
        byte[] data = client.get(key);
        return deserialize(data);
    }
}

2. Consistência e Sincronização

Write-through vs Write-back
Cache coherence
Invalidation strategies
Replication

Considerações de Design

1. Trade-offs

Tamanho vs Performance
Consistência vs Latência
Complexidade vs Flexibilidade
Custo vs Benefício

2. Best Practices

Cache warming
Eviction policies
Error handling
Monitoring setup

Tendências e Inovações

1. Tecnologias Emergentes

AI/ML para cache prediction
Hardware-assisted caching
Persistent memory caching
Smart prefetching

2. Futuras Direções

Cache automation
Self-tuning systems
Intelligent prefetching
Hybrid architectures

21 abril 2025