Almacenamiento en caché con Amazon ElastiCache y DAX
Aprenda cómo el almacenamiento en caché en memoria reduce la latencia y la carga de la base de datos de las funciones de Lambda mediante ElastiCache (Redis) y DynamoDB Accelerator (DAX).
Almacenamiento en caché con Amazon ElastiCache y DAX es una lección gratuita de Serverless AWS Lambda Development en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Serverless AWS Lambda Development, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Serverless AWS Lambda Development incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Why Cache?
Reading from a database on every invocation is slow and expensive. A cache keeps hot data in memory so repeated reads are near-instant.
Two AWS Cache Options
Two managed caches pair well with Lambda:
- ElastiCache (Redis or Memcached) for general key-value caching.
- DAX, a cache built specifically for DynamoDB.
Cache-Aside Pattern
The most common pattern: check the cache first, fall back to the database on a miss, then store the result for next time.
def get_user(cache, db, uid):
cached = cache.get(uid)
if cached is not None:
return cached
value = db.load(uid)
cache.set(uid, value, ttl=300)
return valueSetting a TTL
A time to live expires stale entries automatically. Short TTLs keep data fresh; long TTLs maximize hit rate. Choose based on how often data changes.
DAX in One Line
DAX is a write-through cache for DynamoDB. You point the DynamoDB client at the DAX endpoint and reads transparently use the cache.
import amazondax
client = amazondax.AmazonDaxClient(endpoint_url='dax://my-cluster')
resp = client.get_item(TableName='users', Key={'id': {'S': uid}})Caches Live in a VPC
ElastiCache and DAX run inside a VPC. Your Lambda must be VPC-attached with the right security group to reach the cache.
Reuse Connections
Create the cache client outside the handler so it persists across warm invocations, avoiding a new connection on every call.
cache = connect_to_redis() # module scope, reused
def handler(event, context):
return cache.get(event['key'])Invalidate on Write
When data changes, update or delete the cache entry so readers do not see stale values. Write-through and write-around are two strategies.
Memcached vs Redis
Memcached is simple and multi-threaded; Redis adds data structures, persistence, and replication. Pick Redis when you need richer features.
When Not to Cache
Caching adds complexity. Skip it for rarely read data or data that must always be perfectly current, where staleness is unacceptable.
Measure the Hit Rate
Track the cache hit ratio in CloudWatch. A low ratio means the cache is not helping and your TTL or keys may need tuning.
Quick Check
Test your caching knowledge.
Recap
You learned to cut latency and DB load with ElastiCache and DAX using the cache-aside pattern, TTLs, connection reuse, invalidation, and hit-rate monitoring.
Preguntas frecuentes
¿La lección «Almacenamiento en caché con Amazon ElastiCache y DAX» es gratis?
Sí — el texto completo de «Almacenamiento en caché con Amazon ElastiCache y DAX» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Serverless AWS Lambda Development, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Serverless AWS Lambda Development incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Almacenamiento en caché con Amazon ElastiCache y DAX»?
Aprenda cómo el almacenamiento en caché en memoria reduce la latencia y la carga de la base de datos de las funciones de Lambda mediante ElastiCache (Redis) y DynamoDB Accelerator (DAX). Practicas Serverless AWS Lambda Development con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Serverless AWS Lambda Development?
No se requiere experiencia previa. Serverless AWS Lambda Development en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Almacenamiento en caché con Amazon ElastiCache y DAX»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Serverless AWS Lambda Development?
Sí. Cada lección de Serverless AWS Lambda Development incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Integración con DynamoDB
- S3 para almacenamiento de archivos y eventos
- Elección del almacén de datos adecuado
- Almacenamiento en caché con Amazon ElastiCache y DAX