Mise en cache avec Amazon ElastiCache et DAX
Découvrez comment la mise en cache en mémoire réduit la latence et la charge de la base de données pour les fonctions Lambda utilisant ElastiCache (Redis) et DynamoDB Accelerator (DAX).
Mise en cache avec Amazon ElastiCache et DAX est une leçon Serverless AWS Lambda Development gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Serverless AWS Lambda Development, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Serverless AWS Lambda Development comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
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.
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Mise en cache avec Amazon ElastiCache et DAX » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Mise en cache avec Amazon ElastiCache et DAX » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Serverless AWS Lambda Development, passe à CoddyKit PRO. Le cours Serverless AWS Lambda Development comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Mise en cache avec Amazon ElastiCache et DAX » ?
Découvrez comment la mise en cache en mémoire réduit la latence et la charge de la base de données pour les fonctions Lambda utilisant ElastiCache (Redis) et DynamoDB Accelerator (DAX). Tu pratiques Serverless AWS Lambda Development avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Serverless AWS Lambda Development ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Serverless AWS Lambda Development sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Mise en cache avec Amazon ElastiCache et DAX » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Serverless AWS Lambda Development ?
Oui. Chaque leçon Serverless AWS Lambda Development inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Intégrer DynamoDB
- S3 pour le stockage de fichiers et les événements
- Choisir le bon stockage de données
- Mise en cache avec Amazon ElastiCache et DAX