Armazenamento em Cache com Amazon ElastiCache e DAX
Aprenda como o armazenamento em cache na memória reduz a latência e a carga do banco de dados para funções Lambda usando ElastiCache (Redis) e DynamoDB Accelerator (DAX).
Armazenamento em Cache com Amazon ElastiCache e DAX é uma aula grátis de Serverless AWS Lambda Development no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Serverless AWS Lambda Development, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Serverless AWS Lambda Development inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
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.
Perguntas Frequentes
A aula “Armazenamento em Cache com Amazon ElastiCache e DAX” é grátis?
Sim — o texto completo de “Armazenamento em Cache com Amazon ElastiCache e DAX” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Serverless AWS Lambda Development, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Serverless AWS Lambda Development inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Armazenamento em Cache com Amazon ElastiCache e DAX”?
Aprenda como o armazenamento em cache na memória reduz a latência e a carga do banco de dados para funções Lambda usando ElastiCache (Redis) e DynamoDB Accelerator (DAX). Você pratica Serverless AWS Lambda Development com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Serverless AWS Lambda Development?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Serverless AWS Lambda Development no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Armazenamento em Cache com Amazon ElastiCache e DAX”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Serverless AWS Lambda Development?
Sim. Cada aula de Serverless AWS Lambda Development inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Integração com o DynamoDB
- S3 para armazenamento de arquivos e eventos
- Escolhendo o armazenamento de dados adequado
- Armazenamento em Cache com Amazon ElastiCache e DAX