0Pricing
Web Performance Optimization & Lighthouse · Урок

Кэширование и сжатие ответов API

Ускоряйте ответы серверной части с помощью кэшей в памяти и распределённых кэшей, продуманной инвалидации кэша и уменьшения полезной нагрузки, чтобы серверы выполняли меньше работы для каждого запроса.

«Кэширование и сжатие ответов API» — бесплатный урок Web Performance Optimization & Lighthouse на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Web Performance Optimization & Lighthouse, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Web Performance Optimization & Lighthouse содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

Why Cache on the Backend?

Recomputing the same response for every request wastes CPU and database time. Caching stores computed results so repeat requests return instantly, cutting both latency and load.

Layers of Caching

  • In-process memory fastest, but per-instance.
  • Distributed cache (Redis/Memcached) shared across servers.
  • HTTP/CDN cache at the edge.

A Simple Cache-Aside Pattern

The most common pattern: check the cache, return on hit, otherwise compute, store, and return. This is called cache-aside.

async function getUser(id) {
  const hit = await redis.get('user:' + id);
  if (hit) return JSON.parse(hit);
  const user = await db.findUser(id);
  await redis.set('user:' + id, JSON.stringify(user), 'EX', 300);
  return user;
}

Choosing a TTL

A time to live balances freshness against hit rate. Volatile data needs short TTLs; reference data can live much longer. Always set some expiry to avoid stale buildup.

Invalidation Strategies

The hard part of caching is invalidation. On writes, either delete the affected keys or update them (write-through). Stale data here is a common production bug.

async function updateUser(id, data) {
  await db.update(id, data);
  await redis.del('user:' + id);
}

HTTP Caching Headers

For cacheable API responses, set Cache-Control so browsers and CDNs can reuse them, removing the request entirely on a hit.

res.set('Cache-Control', 'public, max-age=60, stale-while-revalidate=300');

Conditional Requests

ETag and If-None-Match let the server reply 304 Not Modified with no body when data is unchanged, saving bandwidth.

res.set('ETag', hashOf(payload));
// next time: if If-None-Match matches, send 304

Shrinking the Payload

Return only the fields clients need, paginate large lists, and avoid over-fetching. Smaller payloads serialize faster and transfer quicker.

Compressing Responses

Enable gzip or Brotli on JSON responses. Combined with caching, this minimizes both compute and transfer per request.

const compression = require('compression');
app.use(compression());

Avoiding Stampedes

When a hot key expires, many requests may hit the database at once (a cache stampede). Mitigate with locks, request coalescing, or stale-while-revalidate.

Strategy Summary

  • Cache-aside with sensible TTLs.
  • Invalidate on writes.
  • Use Cache-Control and ETags.
  • Trim and compress payloads.
  • Guard against stampedes.

Quick Check

After a user updates their profile, the API keeps returning the old data for several minutes. What is the most likely cause?

Recap

You learned to cut backend work with layered caching (cache-aside, TTLs, invalidation on writes), HTTP caching via Cache-Control and ETags, payload trimming, and compression, while guarding against cache stampedes.

Часто задаваемые вопросы

Урок «Кэширование и сжатие ответов API» бесплатный?

Да — полный текст урока «Кэширование и сжатие ответов API» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Web Performance Optimization & Lighthouse, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Web Performance Optimization & Lighthouse содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Кэширование и сжатие ответов API»?

Ускоряйте ответы серверной части с помощью кэшей в памяти и распределённых кэшей, продуманной инвалидации кэша и уменьшения полезной нагрузки, чтобы серверы выполняли меньше работы для каждого запрос… Ты практикуешь Web Performance Optimization & Lighthouse с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Web Performance Optimization & Lighthouse?

Предыдущий опыт не требуется. Web Performance Optimization & Lighthouse на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Кэширование и сжатие ответов API»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Web Performance Optimization & Lighthouse?

Да. Каждый урок Web Performance Optimization & Lighthouse включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Узкие места производительности серверной части
  2. Оптимизация запросов к базе данных
  3. Влияние серверной отрисовки (SSR)
  4. Кэширование и сжатие ответов API
← Назад к Web Performance Optimization & Lighthouse