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Das Zwischenspeichern häufig benötigter Daten an einem schnell erreichbaren Ort, um Zugriffszeiten zu reduzieren und Backend-Systeme zu entlasten.
Caching ist eine der effektivsten Methoden, um die Performance von Anwendungen drastisch zu verbessern. Statt bei jeder Anfrage Daten aufwändig aus der Datenbank zu lesen oder komplexe Berechnungen erneut durchzuführen, werden Ergebnisse zwischengespeichert und bei wiederholten Anfragen blitzschnell ausgeliefert. Von Browser-Caches über CDN-Caching bis hin zu verteilten In-Memory-Caches wie Redis – Caching ist auf allen Ebenen der IT-Architektur ein unverzichtbares Werkzeug.
Caching bezeichnet das temporäre Speichern von Daten in einem schnelleren Speichermedium (Cache), um den Zugriff auf langsamere Quellen (Datenbank, API, Dateisystem) zu reduzieren. Der Cache fungiert als Zwischenschicht: Ist die angefragte Information im Cache vorhanden (Cache Hit), wird sie sofort zurückgegeben. Ist sie nicht vorhanden (Cache Miss), wird sie aus der Originalquelle geladen und im Cache abgelegt. Zentrale Herausforderungen sind die Cache-Invalidierung (Wann werden veraltete Daten aus dem Cache entfernt?) und die Eviction-Strategie (Was passiert, wenn der Cache voll ist?). Gängige Strategien sind LRU (Least Recently Used), TTL (Time to Live) und LFU (Least Frequently Used).
Bei einem eingehenden Request prüft das System zuerst den Cache. Bei einem Cache Hit werden die Daten direkt aus dem schnellen Speicher (z. B. Redis im RAM) zurückgegeben – typische Antwortzeiten: unter 1 Millisekunde. Bei einem Cache Miss wird die Originalquelle (z. B. PostgreSQL-Datenbank) abgefragt, das Ergebnis an den Client geliefert und gleichzeitig im Cache gespeichert (Cache-Aside-Pattern). Alternativ kann der Cache proaktiv befüllt werden (Write-Through oder Write-Behind), sodass Daten bereits im Cache liegen, bevor sie angefragt werden. TTL-Werte definieren, wie lange ein Eintrag gültig ist, bevor er automatisch verfällt.
Ein Newsportal cached die Startseite für 60 Sekunden in Redis: 10 Millionen Aufrufe pro Tag treffen die Datenbank nur alle 60 Sekunden statt bei jedem Request.
Ein E-Commerce-Shop cached Produktkatalog-Daten mit einem TTL von 5 Minuten und invalidiert den Cache gezielt bei Preisänderungen – die Seitenladezeit sinkt von 800 ms auf 50 ms.
Ein API-Service nutzt Response-Caching mit ETags: Clients erhalten bei unverändertem Content ein HTTP 304 (Not Modified), was Bandbreite und Ladezeit spart.
Eine SaaS-Anwendung cached komplexe Dashboard-Berechnungen (Aggregationen über Millionen Datensätze) und aktualisiert den Cache im Hintergrund alle 5 Minuten.
Ein Social-Media-Dienst nutzt einen verteilten Redis-Cluster, um User-Profile und Feeds für Millionen gleichzeitiger Nutzer mit Sub-Millisekunden-Latenz bereitzustellen.
Datenbankentlastung: Häufig abgefragte Daten (Produktlisten, Konfigurationen, User-Profile) im RAM zwischenspeichern
API-Performance: Antworten externer APIs cachen, um Latenz zu reduzieren und Rate Limits einzuhalten
Session-Management: Benutzersitzungen in Redis speichern für schnellen Zugriff in verteilten Systemen
Content Delivery: Statische und semi-statische Inhalte über CDN-Caches weltweit verteilen
Berechnungs-Caching: Rechenintensive Ergebnisse (Reports, Aggregationen, ML-Inferenzen) zwischenspeichern
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