Link to original video by Tips Javascript

Backend xuất sắc phải xử lý 100 triệu requests và cạm bẫy cache trong eCommerce| REDIS PENETRATION

Tóm tắt Video "Backend xuất sắc phải xử lý 100 triệu requests và cạm bẫy cache trong eCommerce | REDIS PENETRATION"

Tóm tắt Ngắn:

• Video giới thiệu về vai trò của Redis cache trong hệ thống backend, đặc biệt là trong các ứng dụng thương mại điện tử với lượng truy cập lớn.
• Nêu bật những cạm bẫy tiềm ẩn khi sử dụng Redis cache, chủ yếu là vấn đề "Redis penetration" - tình trạng truy vấn không hiệu quả do dữ liệu không tồn tại trong cache.
• Video đề xuất các giải pháp xử lý "Redis penetration" bao gồm xác thực dữ liệu đầu vào, sử dụng "dummy data" trong cache và áp dụng kỹ thuật Bloom Filter.
• Video cũng giới thiệu về khóa học backend Go, Nodejs và Java, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hành code để nâng cao kỹ năng.

Tóm tắt Chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu về Redis Cache

• Video giới thiệu Redis cache là một giải pháp hiệu quả để xử lý lượng truy cập đồng thời cao trong hệ thống backend.
• Redis cache có tốc độ xử lý nhanh hơn nhiều so với các database truyền thống như MySQL, MongoDB.
• Video minh họa cách hoạt động của Redis cache thông qua ví dụ đơn giản về việc truy vấn dữ liệu người dùng.
• Video nhấn mạnh hai phương thức phổ biến khi sử dụng Redis cache: đọc cache và ghi cache.

Phần 2: Cạm bẫy "Redis Penetration"

• Video giới thiệu vấn đề "Redis penetration" - tình trạng truy vấn không hiệu quả do dữ liệu không tồn tại trong cache.
• Ví dụ: Khi user truy vấn dữ liệu không tồn tại trong hệ thống, request sẽ đi xuống database, gây áp lực cho database.
• Video phân tích nguyên nhân của "Redis penetration" là do dữ liệu đầu vào không hợp lệ hoặc dữ liệu không tồn tại trong hệ thống.

Phần 3: Giải pháp xử lý "Redis Penetration"

• Video đề xuất các giải pháp để xử lý "Redis penetration", bao gồm:
  • Xác thực dữ liệu đầu vào: Kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu trước khi truy vấn cache.
  • Sử dụng "dummy data" trong cache: Set giá trị "dummy" cho dữ liệu không tồn tại trong cache để ngăn chặn truy vấn xuống database.
  • Áp dụng Bloom Filter: Sử dụng kỹ thuật Bloom Filter để kiểm tra nhanh chóng xem dữ liệu có tồn tại trong hệ thống hay không.
  • Sử dụng "Rate Limiting" để hạn chế số lượng request từ IP nghi ngờ.

Phần 4: Thực hành code

• Video khuyến khích người xem thực hành code để củng cố kiến thức về Redis cache và các kỹ thuật xử lý "Redis penetration".
• Video giới thiệu khóa học backend Go, Nodejs và Java, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hành code để nâng cao kỹ năng.

Kết luận:

Video cung cấp kiến thức cơ bản về Redis cache và những cạm bẫy tiềm ẩn khi sử dụng Redis cache, đặc biệt là vấn đề "Redis penetration". Video cũng đề xuất các giải pháp xử lý hiệu quả và khuyến khích người xem thực hành code để nâng cao kỹ năng.