Soluția inteligentă de caching descrisă în următorul articol a fost concepută pentru a gestiona și a orchestra inteligent stocarea în cache a tarifelor camerelor de hotel din apropierea unor evenimente. Această soluție depășește un cache de bază prin încorporarea de mecanisme sofisticate pentru a asigura o livrare eficientă, fiabilă și extrem de relevantă a datelor către clienți. Este construită pe o fundație de mecanisme inteligente de cerere, inventar și reîmprospătare, împreună cu un control robust al concurenței și măsuri stricte de consistență a datelor. Utilitatea sa este semnificativă, în special în arhitecturile de microservicii și aplicațiile cu trafic intens care gestionează date dinamice, cum ar fi disponibilitatea hotelurilor.
Sistemul utilizează o serie de strategii complexe pentru a-și atinge obiectivele de performanță și consistență a datelor.
Sistemul monitorizează activ și răspunde inteligent la cererea clienților în timp real pentru a se asigura că cele mai relevante date hoteliere sunt întotdeauna disponibile în cache.
Urmărirea și agregarea cererii. Sistemul urmărește activitatea de căutare a locațiilor pentru a determina nivelurile cererii, incrementând atomic nivelurile cererii pentru parametrii specifici ai evenimentului.
Reîmprospătare pentru cerere ridicată (High-Demand Refresh).* Un proces automatizat, frecvent (care rulează implicit în fiecare minut), identifică și declanșează reîmprospătări țintite ale cache*-ului pentru locațiile care înregistrează o cerere ridicată din partea clienților.
Sistemul menține proactiv o cantitate adecvată de grupuri de date hoteliere în cache pentru a anticipa și satisface nevoile clienților, prevenind epuizarea datelor.
Monitorizare programată. O sarcină programată regulat monitorizează continuu inventarul existent și inițiază reumplerea atunci când inventarul scade sub un prag configurat de epuizare a inventarului (implicit 0,5 sau 50%).
Prioritizare: Sistemul prioritizează pentru reumplere intrările cu cel mai mic raport între numărul curent și cel țintă de grupuri, precum și pe cele cu cea mai veche dată de modificare.
Urmărirea Încercărilor și perioadele de *cooldown: Pentru a preveni apelurile excesive, procesul include urmărirea încercărilor și perioade de cooldown* (REPLENISHMENT_COOLDOWN_HOURS este de 5 ore implicit).
Sistemul utilizează o combinație sofisticată de strategii proactive și reactive pentru a asigura că datele cache sunt în mod constant actuale și relevante.
Reîmprospătări proactive/programate: Includ Caching de disponibilitate hoteluri pentru Evenimente Noi (zilnic), Managementul timpului de viață (TTL) (reconstruire pentru intrările ce se apropie de expirare), Curățarea Metadatelor (periodic), și Reconstruire Generală a Cache-ului (săptămânal).
Menținerea integrității datelor într-un mediu distribuit este crucială, iar soluția o abordează prin mai multe pârghii.
Sistemul utilizează capacitățile tranzacționale ale Redis pentru a asigura că toate operațiile complexe multi-pas asupra datelor din cache sunt atomice și consistente. Acestea sunt încapsulate într-un bloc tranzacțional, asigurând că fie toate modificările sunt aplicate, fie niciuna (rollback garantat).
Pentru a preveni race conditions și a asigura executarea thread-safe și cluster-safe a sarcinilor importante, este implementat un mecanism robust de blocare distribuită.
Management centralizat. O componentă dedicată din cadrul sistemului este responsabilă pentru gestionarea acestor lockuri concurente, acționând ca un gatekeeper pentru operațiunile de cache rebuild și mentenanță.
Strategie de locking pe două niveluri. Sistemul utilizează o abordare sofisticată de locking pe două niveluri:
Lockuri specifice taskurilor: Aceste lockuri asigură că o singură instanță a unui anumit job programat (de exemplu, high-demand process, time-to-live scheduler sau inventory replenisher) poate rula la un moment dat în întregul sistem distribuit.
Sistemul utilizează GeoHashes pentru a grupa datele hoteliere înrudite în Redis, îmbunătățind localizarea datelor și eficiența interogărilor.
Soluția de caching este proiectată pentru a oferi performanțe ridicate și scalabilitate orizontală într-un mediu distribuit.
Consistență. Se realizează prin replicare (citiri către replică, scrieri către master) și înlocuirea explicită a datelor vechi.
Disponibilitate. Clusterul Redis oferă suport automat pentru failover, iar metodele de bază sunt concepute pentru tratare grațioasă a erorilor, permițând funcționarea continuă.
Sistemul utilizează fire de execuție virtuale pentru a îmbunătăți semnificativ reactivitatea și scalabilitatea generală, în special pentru operațiunile legate de I/O. Sarcinile de fundal critice sunt executate asincron utilizând fire de execuție virtuale, împiedicând blocarea firelor principale și permițând gestionarea unui volum mai mare de interacțiuni concurente cu o utilizare optimizată a resurselor.
Proiectul descris în acest articol descrie o soluție de caching extrem de inteligentă și robustă, concepută meticulos pentru a face față în medii exigente, distribuite, care necesită performanță ridicată și consistență a datelor pentru căutări de tarife hoteliere în timp real.
Printre beneficiile tangibile se numără:
Performanță și reactivitate îmbunătățite.
Disponibilitate ridicată și reziliență (grație clusterului Redis cu failover automat).
Actualitate optimizată a datelor.
Scalabilitate orizontală.
În concluzie, această soluție de caching este produs software valoros care contribuie la o fundație rezilientă și eficientă în contextul căutărilor de disponibilitate a hotelurilor.
de Radu Lazin
de Denisa Lupu
de Ovidiu Mățan
de Bogdan Marcu
