API-Caching

API-Caching verständlich erklärt für Nicht-Entwickler

Das Wichtigste in Kürze:

  • API-Caching verbessert die Effizienz von API-Anfragen, indem es Daten temporär zwischenspeichert, was zu schnelleren Antwortzeiten und reduzierter Serverlast führt.
  • Durch die Nutzung von Caches können Anwendungen Lastspitzen besser bewältigen, Kosten einsparen und die Benutzererfahrung verbessern.
  • Verschiedene Caching-Strategien und -Techniken, wie lokale, verteilte, In-Memory Caches und CDNs, unterstützen spezifische Anforderungen und Szenarien für optimale Leistung und Skalierbarkeit.
  • In diesem Artikel erfahren Sie, wie API-Caching funktioniert, welche Vorteile es bringt und welche Tools Ihnen dabei helfen, effektive Caching-Richtlinien mit Leichtigkeit zu erstellen.

Inhalt:

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Was ist API-Caching?

API-Caching macht API-Anfragen effizienter, indem häufig angefragte Daten temporär in einem Zwischenspeicher (Cache) abgelegt werden, der schneller verfügbar ist. Wenn eine API-Anfrage (Call) gestellt wird, dauert es eine gewisse Zeit, bis die API-Antwort (Response) vom Server zurückkommt. Durch das Zwischenspeichern der Antwort im Cache kann die Wartezeit für zukünftige Anfragen, die dieselben Daten anfordern, deutlich verkürzt werden.

Das Caching von APIs führt somit nicht nur zu schnelleren Antwortzeiten, sondern reduziert auch die Serverlast. Es kann auf verschiedenen Ebenen implementiert werden wie auf dem Server, innerhalb der Infrastruktur (wie bei einem Reverse-Proxy) oder auch auf der Client-Seite, um die Benutzererfahrung zu verbessern.

Wofür wird API-Caching benötigt und welche Vorteile bringt es?

Im Wesentlichen wird API-Caching dafür benötigt, API-Anfragen so effizient wie möglich zu gestalten. Konkret bietet Caching folgende Vorteile:

  • Verbesserung der Antwortzeiten: Durch weniger Anfragen, die jedes Mal komplett neu verarbeitet werden müssen, können die Antworten schneller an den Nutzer zurückgegeben werden.
  • Minimierung der Latenz: Besonders in Anwendungen, die auf unterschiedliche Systeme verteilt sind, kann das Caching von Daten in der Nähe des Endnutzers die Latenzzeit erheblich reduzieren.
  • Reduzierung der Serverlast: Indem Anfragen aus dem Cache bedient werden, reduziert sich die Anzahl der Anfragen, die tatsächlich vom Backend-Server verarbeitet werden müssen. Das entlastet den Server und kann die Notwendigkeit teurer Hardware-Upgrades verzögern oder vermeiden.
  • Bessere Bewältigung von Lastspitzen: Durch Caching können Webanwendungen Lastspitzen effektiver bewältigen, was Leistungseinbrüche zu Tageszeiten mit hohen Nutzerzahlen oder erhöhten Anfragevolumina verhindert.
  • Kosteneinsparungen: Viele API-Anbieter berechnen Gebühren basierend auf der Anzahl der API-Aufrufe. Durch die Reduzierung der Zahl tatsächlicher API-Anfragen können die Kosten entsprechend gesenkt werden.
  • Erhöhte Systemstabilität: Wenn Anfragen aus dem Cache bedient werden, reduziert sich die Belastung auf das Backend-System, was zu einer geringeren Fehleranfälligkeit und zu einer erhöhten Gesamtstabilität der Anwendung führt.
  • Erhöhung der Nutzerzufriedenheit: Schnellere API-Antworten und eine höhere Stabilität zu Tageszeiten mit besonders hohem Nutzeraufkommen tragen zu einer verbesserten Benutzererfahrung bei und stärken die Kundenbindung.
  • Verbesserung der Skalierbarkeit: Caching ermöglicht es einer Anwendung, mit einem Anstieg der Nutzerzahlen oder Anfragen besser umzugehen, da der Großteil der Anfragen möglicherweise direkt aus dem Cache bedient werden kann, ohne zusätzliche Ressourcen zu benötigen.
  • Erhöhung der Verfügbarkeit: Caching kann dazu beitragen, die Verfügbarkeit von Anwendungen zu verbessern, indem es eine gewisse Pufferung gegen Ausfälle im Backend bietet. Selbst wenn der Backend-Server vorübergehend nicht verfügbar ist, können die Anfragen oft noch aus dem Cache bedient werden.

Wie funktioniert API-Caching?

Beim Caching von APIs werden Antworten auf API-Anfragen für eine festgelegte Zeitspanne speichert. Der Ablauf sieht folgendermaßen aus:

  1. Empfang der Anfrage: Wenn eine API-Anfrage eingeht, prüft das Caching-System zunächst, ob eine gültige, gespeicherte Antwort für diese spezifische Anfrage existiert.
  2. Cache-Prüfung: Existiert eine solche gespeicherte Antwort und ist sie noch nicht abgelaufen, wird die Antwort aus dem Cache zurückgegeben, anstatt die Anfrage an den Backend-Server weiterzuleiten.
  3. Weiterleitung bei Nichtvorhandensein: Wird keine gespeicherte Antwort gefunden oder ist die im Cache gespeicherte Antwort abgelaufen, leitet das System die Anfrage an den Backend-Server weiter.
  4. Speichern der Antwort: Der Server verarbeitet die Anfrage und sendet die Antwort zurück an das Caching-System, das diese Antwort zusammen mit einem Zeitstempel im Cache speichert.
  5. Rückgabe der Antwort: Die frisch gespeicherte Antwort wird an den Anfragenden zurückgesendet und für zukünftige Anfragen innerhalb der Lebensdauer des Cache-Eintrags wird diese Antwort wiederverwendet.

API-Caching-Strategien können variieren, je nachdem, wie dynamisch die Daten sind und welche Konsistenzanforderungen bestehen. Es gibt verschiedene Caching-Strategien wie das Time-to-Live (TTL), bei dem Einträge nach einer bestimmten Zeit ungültig werden, oder das Etag-basierte Caching, das auf Inhaltserkennung beruht, um zu entscheiden, ob eine gespeicherte Antwort noch aktuell ist. Die Wahl der richtigen Caching-Strategie ist immer ein Kompromiss zwischen Leistung und Datenaktualität.

Verschiedene Arten von Caches

Für das Caching gibt es verschiedene Ansätze und Techniken, die je nach Anwendungsfall und Anforderungen der API verwendet werden können. Nachfolgend eine Übersicht gängiger Caches:

Lokaler Cache

  • Der lokale Cache befindet sich direkt auf dem Server, der die API-Anfragen bearbeitet.
  • Ideal für Anwendungen mit geringer bis mittlerer Last, wo die einfache Implementierung und Wartung im Vordergrund stehen.

Distributed Caches

  • Distributed (verteilte) Caches speichern Daten über mehrere Server hinweg, was sie ideal für große, skalierbare Anwendungen macht.
  • Sie sind Besonders geeignet für Systeme mit hoher Last und der Voraussetzung, schnell auf Daten zugreifen zu müssen.

In-Memory Caches

  • In-Memory-Caches legen Daten im Hauptspeicher (RAM) ab, was schnellen Zugriff ermöglicht.
  • Für Anwendungen geeignet, die Echtzeit-Datenzugriffe benötigen, wie Echtzeitanalysen oder hochfrequentierte Websites.

Content Delivery Networks (CDNs)

  • CDNs sind Netzwerke aus mehreren, physisch verteilten Servern, die Inhalte geografisch näher an den Endbenutzer bringen.
  • Geeignet für global bereitgestellte Anwendungen, um Latenzzeiten zu minimieren und die Hauptserverbelastung zu verteilen.

Cloud-basierte Caches

  • Cloud-basierte Caches werden von Cloudservice-Anbietern bereitgestellt und sind flexibel skalierbar.
  • Passend für Anwendungen, die eine hohe Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit benötigen, ohne sich dabei um die physische Infrastruktur kümmern zu müssen.

Reverse Proxy Caches

  • Ein Reverse-Proxy-Cache ist ein Zwischenserver, der API-Anfragen entgegennimmt und wenn möglich, Antworten aus seinem Cache liefert.
  • Nützlich für das Entlasten von Webservern und das Beschleunigen von API-Antworten, insbesondere bei öffentlichen APIs.

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