Quando Usar Redis: Guia de Cache e Dados
Quando Redis é necessário e quando cache da aplicação resolve.
Por que isso é importante
Quando Usar Redis: Guia de Cache e Dados. Quando Redis é necessário e quando cache da aplicação resolve.
Quando SIM usar Redis
Queries lentas matando performance
Se você tem queries de 2+ segundos que rodam frequente, cache reduz pra <10ms. Economiza DB load e melhora UX drasticamente. Redis guarda resultado processado.
Você precisa de rate limiting preciso
Rate limiting em application memory falha com múltiplas instâncias. Redis centralizado conta requests globalmente. Previne abuse corretamente.
Session store com múltiplos servidores
Load balancer distribui requests. Session em memória perde estado. Redis compartilha sessions entre instâncias. User mantém login consistente.
Pub/sub para real-time features
Chat, notificações, updates live. Redis pub/sub é mais simples que Kafka pra casos básicos. Latência baixa sem complexidade de message broker.
Dados temporários com TTL
OTP codes, tokens temporários, flags de feature. Redis expira automático. Você não precisa de cron job limpando dados velhos.
Quando NÃO usar Redis
App tem tráfego baixo (<1000 req/dia)
Overhead de manter Redis não compensa. DB moderno aguenta tranquilo. Cache in-memory da aplicação resolve casos simples sem infra extra.
Você roda single instance sem load balancer
Se é um servidor único, cache local em memória é mais simples. Redis adiciona latência de rede desnecessária. Use quando tiver múltiplas instâncias.
Dados não podem ser stale
Saldo bancário, estoque em tempo real, dados críticos. Cache pode ter race conditions. Se consistência imediata é requisito, consulte DB sempre.
Time não tem experiência com cache invalidation
Cache é fácil de adicionar, difícil de invalidar certo. Bugs de dados stale são sutis e perigosos. Se time é inexperiente, evite.
Alternativas por Necessidade
Cache in-memory da aplicação
Node-cache, lru-cache, Map simples. Pra single instance resolve sem Redis. Limitação é RAM do processo e não compartilha entre instâncias.
CDN caching (Cloudflare, CloudFront)
Pra conteúdo estático e APIs públicas, CDN cache é superior. Cache global distribuído. Redis não compete com isso.
Database query cache (PostgreSQL)
PostgreSQL tem shared_buffers que cacheia queries automaticamente. Pra muitos casos, tuning do DB elimina necessidade de Redis.
Framework de Decisão
Checklist pra adicionar Redis
4+ sim: Redis vai acelerar app. 2-3: comece com cache local. 0-1: otimize queries do DB primeiro.
Estratégia de Cache
Comece com cache-aside pattern: app tenta Redis, miss vai pro DB, salva no cache. TTL conservador (5-10min). Monitora hit rate. Só depois implementa cache warming e invalidação complexa.