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Quando Usar Redis: Guia de Cache e Dados
Quando Redis é necessário e quando cache da aplicação resolve.
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Quando Redis é necessário e quando cache da aplicação resolve.
Quando Usar Redis: Guia de Cache e Dados. Quando Redis é necessário e quando cache da aplicação resolve.
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.
Rate limiting em application memory falha com múltiplas instâncias. Redis centralizado conta requests globalmente. Previne abuse corretamente.
Load balancer distribui requests. Session em memória perde estado. Redis compartilha sessions entre instâncias. User mantém login consistente.
Chat, notificações, updates live. Redis pub/sub é mais simples que Kafka pra casos básicos. Latência baixa sem complexidade de message broker.
OTP codes, tokens temporários, flags de feature. Redis expira automático. Você não precisa de cron job limpando dados velhos.
Overhead de manter Redis não compensa. DB moderno aguenta tranquilo. Cache in-memory da aplicação resolve casos simples sem infra extra.
Se é um servidor único, cache local em memória é mais simples. Redis adiciona latência de rede desnecessária. Use quando tiver múltiplas instâncias.
Saldo bancário, estoque em tempo real, dados críticos. Cache pode ter race conditions. Se consistência imediata é requisito, consulte DB sempre.
Cache é fácil de adicionar, difícil de invalidar certo. Bugs de dados stale são sutis e perigosos. Se time é inexperiente, evite.
Node-cache, lru-cache, Map simples. Pra single instance resolve sem Redis. Limitação é RAM do processo e não compartilha entre instâncias.
Pra conteúdo estático e APIs públicas, CDN cache é superior. Cache global distribuído. Redis não compete com isso.
PostgreSQL tem shared_buffers que cacheia queries automaticamente. Pra muitos casos, tuning do DB elimina necessidade de Redis.