Эффективность распределённых кэширующих платформ в современных backend-архитектурах: сравнительный анализ Redis и Hazelcast

Объектом исследования являются две системы кэширования и распределенного хранения данных — Redis и Hazelcast, которые широко применяются для ускорения доступа к данным в высоконагруженных приложениях. В статье проводится всестороннее сравнительное исследование этих систем по ключевым аспектам, важным для эффективной работы с кэшированием: архитектурным особенностям, моделям управления памятью, подходам к кластеризации, механизмам отказоустойчивости и масштабируемости. Особое внимание уделяется исследованию возможностей работы с шаблонами кэширования и поддержке SQL-подобных запросов. Цель работы заключается в глубоком анализе преимуществ и ограничений Redis и Hazelcast в контексте кэширования данных, а также в выявлении их сильных и слабых сторон при различных нагрузках и сценариях эксплуатации. Методология исследования включает сравнительный анализ Redis и Hazelcast по ключевым аспектам, с последующим представлением результатов в виде сравнительной таблицы. Также было проведено тестирование эффективности выполнения операций CRUD с использованием автоматизированных тестов, интегрированных в программу на платформе Spring Boot. Проведенное исследование показывает, что Redis, будучи однопоточной системой с быстрыми операциями записи и чтения, эффективен для простых и локализованных приложений, в то время как Hazelcast, поддерживающий многопоточность и динамическую кластеризацию, более эффективно справляется с большими объемами данных и распределенными задачами. Особым вкладом автора в исследование темы является комплексный сравнительный анализ этих систем с учетом их ключевых характеристик, таких как производительность, масштабируемость и отказоустойчивость, а также тестирование их работы в реальных сценариях. Новизна исследования заключается в детальном анализе применения Redis и Hazelcast для кэширования данных в высоконагруженных приложениях, что будет полезно для разработки и оптимизации инфраструктуры высокопроизводительных распределенных систем, которые требуют кэширования данных в реальном времени.

кэширование, Redis, Hazelcast, производительность, CRUD операции, отказоустойчивость, многопоточность, кластеризация, in-memory хранение данных, распределенная система