Доводилось ли работать с кэшем в инфраструктурных задачах?

Да, работал с кэшированием на разных уровнях инфраструктуры, в основном с Redis и Memcached, а также с CDN и веб-серверами.

Redis в роли распределенного кэша:

• Конфигурация: Разворачивал Redis в виде StatefulSet в Kubernetes или на выделенных ВМ. Настраивал репликацию (master-slave) для отказоустойчивости и Redis Sentinel для автоматического фейловера. Для очень больших наборов данных использовал кластеризацию Redis.
• Использование: Кэширование результатов тяжелых SQL-запросов, сессий пользователей (например, для Django/Flask приложений), HTML-фрагментов, данных из внешних API.
• Управление: Настраивал политики вытеснения (volatile-lru, allkeys-lru), TTL для ключей. Мониторил через redis_exporter в Prometheus: hit ratio, использование памяти, latency.

Пример настройки Redis в Docker Compose для кэширования:

version: '3.8'
services:
  redis:
    image: redis:7-alpine
    command: redis-server --appendonly yes --maxmemory 512mb --maxmemory-policy allkeys-lru
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis_data:/data
  app:
    image: myapp:latest
    environment:
      - REDIS_HOST=redis
      - REDIS_PORT=6379
volumes:
  redis_data:

Другие виды кэширования:

• CDN (Cloudflare, AWS CloudFront): Настраивал для кэширования статических активов (JS, CSS, изображения) на границе сети, что значительно снижало нагрузку на бэкенд.
• Nginx как reverse proxy с кэшем: Конфигурировал кэширование ответов бэкенд-серверов прямо на прокси для ускорения отдачи контента.

Основная задача — баланс между актуальностью данных и производительностью, правильная инвалидация кэша при обновлениях.