Cache LRU

O que é um cache LRU?

Um cache LRU é um sistema de cache que remove o item usado há mais tempo quando precisa liberar espaço para novos dados.

LRU significa Least Recently Used (menos recentemente usado).

No universo cripto, um cache LRU não é um token, uma blockchain, uma carteira nem um produto de negociação.

É um padrão de design de software usado por nós de blockchain, carteiras, exploradores, indexadores, serviços RPC, dApps e sistemas de análise para recuperar dados usados com frequência mais rapidamente.

Um cache armazena cópias de dados cuja recuperação repetida é lenta ou custosa.

A documentação do Redis sobre remoção de chaves explica que o Redis é usado com frequência como cache para acelerar o acesso de leitura a servidores ou bancos de dados mais lentos.

Um cache LRU mantém disponíveis os dados acessados recentemente, pois o uso recente costuma indicar que os mesmos dados poderão ser solicitados novamente em breve.

Quando o cache atinge seu limite de memória, o item acessado há mais tempo é removido primeiro.

Como funciona um cache LRU

Um cache LRU funciona registrando a ordem em que os itens são acessados.

Quando um usuário, nó ou aplicativo solicita um item, o cache verifica se ele já está armazenado.

Se o item for encontrado, o resultado é chamado de cache hit.

Se o item não for encontrado, o resultado é chamado de cache miss.

Em caso de cache miss, o sistema precisa buscar os dados em uma fonte mais lenta, como um dispositivo de armazenamento em disco, um banco de dados, um nó de blockchain, uma API externa ou um peer remoto.

Depois de buscar os dados, o cache os armazena para possível uso futuro.

Se o cache já estiver cheio, ele remove o item que ficou mais tempo sem ser acessado.

Essa regra simples ajuda o sistema a manter os dados ativos e descartar dados mais antigos, que têm menos chance de serem necessários em breve.

Por que o cache LRU é importante no universo cripto

Os sistemas cripto processam grandes volumes de dados repetidos.

As carteiras podem solicitar repetidamente saldos, metadados de tokens, estimativas de taxa de gas, transações recentes e imagens de NFTs.

Os exploradores de blockchain podem exibir repetidamente blocos populares, comprovantes de transação, páginas de tokens, históricos de endereços e dados de contratos.

Os serviços RPC podem responder repetidamente a chamadas sobre o número do bloco mais recente, o estado de contas, logs, comprovantes de transação ou respostas de contratos.

Os nós podem usar cache para reduzir leituras em disco, pressão sobre bancos de dados, chamadas de rede e cálculos repetidos.

Sem cache, muitos aplicativos cripto seriam mais lentos e teriam custos operacionais maiores.

Um cache LRU ajuda a manter a infraestrutura responsiva e a limitar o uso de memória.

Cache LRU e nós de blockchain

Os nós de blockchain precisam armazenar, verificar, recuperar e disponibilizar grandes volumes de dados.

Um nó completo pode precisar acessar blocos, cabeçalhos, dados de estado, índices de transações, informações de peers, dados do mempool e resultados de execução.

A documentação da Ethereum Portal Network explica que os nós da Ethereum armazenam uma cópia completa ou parcial da blockchain e usam esses dados locais para validar transações e seguir a cadeia correta.

Como os dados de blockchain podem ocupar muito espaço, os nós costumam precisar de formas eficientes de manter dados acessados com frequência disponíveis na memória.

Um cache LRU pode ajudar um nó a manter na memória dados de blocos usados recentemente, consultas de estado, registros de contas ou informações de peers.

Isso pode reduzir leituras custosas de armazenamento e melhorar os tempos de resposta.

No entanto, o cache não substitui a validação.

Um nó de blockchain ainda precisa verificar os dados de acordo com as regras do protocolo.

Cache LRU e APIs RPC

As APIs RPC permitem que carteiras, dApps, ferramentas de trading, plataformas de análise e sistemas de back-end solicitem dados de blockchain aos nós.

A documentação Ethereum JSON-RPC explica que os métodos Ethereum JSON-RPC são usados para consultar dados da rede e podem ser agrupados em categorias como gossip, estado e histórico.

Muitas solicitações RPC se repetem com frequência, especialmente em períodos de intensa atividade dos usuários.

Um cache LRU pode armazenar respostas recentes a solicitações que podem ser armazenadas em cache com segurança, como metadados de blocos, comprovantes, logs ou informações de tokens.

Isso pode reduzir a latência para os usuários e diminuir a carga sobre os nós de back-end.

No entanto, nem todas as respostas RPC devem ser armazenadas em cache da mesma forma.

Dados atualizados, como transações pendentes, saldos mais recentes e estimativas de taxa de gas, podem exigir tempos de cache muito curtos ou não devem ser armazenados em cache.

Cache LRU e carteiras de criptomoedas

As carteiras de criptomoedas usam dados em cache para tornar a experiência do usuário mais rápida.

Uma carteira pode armazenar em cache ícones e nomes de tokens, metadados de NFTs, contatos recentes, estimativas de taxas de gas, status de transações e saldos carregados anteriormente.

Sem cache, cada tela da carteira talvez precisasse buscar os mesmos dados novamente em um nó ou uma API.

Um cache LRU pode manter os ativos e as contas visualizados mais recentemente prontos para exibição rápida.

Isso é útil quando o usuário alterna entre tokens, redes, contas e dApps.

O uso de cache em carteiras exige cuidado, pois dados desatualizados podem confundir os usuários.

Por exemplo, um saldo antigo ou um status de transação desatualizado pode levar o usuário a pensar que os fundos estão desaparecidos ou ainda pendentes, mesmo que a blockchain já tenha sido atualizada.

Cache LRU e exploradores de blockchain

Os exploradores de blockchain dependem muito da recuperação rápida de dados.

Os usuários costumam pesquisar blocos recentes, contratos de tokens populares, endereços ativos, hashes de transação e eventos de contratos inteligentes.

Um cache LRU pode ajudar um explorador a responder mais rapidamente a pesquisas repetidas.

Por exemplo, um bloco recém-minerado pode receber muitas visualizações logo após ser publicado.

Um contrato de token popular pode receber tráfego repetidamente durante um evento de mercado.

Um hash de transação conhecido pode ser atualizado muitas vezes enquanto os usuários aguardam as confirmações.

O cache LRU mantém essas informações solicitadas recentemente próximas do aplicativo.

Isso melhora o desempenho sem exigir que o sistema mantenha todos os itens possíveis na memória indefinidamente.

Cache LRU e indexadores

Os indexadores organizam dados de blockchain para que os aplicativos possam consultá-los com eficiência.

Eles podem processar blocos, logs, transferências de tokens, saldos, NFTs, eventos DeFi, votações de governança e chamadas de contratos inteligentes.

Os indexadores costumam usar bancos de dados porque nem sempre é fácil consultar diretamente os dados brutos da blockchain.

Um cache LRU pode ficar diante do banco de dados de um indexador para acelerar consultas repetidas.

Por exemplo, um painel DeFi pode solicitar repetidamente os mesmos dados de um pool de liquidez ou o mesmo histórico de carteira.

Ao armazenar resultados recentes em cache, o indexador pode reduzir a carga no banco de dados e responder mais rapidamente.

Isso é especialmente útil em períodos de alto tráfego, como lançamentos de tokens, airdrops, votações de governança ou períodos de volatilidade do mercado.

Cache LRU e mempools

Um mempool é o conjunto de transações válidas e não confirmadas de um nó, que aguardam inclusão em blocos.

Os mempools não são iguais aos caches comuns de aplicativos, mas também exigem limites de memória e regras de remoção.

A visão geral do cluster mempool da Bitcoin Optech explica a importância da remoção de transações do mempool quando ele ultrapassa o limite de tamanho de um nó.

Essa relação ajuda a explicar por que o gerenciamento de memória é importante nos sistemas blockchain.

Um cache LRU remove itens com base no tempo desde o último acesso, enquanto a remoção de transações do mempool pode levar em conta taxas, relações entre transações e incentivos de mineração.

A comparação é útil porque mostra que diferentes componentes cripto precisam de políticas de remoção diferentes.

O LRU é útil quando o acesso recente ajuda a prever acessos futuros, mas nem sempre é a política adequada para selecionar transações com base em fatores econômicos.

Cache LRU e metadados de NFTs

Aplicativos de NFT costumam usar cache porque pode levar tempo para carregar metadados e arquivos de mídia.

A interface de um marketplace de NFTs, uma carteira ou uma galeria pode armazenar em cache imagens visualizadas recentemente, dados de coleções, informações sobre atributos e metadados de tokens.

Um cache LRU pode acelerar o carregamento quando os usuários navegam pelas mesmas coleções ou voltam a NFTs vistos recentemente.

No entanto, os metadados de NFTs podem ser mutáveis, ter atraso na atualização ou estar armazenados em diferentes sistemas de hospedagem.

Se o cache mantiver metadados antigos por muito tempo, os usuários poderão ver artes ou atributos desatualizados.

Isso é especialmente importante em eventos de revelação, NFTs dinâmicos, itens de jogos e atualizações de metadados.

Os aplicativos de NFT devem combinar a remoção LRU com verificações de atualização, controle de versões dos metadados e configurações razoáveis de TTL (tempo de vida).

Cache LRU e aplicativos DeFi

Os aplicativos DeFi costumam exibir dados que mudam rapidamente.

Esses dados podem incluir preços de tokens, liquidez, taxas de empréstimo, índices de garantia, reservas de pools, limites de liquidação e posições dos usuários.

Um cache LRU pode ajudar com consultas repetidas a informações relativamente estáveis, como listas de tokens, ABIs de contratos, gráficos históricos e configurações de pools.

É preciso ter cuidado ao usá-lo para informações que dependem do tempo, como preços, índices de saúde ou dados de liquidação.

Um cache DeFi desatualizado pode representar um risco sério para os usuários.

Por exemplo, um índice de garantia desatualizado pode levar um tomador a acreditar que uma posição é mais segura do que realmente é.

Em DeFi, o desempenho é importante, mas a precisão e a atualização dos dados são ainda mais importantes.

Cache LRU e ferramentas de trading

As ferramentas de trading cripto podem armazenar em cache dados de gráficos, indicadores, metadados de tokens, pares de mercado, candles recentes e configurações da interface do usuário.

Um cache LRU evita que as mesmas informações de mercado precisem ser carregadas novamente toda vez que um trader troca de tela.

Isso pode deixar os painéis mais fluidos e reduzir as chamadas ao back-end.

No entanto, os dados de trading podem ficar desatualizados muito rapidamente.

Preços, spreads, profundidade do livro de ordens, taxas de financiamento e dados de liquidação podem exigir atualizações em tempo real em vez de serem mantidos em cache por longos períodos.

O cache LRU é mais adequado a dados para os quais pequenos atrasos são aceitáveis ou cujo cache é atualizado com frequência.

Os sistemas de trading nunca devem exibir dados antigos em cache como se fossem informações atuais do mercado.

Cache LRU vs. cache LFU

Um cache LRU remove o item usado há mais tempo.

Um cache LFU remove o item usado com menos frequência.

A documentação do Redis lista tanto LRU quanto LFU entre as famílias de políticas de remoção disponíveis.

O LRU é útil quando a atividade recente é um forte indicador de atividade em um futuro próximo.

O LFU é útil quando a popularidade ao longo do tempo é mais importante do que o momento do acesso mais recente.

Em aplicativos cripto, o LRU pode funcionar bem para telas de carteiras, transações recentes, blocos recentes e painéis ativos.

O LFU pode ser mais adequado para metadados de tokens muito populares, ABIs de contratos comuns ou dados de referência carregados com frequência.

Muitos sistemas de produção usam uma combinação de políticas em vez de aplicar uma única regra simples a tudo.

Cache LRU vs. cache TTL

Um cache TTL remove os dados quando o tempo de vida definido expira.

Um cache LRU remove dados com base no acesso mais recente quando a memória está cheia.

Esses dois conceitos podem ser usados em conjunto.

Por exemplo, uma carteira pode usar LRU para manter em cache os metadados de tokens visualizados recentemente e, ao mesmo tempo, usar TTL para forçar uma atualização após determinado período.

Essa combinação é útil no universo cripto porque alguns dados são solicitados repetidamente, mas ainda precisam ter limites de atualização.

Saldos, preços, estimativas de taxa de gas e status de transações podem exigir valores de TTL curtos.

Imagens, ícones e descrições estáticas de tokens podem tolerar valores de TTL mais longos.

Benefícios de um cache LRU

O primeiro benefício de um cache LRU é a velocidade.

Os dados acessados recentemente podem ser retornados mais rapidamente do que se fossem buscados novamente em um disco, nó ou API remota.

O segundo benefício é a redução da carga sobre a infraestrutura.

Solicitações repetidas podem ser atendidas pela memória, sem acessar sistemas de back-end custosos.

O terceiro benefício é o controle do uso de memória.

A remoção LRU impede que o cache cresça sem limite.

O quarto benefício é a simplicidade.

O LRU é fácil de entender e amplamente compatível com ferramentas de software.

O quinto benefício é a utilidade prática.

Muitas cargas de trabalho cripto apresentam padrões fortes de acesso recente, o que torna o LRU uma opção padrão razoável.

Limitações de um cache LRU

A principal limitação de um cache LRU é que o uso recente nem sempre indica valor futuro.

Um aumento repentino de solicitações pontuais pode expulsar dados úteis do cache.

Isso é chamado de poluição do cache.

Outra limitação são os dados desatualizados.

Se os dados de blockchain ou de mercado armazenados em cache não forem atualizados corretamente, os usuários poderão ver informações antigas.

Uma terceira limitação é o uso adicional de memória, pois o sistema precisa acompanhar a ordem dos acessos.

Uma quarta limitação é o risco de concorrência, pois aplicativos com várias threads precisam proteger o estado do cache contra condições de corrida.

Uma quinta limitação é que o LRU não é adequado a todos os problemas de blockchain, especialmente quando o valor econômico, a segurança ou as regras de consenso são mais importantes do que o acesso recente.

Riscos de segurança do cache LRU no universo cripto

Um cache LRU pode criar problemas de segurança ou confiabilidade se os desenvolvedores armazenarem os dados errados.

Dados confidenciais dos usuários não devem ser armazenados em cache na memória compartilhada sem controles de acesso rigorosos.

Chaves privadas, frases de recuperação, senhas de carteiras, segredos de autenticação e credenciais de assinatura nunca devem ser tratados como entradas comuns de cache.

Os resultados de autorização armazenados em cache também podem representar riscos se as permissões mudarem, mas os resultados antigos continuarem ativos.

Respostas RPC armazenadas em cache podem induzir os usuários ao erro se estiverem desatualizadas em condições de mercado que mudam rapidamente.

Atacantes também podem tentar causar poluição do cache inundando os sistemas com solicitações incomuns.

Os sistemas cripto devem projetar caches levando em conta segurança, atualização dos dados, isolamento e monitoramento.

Como os desenvolvedores usam o cache LRU com segurança

Os desenvolvedores devem armazenar em cache apenas dados que possam ser reutilizados com segurança.

Também devem definir limites claros de memória para impedir que o cache consuma recursos em excesso.

Devem monitorar cache hits, cache misses, taxas de remoção, latência e pressão sobre a memória.

A documentação do Redis sobre remoção de chaves observa que as métricas de cache hits e cache misses podem ajudar a avaliar o desempenho do cache.

Os desenvolvedores devem usar valores de TTL para dados que mudam com o tempo.

Devem evitar armazenar em cache segredos privados e dados de assinatura dos usuários.

Quando necessário, devem separar os espaços de nomes do cache por usuário, blockchain, rede, contrato e ambiente.

Devem testar o comportamento do cache em situações de alto tráfego, reorganizações da blockchain, erros de RPC e interrupções dos sistemas de back-end.

Equívocos comuns sobre o cache LRU

Um equívoco comum é achar que um cache LRU sempre armazena os dados mais importantes.

Na verdade, ele armazena os dados usados mais recentemente, que podem ou não ser os mais importantes.

Outro equívoco é achar que o cache torna os dados da blockchain mais confiáveis.

O cache pode acelerar a recuperação dos dados, mas não comprova que eles sejam válidos.

Um terceiro equívoco é achar que o LRU é sempre a melhor política de remoção.

Alguns sistemas cripto precisam de políticas de remoção baseadas em taxas, frequência, tempo ou prioridade.

Um quarto equívoco é achar que os dados em cache estão sempre atualizados.

Os dados em cache podem estar desatualizados se o sistema não tiver regras adequadas de atualização e invalidação.

Perguntas frequentes

O que significa cache LRU?

Cache LRU significa Least Recently Used Cache (cache do item usado há mais tempo), que remove o item acessado há mais tempo quando o cache está cheio.

O cache LRU é um token cripto?

Não. O cache LRU é um método de armazenamento em cache de software, não uma criptomoeda nem um ativo de blockchain.

Por que o cache LRU é útil no universo cripto?

Ele ajuda carteiras, nós, exploradores, serviços RPC e indexadores a retornar dados de blockchain solicitados repetidamente com mais rapidez, controlando o uso de memória.

O que é um cache hit?

Um cache hit ocorre quando os dados solicitados já estão disponíveis no cache.

O que é um cache miss?

Um cache miss ocorre quando os dados solicitados não estão no cache e precisam ser buscados em outra fonte.

O cache LRU pode ser usado em nós de blockchain?

Sim. Os nós de blockchain podem usar cache do tipo LRU para dados acessados recentemente, mas o cache não substitui a validação do protocolo.

O cache LRU pode causar dados desatualizados?

Sim. Os dados em cache podem ficar desatualizados se o aplicativo não usar regras adequadas de atualização, invalidação ou TTL.

O cache LRU é adequado para dados DeFi?

Ele pode ajudar com dados de referência estáveis, mas dados DeFi que mudam rapidamente, como preços e índices de saúde de garantias, precisam ser atualizados com cuidado.

Qual é a diferença entre LRU e LFU?

O LRU remove o item usado há mais tempo, enquanto o LFU remove o item usado com menos frequência.

Chaves privadas devem ser armazenadas em um cache LRU?

Não. Chaves privadas, frases de recuperação e segredos de assinatura não devem ser armazenados como entradas comuns de cache.

Conclusão

Um cache LRU é um método prático de software para manter disponíveis os dados usados recentemente e remover dados mais antigos e não utilizados quando há pouca memória.

No universo cripto, o cache LRU pode melhorar o desempenho de nós, carteiras, exploradores de blockchain, serviços RPC, indexadores, aplicativos de NFT, painéis DeFi e ferramentas de trading.

Ele ajuda a reduzir leituras repetidas de bancos de dados, consultas à blockchain, chamadas de rede e o carregamento lento de dados.

No entanto, um cache LRU precisa ser projetado com cuidado, pois os sistemas blockchain costumam exigir dados atualizados, precisos e seguros.

Saldos desatualizados, preços antigos, status de transações ultrapassados e permissões armazenadas em cache sem segurança podem representar riscos reais para os usuários.

O LRU é útil quando o acesso recente é um bom indicador de acesso futuro, mas não é a regra de remoção adequada para todos os sistemas cripto.

Os desenvolvedores devem combinar o LRU com regras de TTL, validação, monitoramento, controles de acesso e invalidação cuidadosa do cache.

Para os usuários de cripto, a ideia principal é simples.

Um cache LRU não altera a blockchain, mas, quando implementado com segurança, pode tornar os aplicativos de blockchain mais rápidos, menos custosos de operar e mais fáceis de usar.