Ne pas stocker données personnelles dans caches partagés sans durée/purge conformes ; chiffrement et cloisonnement selon besoin.

Cache vs base répliquée ?

Lecture répliquée réduit charge écriture primaire ; cache réduit encore travail si schéma requête répétitif — souvent combinés.

Invalidation « hardest problem » ?

Oui : préférer TTL courts + événements ou versioning contenu pour simplifier mental model.

Qu'est-ce que Cache serveur ?

C'est comme garder les plats les plus demandés sous cloche : les suivants passent tout de suite sans refaire toute la préparation à la minute. Le cache serveur absorbe les lectures répétitives pour soulager bases et services — pilier des architectures web performantes et une suite logique du SSG/ISR pour parties dynamiques.

Comment ça marche ?

Couches multiples ; clés ; TTL ; invalidation ; observabilité. Interagit avec Edge Runtime pour réponses proches utilisateur.

L'Impact Business

Économies CPU/base et meilleure expérience utilisateur sous charge — indispensable au-delà d’un certain trafic.

Bonnes pratiques vs Erreurs communes

✅ À faire : TTL adaptés ; métriques ; stratégie invalidation ; sécurité données.
❌ À éviter : Cache opaque sans monitoring. Données périmées critiques sans file de vérité.

Prompt IA

Contexte : page liste [catalogue 100k SKU]. Propose stratégie cache par couche (CDN, app, Redis) avec TTL indicatif et risque données périmées par couche.