Architecture & Sécurité
Qu’est-ce que Cache serveur ?
Couche de mise en mémoire des réponses ou fragments calculés côté serveur (ou proxy) pour éviter de refaire travail coûteux à chaque requête — réduit latence et charge base de données quand les données sont tolérantes à une légère obsolescence.
Définition simple
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 peut être en mémoire applicative (Redis, Memcached), au niveau reverse proxy (Varnish, NGINX), ou intégré au framework ([ISR](/lexique/isr-incremental-static-regeneration), CDN avec stale). Il complète le [cache navigateur](/lexique/cache-navigateur-cache-control) et le [CDN](/lexique/cdn-content-delivery-network) pour les fragments dynamiques.
Comment ça marche ?
Clé → valeur ; TTL ; invalidation par événement ou purge ; parfois cache écriture-through / aside. Attention cohérence avec [scalabilité](/lexique/scalabilite) multi-instance (invalidation broadcast). Distinct du simple scaling vertical.
Impact business
Réduire la pression sur la base SQL ou les APIs tierces diminue coûts infra et améliore temps de réponse — sur workloads lecture-intensive, les équipes observent couramment des facteurs 2× à 10× sur throughput après mise en cache bien bornée (avec invalidation maîtrisée).
Bonnes pratiques
- Politiques TTL par type de donnée ; métriques hit ratio ; invalidation sur mise à jour métier ; garde-fous mémoire ; tests chaos expiration.
Erreurs communes
- Cacher données utilisateur sensibles sans segmentation par session. TTL infini sans stratégie invalidation. Debugging impossible sans tracing cache hit/miss.
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.
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QUESTIONS FRÉQUENTES
Aller plus loin sur Cache serveur.
Ne pas stocker données personnelles dans caches partagés sans durée/purge conformes ; chiffrement et cloisonnement selon besoin.
Lecture répliquée réduit charge écriture primaire ; cache réduit encore travail si schéma requête répétitif — souvent combinés.
Oui : préférer TTL courts + événements ou versioning contenu pour simplifier mental model.
