中級では戦略と無効化を見ました。上級では、一貫性・スタンピード・分散の内部へ。
上級の解説は準備中のため、上級の内容を表示しています。
概要 — まず全体をつかむ
詳細 — 1段階ずつ追う
書き込みと一貫性のモデル
キャッシュとDBの食い違いを、どう抑えるか。
- write-through — 書き込み時にキャッシュとDBを同時更新（一貫だが書きが重い）
- write-back — 先にキャッシュ、あとでDB（速いが喪失リスク）
- write-around＋cache-aside — 書きはDBへ、読みでキャッシュに載せる（王道）
- 順序 — 更新は「DB更新→キャッシュ削除」が基本。削除でなく更新にすると競合で古い値が残りやすい
ミスの嵐をどう防ぐ
- TTL＋ジッタ — 期限を散らし、一斉失効を避ける
- single-flight — 同一キーの再計算を1本に集約
- stale-while-revalidate — 古い値を返しつつ裏で更新
- negative caching — 「無い」という結果も短くキャッシュ（無駄な問い合わせ抑制）
分散とアルゴリズム
- eviction — LRU／LFU／W-TinyLFU／ARC。ヒット率と実装コストのバランス
- コンシステントハッシュ — ノード増減で動く鍵を最小化。仮想ノードで平準化
- near cache — アプリ内の1次キャッシュ＋共有の2次キャッシュ（多層）
- ホットキー — 1つの鍵に集中。複製やローカル化で分散
⚠️ 破れ方
- スタンピード — 一斉ミスでDB殺到（上の対策で緩和）
- 整合性の破れ — 更新とキャッシュ削除の競合で古い値が固定される
- キャッシュ汚染 — 個人向け応答を共有キャッシュへ載せる事故
- メモリ圧迫 — evictionで必要なものまで押し出される（サイズ設計）
理解度チェック
そのまま解けます（成績は保存されません）。無料アカウントを作ると、学習の記録と進捗の山登りが始まります。
問1. 期限切れでも古い値をいったん返しつつ、裏側で新しい値へ更新する手法を、英字（ハイフン区切りの語）で答えてください。
問2. 人気キーの一斉ミスでDBへ殺到するのを、1件だけ再計算させて防ぐ手法は？
問3. 分散キャッシュでノードの増減時に「移動する鍵を最小化」する仕組みは？
問4. write-back（遅延書き戻し）方式の説明として正しいのは？
問5. 元データ更新時に「キャッシュを上書き更新」ではなく「DB更新→キャッシュ削除」が基本とされるのはなぜ？
問6. 「存在しない」という結果も短時間キャッシュする negative caching の主な狙いは？
問7. 1つの鍵にアクセスが集中する「ホットキー」への対処として適切なのは？
問8. キャッシュ容量が満杯のとき、どの項目を追い出すかを決める処理（LRUやLFUなどの方針）の総称を英単語で答えてください。