Memcached

Memcached est un système de cache en mémoire distribué open-source qui stocke des données sous forme de paires clé-valeur dans la RAM. Développé initialement par Brad Fitzpatrick pour LiveJournal en 2003, il permet d'accélérer considérablement les applications web dynamiques en réduisant le nombre d'accès aux bases de données. Sa simplicité architecturale et ses performances exceptionnelles en font une solution de référence pour le caching distribué à grande échelle.

Fondements techniques

• Architecture client-serveur avec protocole simple basé sur TCP/UDP pour des communications ultra-rapides
• Stockage exclusivement en mémoire vive (RAM) avec algorithme d'éviction LRU (Least Recently Used)
• Système distribué sans réplication ni persistance, privilégiant la vitesse sur la durabilité
• Modèle de données simple : clés alphanumériques (max 250 caractères) associées à des valeurs binaires (max 1 Mo par défaut)

Avantages stratégiques

• Performances exceptionnelles : temps de réponse en microsecondes grâce au stockage RAM
• Scalabilité horizontale : ajout simple de nœuds pour augmenter la capacité de cache
• Réduction drastique de la charge des bases de données (jusqu'à 90% dans certains cas)
• Empreinte mémoire minimale et consommation CPU très faible
• Support multi-langage avec des bibliothèques clientes pour PHP, Python, Java, Ruby, Node.js, etc.
• Simplicité d'implémentation et de maintenance grâce à son architecture épurée

Exemple concret d'utilisation

Voici un exemple d'intégration de Memcached dans une application Node.js pour mettre en cache des résultats de requêtes de base de données :

import Memcached from 'memcached';
import { DatabaseClient } from './database';

const memcached = new Memcached('localhost:11211', {
  retries: 3,
  timeout: 500,
  poolSize: 10
});

const CACHE_TTL = 3600; // 1 heure

interface User {
  id: string;
  name: string;
  email: string;
}

export class UserService {
  constructor(private db: DatabaseClient) {}

  async getUserById(userId: string): Promise<User | null> {
    const cacheKey = `user:${userId}`;

    // Tentative de récupération depuis le cache
    return new Promise((resolve, reject) => {
      memcached.get(cacheKey, async (err, cachedData) => {
        if (err) {
          console.error('Memcached error:', err);
          // Fallback vers la BDD en cas d'erreur cache
          return resolve(await this.fetchFromDatabase(userId));
        }

        // Cache hit : retour immédiat
        if (cachedData) {
          console.log(`Cache HIT pour user ${userId}`);
          return resolve(JSON.parse(cachedData));
        }

        // Cache miss : récupération depuis la BDD
        console.log(`Cache MISS pour user ${userId}`);
        const user = await this.fetchFromDatabase(userId);

        if (user) {
          // Stockage dans le cache pour les prochaines requêtes
          memcached.set(cacheKey, JSON.stringify(user), CACHE_TTL, (setErr) => {
            if (setErr) console.error('Erreur mise en cache:', setErr);
          });
        }

        resolve(user);
      });
    });
  }

  private async fetchFromDatabase(userId: string): Promise<User | null> {
    return this.db.query('SELECT * FROM users WHERE id = $1', [userId]);
  }

  async invalidateUserCache(userId: string): Promise<void> {
    const cacheKey = `user:${userId}`;
    memcached.del(cacheKey, (err) => {
      if (err) console.error('Erreur invalidation cache:', err);
    });
  }
}

Stratégie de mise en œuvre

1. Installer Memcached sur vos serveurs (via apt, yum, Docker) et configurer la mémoire allouée selon vos besoins
2. Identifier les données candidates au cache : résultats de requêtes coûteuses, calculs intensifs, données rarement modifiées
3. Implémenter une stratégie de clés cohérente (namespaces, versioning) pour faciliter l'invalidation
4. Définir des TTL (Time To Live) adaptés selon la volatilité des données (de quelques secondes à plusieurs heures)
5. Mettre en place un mécanisme de fallback vers la source de données en cas d'indisponibilité du cache
6. Monitorer les taux de hit/miss et ajuster la configuration (taille mémoire, TTL) en conséquence
7. Pour les environnements distribués, implémenter le hashing consistant pour la distribution des clés

Écosystème et outils complémentaires

• Memcached Exporter : pour l'intégration avec Prometheus et le monitoring des métriques
• PHPMemcachedAdmin / MemcacheDManager : interfaces graphiques pour la gestion et le monitoring
• Twemproxy (nutcracker) : proxy Twitter pour gérer des pools Memcached avec sharding automatique
• Mcrouter (Facebook) : routeur de cache pour topologies complexes avec réplication et basculement
• Bibliotèques clientes officielles : libmemcached (C), pymemcache (Python), node-memcached (Node.js)

Memcached reste une solution de choix pour les applications nécessitant un cache distribué simple, performant et fiable. Sa capacité à réduire drastiquement les temps de réponse et la charge des bases de données se traduit directement par une meilleure expérience utilisateur et des économies d'infrastructure significatives. Pour les cas d'usage simples privilégiant la vitesse pure, Memcached demeure souvent supérieur à des alternatives plus complexes.