Performance

Redis fuer Caching

Deine App wird sofort schneller mit Redis

Redis ist ein In-Memory-Datenspeicher der deine App dramatisch beschleunigt. Statt jede Anfrage an die Datenbank zu schicken, speicherst du haeufige Ergebnisse in Redis. Ergebnis: Antwortzeiten von Sekunden auf Millisekunden.

Pro-Tip — Der schnelle Weg
Setz immer eine TTL (Time-to-Live) auf deine Cache-Eintraege. Ohne Ablaufzeit fuellt sich Redis irgendwann und serviert veraltete Daten.
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Redis starten

Starte Redis lokal mit Docker oder nutz Upstash fuer eine kostenlose Cloud-Instanz. Upstash bietet Redis mit REST-API, perfekt fuer Serverless wie Vercel.

docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis:7
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Client einrichten

Fuer Node.js installiere ioredis oder nutze den Upstash SDK. Erstell eine zentrale Redis-Verbindung die du ueberall importieren kannst.

npm install @upstash/redis


import { Redis } from '@upstash/redis'
const redis = new Redis({
url: process.env.UPSTASH_REDIS_URL!,
token: process.env.UPSTASH_REDIS_TOKEN!
})
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Cache-Strategie implementieren

Cache-Aside ist das einfachste Pattern. Pruefe ob der Wert im Cache ist. Wenn ja, nimm ihn. Wenn nicht, hol ihn aus der Datenbank und speicher ihn in Redis.

async function getUser(id: string) {
const cached = await redis.get(`user:${id}`)
if (cached) return cached
const user = await db.user.findUnique({ where: { id } })
await redis.set(`user:${id}`, user, { ex: 3600 })
return user
}
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Cache invalidieren

Wenn sich Daten aendern, loesch den Cache-Eintrag. So servierst du nie veraltete Daten. Bei Updates einfach redis.del mit dem passenden Key aufrufen.

async function updateUser(id: string, data: any) {
await db.user.update({ where: { id }, data })
await redis.del(`user:${id}`)
}
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Warum das funktioniert
  • In-Memory ist tausendmal schneller als Festplatte
  • Weniger Datenbank-Last bedeutet guenstigeres Hosting
  • TTL verhindert automatisch veraltete Daten
  • Upstash macht Redis serverless-kompatibel
Tipps
  • Upstash Redis ist kostenlos bis 10.000 Requests pro Tag
  • Nutz Redis auch fuer Rate Limiting und Session Storage
  • Cache nur Daten die sich selten aendern aber oft gelesen werden
  • Redis Pub/Sub eignet sich fuer Echtzeit-Features
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