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Caching-Strategien unterscheiden sich darin, wie lange (TTL) und wie ein Cache aktualisiert wird — z. B. "Cache-Invalidierung" beim Ändern der Originaldaten, oder "Stale-while-revalidate", bei dem veraltete Daten kurz weiter ausgeliefert werden, während im Hintergrund neu geladen wird.
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Ganzer Artikel im Wiki →Caches beschleunigen Zugriffe und entlasten Datenbanken, kosten aber Speicher und erzeugen die Gefahr veralteter Daten. Eine bekannte Aussage lautet, Cache-Invalidierung sei eines der schwersten Probleme der Informatik.
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Ganzer Artikel im Wiki →Der Server steuert das Caching mit Headern: Cache-Control (wie lange und von wem speicherbar), ETag und Last-Modified (Prüfung, ob sich etwas geändert hat). Bei einer Prüfung antwortet der Server nur mit „304 Not Modified", wenn sich nichts geändert hat.
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Ganzer Artikel im Wiki →Mehrere Dekoratoren lassen sich ineinander stecken, zum Beispiel Logging, Caching, Berechtigungsprüfung und Zeitmessung um dieselbe Funktion. Python hat dafür eine eigene Syntax (@dekorator), JavaScript/TypeScript kennt Decorators für Klassen, Java nutzt es bei Streams (new BufferedReader(new FileReader(...))).
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Ganzer Artikel im Wiki →Funktioniert hierarchisch: Ein DNS-Resolver fragt zunächst die Root-Nameserver, dann die für die TLD zuständigen Server, dann die für die konkrete Domain zuständigen Nameserver — bis die passende IP gefunden ist. Ergebnisse werden dank TTL zwischengespeichert (Caching), damit nicht jede Anfrage die volle Kette durchläuft.
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Ganzer Artikel im Wiki →Der Service Worker sitzt zwischen Seite und Netzwerk. Er entscheidet bei jeder Anfrage, ob er sie aus dem Cache beantwortet, aus dem Netz holt oder beides kombiniert. Er hat keinen Zugriff auf die Seite selbst, kommuniziert aber per Nachrichten.
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