Redis

Redis trafia do projektu kiedy aplikacja potrzebuje czegoś między bazą danych a pamięcią RAM: sesji użytkowników, cache dla kosztownych zapytań, kolejki zadań.

W praktyce używam go z Laravelem (cache driver, session driver) i przy projektach gdzie czas odpowiedzi API jest krytyczny. Zapytanie do Redis trwa mikrosekundy — odpowiedź z bazy danych może trwać dziesiątki milisekund. Przy odpowiednim cacheowaniu różnica jest odczuwalna dla użytkownika.

Konfiguruję Redis w Dockerze razem z resztą stacku — proste, odtwarzalne, bez osobnej instalacji.

Nie jest to narzędzie do każdego projektu — małe aplikacje nie potrzebują Redis. Ale kiedy skala rośnie, często to pierwsze miejsce, gdzie można dużo zyskać.

Jeśli masz aplikację z problemami z wydajnością — porozmawiajmy.