🧠【初心者向け】キャッシュの仕組みをやさしく解説（図解あり）

Webアプリの高速化に欠かせない「キャッシュ」。
しかし、よくある疑問があります。

キャッシュって何をしているの？
どこに置くべき？
Redis、Memcachedは何が違う？
DBにもキャッシュがあるって本当？
CDNのキャッシュって別物？

この記事では
初心者がつまずきやすいポイント → 内部構造の深掘り の順で
キャッシュの“本質”を理解できるように整理します。

✨ 結論
キャッシュとは何か？（初心者向けの本質説明）
1. 🔹 図解（短線版）
キャッシュが必要な理由
キャッシュは大きく5種類ある（重要）
キャッシュをどこに置くべきか？
1. 🔹 図解で理解するキャッシュの“階層”
「どのキャッシュを使うのが最適か？」は用途で変わる
キャッシュの基本戦略（初心者向け）
ここまでのまとめ（初心者向け）
キャッシュの内部構造（LRU / LFU / FIFO）
Redis・Memcached の内部構造（差分）
1. ✔ Redis
2. ✔ Memcached
キャッシュ無効化の難しさ
1. 有名な冗談：
キャッシュ戦略（Write-through / Write-back / Write-around）
分散キャッシュの落とし穴
Deep Friendly Tech の一言（後書き）

✨ 結論

✔ キャッシュは「よく使うデータを近い場所に置く」仕組み

✔ アプリ向け、DB向け、ブラウザ向けなど種類が多い

✔ 思考の中心は「どこに置くと最もコストが安いか」

✔ キャッシュは“正しさ”より“速さ”を優先

✔ キャッシュは“置く場所を間違えると”逆効果になる

キャッシュとは何か？（初心者向けの本質説明）

キャッシュとは、

「何度も使う値を、高速にアクセスできる場所へコピーしておき、再利用する仕組み」

です。

🔹 図解（短線版）

データ元（DB）
      ↓ 遅い
キャッシュ（メモリ）
      ↓ 速い
アプリ

キャッシュが必要な理由

✔ DBアクセスは高コスト

→ ネットワーク／I/O／ロックなどが絡む

✔ メモリは圧倒的に高速

→ アクセスコストは DB の 100〜1000倍 速い

✔ 同じデータを何度も取りに行くのは無駄

→ 近くに置けば全て解決

キャッシュは大きく5種類ある（重要）

初心者が混乱しやすいポイントは
キャッシュには“階層”があるということです。

① ブラウザキャッシュ（フロント側）

画像・CSS・JS など静的ファイルを保存。

Chrome や Safari が勝手にキャッシュしてくれる

② CDNキャッシュ（ネットワーク側）

静的コンテンツをユーザーの近くのサーバに置く。

ユーザー
  ↓
CDN（近い）
  ↓
アプリサーバ（遠い）

③ アプリケーションキャッシュ（APサーバ内部）

例：Java の ConcurrentHashMap など
小規模ならこれで十分。

④ 分散キャッシュ（Redis / Memcached）

アプリを跨いで共有できるキャッシュ。

高速
大量
複数サーバで共有可能
→ クラウドでは最も一般的

⑤ DBキャッシュ（RDB内部のBuffer Cache）

実は DB も内部にキャッシュを持っている。

キャッシュをどこに置くべきか？

これが設計者が最も悩むポイント。

🔹 図解で理解するキャッシュの“階層”

ユーザー
  ↓
[ブラウザ]       ← ①
  ↓
[CDN]           ← ②
  ↓
[APサーバ]      ← ③
  ↓
[Redis / Memcached] ← ④
  ↓
[DB（内部キャッシュ)] ← ⑤

「どのキャッシュを使うのが最適か？」は用途で変わる

✔ 静的ファイル → CDN（最強）

✔ 認証情報など速さが命 → アプリ内キャッシュ

✔ 大量のアクセスが来るデータ → Redis

✔ データ整合性が重要 → DBキャッシュ頼り

キャッシュの基本戦略（初心者向け）

✔ ① 必要以上にキャッシュしない（混乱の元）

✔ ② キャッシュは“不整合が起こる”前提

✔ ③ TTL（有効期限）を必ず設定

✔ ④ 書き込み時の整合性は意識する

✔ ⑤ 優先順位は「速さ＞正確さ」

ここまでのまとめ（初心者向け）

キャッシュは「近くに置く」仕組み
種類は5つ（ブラウザ〜DB内部）
どこに置くかがアーキテクチャ設計の肝
正確さよりスピードが優先

▼▼ 深掘り編ここから ▼▼

キャッシュの内部構造（LRU / LFU / FIFO）

キャッシュはメモリのため容量が限られる。
そのためデータの捨て方が重要。

✔ LRU（Least Recently Used）

「最近使われていないものから捨てる」
→ 現代では最も一般的

✔ LFU（Least Frequently Used）

「使用回数が少ないものから捨てる」

✔ FIFO（First In First Out）

「入れた順番に捨てる」（品質は低い）

Redis・Memcached の内部構造（差分）

✔ Redis

高機能
データ構造（Hash、List、SortedSet）が豊富
永続化も可能

✔ Memcached

超シンプル
メモリのみ
高速・軽量

キャッシュ無効化の難しさ

キャッシュの一番の難問は…

「古い情報をどうやって消すか？」

有名な冗談：

コンピュータサイエンスの難問は2つ
・キャッシュの無効化
・名前付け
・オフバイワンエラー

（3つ言っている）

キャッシュ戦略（Write-through / Write-back / Write-around）

✔ Write-through

DBに書き込むタイミングでキャッシュも更新
→ 整合性強い
→ 遅い

✔ Write-back

キャッシュに書き込み、後でDB反映
→ 高速
→ DBとズレる可能性

✔ Write-around

DBだけ更新、キャッシュは更新しない
→ 用途限定

分散キャッシュの落とし穴

Consistent Hashing が必要
複数ノード間での再配置
ネットワーク遅延
ノード障害時のリバランス
キャッシュスタンピード
（大量アクセスが同時にキャッシュミスしDBが死ぬ現象）

Deep Friendly Tech の一言（後書き）

キャッシュ設計は
「速さ・整合性・コスト」のバランス調整そのもの です。

どの層に置くか、どんな戦略で捨てるか、
どの情報を整合性の中心に置くか。

これらが理解できると、

大規模トラフィック
負荷の高いアプリ
クラウドネイティブ構成

などにも強くなり、
エンジニアとして一段深い「設計者視点」を持てるようになります。