Caché LRU

¿Qué es una caché LRU?

Una caché LRU es un sistema de caché que elimina el elemento utilizado menos recientemente cuando necesita liberar espacio para nuevos datos.

LRU significa «Least Recently Used» (menos utilizado recientemente).

En el ámbito cripto, una caché LRU no es un token, una blockchain, una wallet ni un producto de trading.

Es un patrón de diseño de software que utilizan nodos de blockchain, wallets, exploradores, indexadores, servicios RPC, dApps y sistemas de análisis para recuperar más rápido los datos que se utilizan con frecuencia.

Una caché almacena copias de datos que resulta costoso o lento recuperar repetidamente.

La documentación de Redis sobre la expulsión de claves explica que Redis se utiliza habitualmente como caché para acelerar el acceso de lectura a servidores o bases de datos más lentos.

Una caché LRU mantiene disponibles los datos a los que se ha accedido recientemente, ya que el uso reciente suele indicar que podrían volver a solicitarse pronto.

Cuando la caché alcanza su límite de memoria, primero se expulsa el elemento al que se accedió hace más tiempo.

Cómo funciona una caché LRU

Una caché LRU funciona registrando el orden en que se accede a los elementos.

Cuando un usuario, nodo o aplicación solicita un elemento, la caché comprueba si ya lo tiene almacenado.

Si encuentra el elemento, se produce un acierto de caché (cache hit).

Si no lo encuentra, se produce un fallo de caché (cache miss).

Cuando se produce un fallo de caché, el sistema debe recuperar los datos de una fuente más lenta, como un disco, una base de datos, un nodo de blockchain, una API externa o un par remoto.

Una vez recuperados, la caché almacena los datos para poder utilizarlos en el futuro.

Si la caché ya está llena, elimina el elemento que lleva más tiempo sin utilizarse.

Esta sencilla regla ayuda al sistema a conservar los datos activos y descartar los antiguos que probablemente no necesitará pronto.

Por qué es importante la caché LRU en el sector cripto

Los sistemas cripto procesan grandes cantidades de datos repetidos.

Las wallets pueden solicitar repetidamente saldos, metadatos de tokens, estimaciones de comisiones de gas, transacciones recientes e imágenes de NFT.

Los exploradores de blockchain pueden ofrecer repetidamente bloques populares, recibos de transacciones, páginas de tokens, historiales de direcciones y datos de contratos.

Los servicios RPC pueden responder repetidamente a solicitudes del número del último bloque, el estado de una cuenta, los registros, los recibos de transacciones o las respuestas de contratos.

Los nodos pueden utilizar la caché para reducir las lecturas en disco, la carga de las bases de datos, las llamadas de red y los cálculos repetidos.

Sin caché, muchas aplicaciones cripto serían más lentas y costaría más mantenerlas.

Una caché LRU ayuda a que la infraestructura responda con agilidad, al tiempo que limita el uso de memoria.

Caché LRU y nodos de blockchain

Los nodos de blockchain deben almacenar, verificar, recuperar y servir grandes cantidades de datos.

Un nodo completo puede necesitar acceso a bloques, cabeceras, datos de estado, índices de transacciones, información de pares, datos de mempool y resultados de ejecución.

La documentación de Ethereum Portal Network explica que los nodos de Ethereum almacenan una copia completa o parcial de la blockchain y que utilizan esos datos locales para validar transacciones y seguir la cadena correcta.

Dado que los datos de blockchain pueden ocupar mucho espacio, los nodos suelen necesitar formas eficientes de mantener disponibles en memoria los datos de uso frecuente.

Una caché LRU puede ayudar a un nodo a conservar en memoria datos de bloques utilizados recientemente, consultas al estado, registros de cuentas o información de pares.

Esto puede reducir las costosas lecturas de almacenamiento y mejorar los tiempos de respuesta.

Sin embargo, la caché no sustituye a la validación.

Un nodo de blockchain sigue teniendo que verificar los datos conforme a las reglas del protocolo.

Caché LRU y API RPC

Las API RPC permiten que wallets, dApps, herramientas de trading, plataformas de análisis y sistemas de backend soliciten datos de blockchain a los nodos.

La documentación de Ethereum JSON-RPC explica que los métodos JSON-RPC de Ethereum se utilizan para consultar datos de la red y pueden agruparse en categorías como gossip, estado e historial.

Muchas solicitudes RPC se repiten con frecuencia, especialmente cuando hay mucha actividad de los usuarios.

Una caché LRU puede almacenar respuestas recientes a solicitudes que se pueden guardar de forma segura, como metadatos de bloques, recibos, registros o información de tokens.

Esto puede reducir la latencia para los usuarios y la carga de los nodos de backend.

Sin embargo, no todas las respuestas RPC deben almacenarse en caché de la misma manera.

Los datos recientes, como las transacciones pendientes, los últimos saldos y las estimaciones de comisiones de gas, pueden requerir una duración de caché muy breve o no almacenarse en caché.

Caché LRU y wallets de criptomonedas

Las wallets de criptomonedas utilizan datos almacenados en caché para agilizar la experiencia de usuario.

Una wallet puede almacenar en caché iconos y nombres de tokens, metadatos de NFT, contactos recientes, estimaciones de comisiones de gas, estados de transacciones y saldos consultados anteriormente.

Sin caché, cada pantalla de la wallet podría tener que volver a solicitar los mismos datos a un nodo o una API.

Una caché LRU puede mantener listos para mostrarse rápidamente los activos y las cuentas que se han consultado más recientemente.

Esto resulta útil cuando un usuario cambia entre tokens, redes, cuentas y dApps.

La caché de una wallet debe gestionarse con cuidado, ya que los datos obsoletos pueden confundir a los usuarios.

Por ejemplo, un saldo o el estado de una transacción antiguos podrían hacer creer al usuario que faltan fondos o que una transacción sigue pendiente cuando la blockchain ya ha cambiado.

Caché LRU y exploradores de blockchain

Los exploradores de blockchain dependen en gran medida de la recuperación rápida de datos.

Los usuarios suelen buscar bloques recientes, contratos de tokens populares, direcciones activas, hashes de transacciones y eventos de contratos inteligentes.

Una caché LRU puede ayudar a un explorador a responder más rápido a búsquedas repetidas.

Por ejemplo, un bloque recién minado puede recibir muchas visitas poco después de aparecer.

Un contrato de token popular puede recibir tráfico repetido durante un evento de mercado.

Los usuarios pueden consultar muchas veces un hash de transacción conocido mientras esperan las confirmaciones.

La caché LRU mantiene esta información solicitada recientemente cerca de la aplicación.

Esto mejora el rendimiento sin obligar al sistema a almacenar para siempre en memoria todos los elementos posibles.

Caché LRU e indexadores

Los indexadores organizan los datos de blockchain para que las aplicaciones puedan consultarlos de forma eficiente.

Pueden procesar bloques, registros, transferencias de tokens, saldos, NFT, eventos DeFi, votaciones de gobernanza y llamadas a contratos inteligentes.

Los indexadores suelen utilizar bases de datos porque los datos sin procesar de blockchain no siempre son fáciles de consultar directamente.

Una caché LRU puede situarse delante de la base de datos de un indexador para acelerar las consultas repetidas.

Por ejemplo, un panel de DeFi puede solicitar repetidamente los mismos datos de un pool de liquidez o el historial de una wallet.

Al almacenar en caché los resultados recientes, el indexador puede reducir la carga de la base de datos y responder más rápido.

Esto resulta especialmente útil en periodos de mucho tráfico, como los lanzamientos de tokens, los airdrops, las votaciones de gobernanza o los episodios de volatilidad del mercado.

Caché LRU y mempools

Un mempool es el conjunto de transacciones válidas y no confirmadas de un nodo que esperan a incluirse en bloques.

Los mempools no son lo mismo que las cachés normales de las aplicaciones, pero también requieren límites de memoria y reglas de expulsión.

El resumen de Bitcoin Optech sobre el cluster mempool explica por qué la expulsión de transacciones del mempool cobra importancia cuando este supera el límite de tamaño de un nodo.

Esta relación ayuda a entender por qué la gestión de memoria es importante en los sistemas blockchain.

Una caché LRU expulsa elementos según su uso reciente, mientras que la expulsión del mempool puede tener en cuenta las tasas de comisión, las relaciones entre transacciones y los incentivos de minería.

La comparación resulta útil porque muestra que los distintos componentes cripto necesitan políticas de expulsión diferentes.

LRU es útil cuando el acceso reciente permite anticipar accesos futuros, pero no siempre es la política adecuada para seleccionar transacciones por razones económicas.

Caché LRU y metadatos de NFT

Las aplicaciones de NFT suelen utilizar caché porque los metadatos y los archivos multimedia pueden tardar en cargarse.

La interfaz de un marketplace de NFT, una wallet o una galería puede almacenar en caché imágenes consultadas recientemente, datos de colecciones, información de atributos y metadatos de tokens.

Una caché LRU puede mejorar la velocidad de carga cuando los usuarios exploran las mismas colecciones o vuelven a consultar NFT que han visto recientemente.

Sin embargo, los metadatos de NFT pueden ser modificables, tardar en actualizarse o estar almacenados en distintos sistemas de alojamiento.

Si la caché conserva metadatos antiguos durante demasiado tiempo, los usuarios podrían ver ilustraciones o atributos desactualizados.

Esto es especialmente importante en eventos de revelación, NFT dinámicos, objetos de juegos y actualizaciones de metadatos.

Las aplicaciones de NFT deberían combinar la expulsión LRU con comprobaciones de actualización, versionado de metadatos y valores razonables de tiempo de vida (TTL).

Caché LRU y aplicaciones DeFi

Las aplicaciones DeFi suelen mostrar datos que cambian rápidamente.

Entre ellos pueden estar los precios de tokens, la liquidez, las tasas de préstamo, los ratios de colateral, las reservas de los pools, los umbrales de liquidación y las posiciones de los usuarios.

Una caché LRU puede ayudar con consultas repetidas de información relativamente estable, como listas de tokens, ABI de contratos, gráficos históricos y configuración de pools.

Debe utilizarse con cuidado para datos sujetos a cambios rápidos, como los precios, los factores de salud o los datos de liquidación.

Una caché DeFi obsoleta puede suponer un riesgo importante para los usuarios.

Por ejemplo, un ratio de colateral antiguo podría hacer creer a un prestatario que su posición es más segura de lo que realmente es.

En DeFi, el rendimiento es importante, pero la precisión y la actualización de los datos lo son aún más.

Caché LRU y herramientas de trading

Las herramientas de trading cripto pueden almacenar en caché datos de gráficos, indicadores, metadatos de tokens, pares de mercado, velas recientes y ajustes de la interfaz de usuario.

Una caché LRU evita tener que volver a cargar la misma información de mercado cada vez que un trader cambia de vista.

Esto puede hacer que los paneles sean más fluidos y reducir las llamadas al backend.

Sin embargo, los datos de trading pueden quedar desactualizados muy rápidamente.

Los precios, el spread, la profundidad del libro de órdenes, las tasas de financiación y los datos de liquidación pueden requerir actualizaciones en tiempo real en vez de almacenarse en caché durante mucho tiempo.

Una caché LRU es más adecuada para datos que toleran pequeños retrasos o cuya caché se actualiza con frecuencia.

Los sistemas de trading nunca deberían mostrar datos antiguos almacenados en caché como si reflejaran el estado actual del mercado.

Caché LRU frente a caché LFU

Una caché LRU elimina el elemento utilizado menos recientemente.

Una caché LFU elimina el elemento utilizado con menos frecuencia.

La documentación de Redis incluye LRU y LFU entre las familias de políticas de expulsión disponibles.

LRU resulta útil cuando la actividad reciente es un buen indicador de la actividad en un futuro próximo.

LFU resulta útil cuando la popularidad a largo plazo importa más que el momento del último acceso.

En las aplicaciones cripto, LRU puede funcionar bien con las pantallas de wallets, las transacciones recientes, los bloques recientes y los paneles activos.

LFU puede ser más adecuada para metadatos de tokens muy populares, ABI de contratos comunes o datos de referencia que se cargan con frecuencia.

Muchos sistemas en producción combinan distintas políticas en lugar de aplicar una sola regla a todo.

Caché LRU frente a caché TTL

Una caché TTL elimina los datos cuando vence un tiempo de vida establecido.

Una caché LRU elimina datos en función de su uso reciente cuando la memoria está llena.

Ambas ideas pueden combinarse.

Por ejemplo, una wallet puede utilizar LRU para conservar los metadatos de tokens consultados recientemente y, al mismo tiempo, utilizar TTL para forzar una actualización al cabo de cierto tiempo.

Esta combinación resulta útil en el sector cripto porque algunos datos se solicitan repetidamente, pero aun así necesitan límites de actualización.

Los saldos, los precios, las estimaciones de comisiones de gas y el estado de las transacciones pueden necesitar valores TTL breves.

Las imágenes, los iconos y las descripciones estáticas de tokens pueden tolerar valores TTL más largos.

Ventajas de una caché LRU

La primera ventaja de una caché LRU es la velocidad.

Los datos consultados recientemente pueden devolverse más rápido que si se recuperan de nuevo desde un disco, un nodo o una API remota.

La segunda ventaja es una menor carga de la infraestructura.

Las solicitudes repetidas pueden atenderse desde la memoria en lugar de recurrir a sistemas de backend costosos.

La tercera ventaja es el uso controlado de la memoria.

La expulsión LRU evita que la caché crezca sin límite.

La cuarta ventaja es la sencillez.

LRU es fácil de entender y cuenta con un amplio soporte en herramientas de software.

La quinta ventaja es su utilidad práctica.

Muchas cargas de trabajo cripto presentan patrones de acceso reciente muy marcados, por lo que LRU puede ser una opción predeterminada razonable.

Limitaciones de una caché LRU

La principal limitación de una caché LRU es que el uso reciente no siempre indica valor futuro.

Un aumento repentino de solicitudes puntuales puede expulsar datos útiles de la caché.

Esto se conoce como contaminación de la caché.

Otra limitación son los datos obsoletos.

Si los datos de blockchain o del mercado almacenados en caché no se actualizan correctamente, los usuarios pueden ver información desactualizada.

Una tercera limitación es el uso adicional de memoria necesario para registrar el orden de acceso.

Una cuarta limitación son los riesgos de concurrencia, ya que las aplicaciones con varios hilos deben proteger el estado de la caché frente a condiciones de carrera.

Una quinta limitación es que LRU no sirve para todos los problemas de blockchain, especialmente cuando el valor económico, la seguridad o las reglas de consenso importan más que el uso reciente.

Riesgos de seguridad de la caché LRU en el sector cripto

Una caché LRU puede generar problemas de seguridad o fiabilidad si los desarrolladores almacenan en caché datos inadecuados.

Los datos confidenciales de los usuarios no deberían almacenarse en una memoria compartida sin controles de acceso estrictos.

Las claves privadas, las frases de recuperación, las contraseñas de wallets, los secretos de autenticación y las credenciales de firma nunca deberían tratarse como entradas de caché normales.

Los resultados de autorización almacenados en caché también pueden ser arriesgados si cambian los permisos, pero los resultados antiguos siguen activos.

Las respuestas RPC almacenadas en caché pueden inducir a error a los usuarios si están desactualizadas durante periodos de rápida evolución del mercado.

Los atacantes también pueden intentar provocar contaminación de la caché inundando los sistemas con solicitudes inusuales.

Los sistemas cripto deberían diseñar sus cachés teniendo en cuenta la seguridad, la actualización de los datos, el aislamiento y la supervisión.

Cómo utilizar una caché LRU de forma segura

Los desarrolladores solo deberían almacenar en caché datos que sea seguro reutilizar.

Deberían establecer límites claros de memoria para evitar que la caché consuma demasiados recursos.

Deberían supervisar los aciertos y fallos de caché, las tasas de expulsión, la latencia y la presión de memoria.

La documentación de Redis sobre la expulsión de claves señala que las métricas de aciertos y fallos de caché pueden ayudar a evaluar el rendimiento de la caché.

Los desarrolladores deberían utilizar valores TTL para los datos que cambian con el tiempo.

Deberían evitar almacenar secretos privados y material de firma de los usuarios.

Cuando sea necesario, deberían separar los espacios de nombres de la caché por usuario, blockchain, red, contrato y entorno.

Deberían probar el comportamiento de la caché durante periodos de mucho tráfico, reorganizaciones de la cadena, errores RPC e interrupciones del backend.

Malentendidos frecuentes sobre la caché LRU

Un malentendido frecuente es pensar que una caché LRU siempre almacena los datos más importantes.

En realidad, almacena los datos utilizados más recientemente, que pueden ser importantes o no.

Otro malentendido es pensar que la caché hace que los datos de blockchain sean más fiables.

La caché permite recuperar los datos más rápido, pero no demuestra que sean válidos.

Un tercer malentendido es pensar que LRU siempre es la mejor política de expulsión.

Algunos sistemas cripto necesitan políticas de expulsión basadas en comisiones, frecuencia, tiempo o prioridad.

Un cuarto malentendido es pensar que los datos almacenados en caché siempre están actualizados.

Los datos pueden estar obsoletos si el sistema no aplica reglas adecuadas de actualización e invalidación.

Preguntas frecuentes

¿Qué significa caché LRU?

Caché LRU significa «Least Recently Used Cache» (caché de elementos menos utilizados recientemente) y elimina el elemento al que se accedió hace más tiempo cuando la caché está llena.

¿Es la caché LRU un token cripto?

No. La caché LRU es un método de almacenamiento en caché de software, no una criptomoneda ni un activo de blockchain.

¿Por qué resulta útil la caché LRU en el sector cripto?

Ayuda a wallets, nodos, exploradores, servicios RPC e indexadores a devolver más rápido datos de blockchain solicitados repetidamente, al tiempo que controla el uso de memoria.

¿Qué es un acierto de caché?

Se produce un acierto de caché cuando los datos solicitados ya están disponibles en ella.

¿Qué es un fallo de caché?

Se produce un fallo de caché cuando los datos solicitados no están en ella y deben recuperarse de otra fuente.

¿Se puede utilizar una caché LRU en nodos de blockchain?

Sí. Los nodos de blockchain pueden utilizar cachés de tipo LRU para los datos consultados recientemente, pero la caché no sustituye a la validación del protocolo.

¿Puede la caché LRU generar datos obsoletos?

Sí. Los datos almacenados en caché pueden quedar obsoletos si la aplicación no aplica reglas adecuadas de actualización, invalidación o TTL.

¿Es adecuada la caché LRU para los datos de DeFi?

Puede ayudar con datos de referencia estables, pero los datos de DeFi que cambian rápidamente, como los precios y la salud del colateral, deben actualizarse con cuidado.

¿En qué se diferencia LRU de LFU?

LRU elimina el elemento utilizado menos recientemente, mientras que LFU elimina el elemento utilizado con menos frecuencia.

¿Deberían almacenarse las claves privadas en una caché LRU?

No. Las claves privadas, las frases de recuperación y los secretos de firma no deberían almacenarse como entradas de caché normales.

Conclusión

Una caché LRU es un método de software práctico para mantener disponibles los datos utilizados recientemente y eliminar los datos antiguos que no se usan cuando la memoria es limitada.

En el sector cripto, el almacenamiento en caché LRU puede mejorar el rendimiento de nodos, wallets, exploradores de blockchain, servicios RPC, indexadores, aplicaciones de NFT, paneles de DeFi y herramientas de trading.

Ayuda a reducir las lecturas repetidas de bases de datos, las consultas a la blockchain, las llamadas de red y los tiempos de carga de datos.

Sin embargo, una caché LRU debe diseñarse con cuidado porque los sistemas blockchain suelen necesitar datos actualizados, precisos y seguros.

Los saldos obsoletos, los precios desactualizados, los estados antiguos de las transacciones y los permisos almacenados en caché de forma insegura pueden suponer riesgos reales para los usuarios.

LRU resulta útil cuando el acceso reciente permite anticipar accesos futuros, pero no es la regla de expulsión adecuada para todos los sistemas cripto.

Los desarrolladores deberían combinar LRU con reglas TTL, validación, supervisión, controles de acceso e invalidación cuidadosa de la caché.

Para los usuarios cripto, la idea principal es sencilla.

Una caché LRU no modifica la blockchain, pero puede hacer que las aplicaciones blockchain sean más rápidas, menos costosas de mantener y más fáciles de usar si se implementa de forma segura.