Cache distribuído & sessões em memória
FoundryShip® FluxCache – cache & sessões com Valkey
O FoundryShip FluxCache é o serviço de cache distribuído, sessões e pub/sub da plataforma, compatível com Redis/Valkey e executando em data centers no Brasil. Ele foi pensado para aplicações .NET e Blazor que precisam de baixa latência, alto throughput e sessões estáveis, ajudando a aliviar carga dos bancos relacionais e acelerar APIs em produção.
O serviço segue um modelo de uso justo (fair use): sem limite rígido de número de chaves, databases ou conexões por padrão — cada namespace da FoundryShip tem acesso ao FluxCache e, conforme o uso cresce, avaliamos em conjunto planos dedicados ou ajustes de recursos.
Por que usar cache distribuído com Valkey
Latência de microssegundos
O Valkey é um armazenamento em memória, pensado para leituras e escritas extremamente rápidas. Chamadas frequentes deixam de bater no banco relacional e passam a ser atendidas diretamente do cache, em microsegundos.
- • Respostas mais rápidas para APIs críticas
- • Menos carga em bancos PostgreSQL e serviços externos
- • Experiências mais fluídas em UIs Blazor
Alívio de carga no backend
Resultados de consultas pesadas, chamadas a APIs de terceiros, páginas renderizadas e agregações podem ser armazenados com TTL. Em vez de recalcular tudo a cada requisição, a aplicação lê do cache até expirar.
- • Economia de CPU e I/O em bancos e serviços
- • Menos picos de latência em horários de pico
- • Melhor previsibilidade de performance
Sessões, filas leves e tempo real
Além de cache, o Valkey suporta pub/sub, listas e streams, permitindo construir funcionalidades em tempo real, filas leves e armazenamento de sessão distribuído para apps web com grande volume de usuários.
- • Sessões compartilhadas entre múltiplos pods
- • Atualizações em tempo real via pub/sub
- • Filas simples para tarefas assíncronas
Casos de uso típicos de cache com Valkey
O Valkey foi desenhado para ser um componente central em arquiteturas modernas: ele funciona como camada de cache na frente de bancos de dados e APIs, como armazenamento de sessão e como motor de mensagens e streaming em tempo real.
1. Cache de APIs e consultas pesadas
- • Cache de resultados de consultas complexas ao PostgreSQL.
- • Cache de responses HTTP de APIs internas ou externas.
- • Cache de páginas ou trechos de UI renderizados.
- • TTLs configuráveis para equilibrar frescor x performance.
2. Sessões de usuário e autenticação
- • Armazenamento de sessão para aplicações ASP.NET Core e Blazor Server.
- • Tokens, claims e contextos de autenticação com expiração controlada.
- • Sessões resilientes a deploys e reinícios de pods.
- • Compatível com múltiplas instâncias de app por namespace.
3. Rate limiting, feature flags e metadados
- • Contadores em tempo real para limitar chamadas de API por usuário ou IP.
- • Flags e configurações lidas com baixa latência pelas aplicações.
- • Metadados de UI, preferências de usuário e resultados de IA.
4. Pub/Sub, filas e streaming
- • Canais de pub/sub para notificações em tempo real.
- • Listas para filas leves de trabalho em workers .NET.
- • Streams para eventos ordenados e consumidores independentes.
- • Integração direta com SignalR, workers e mensageria da plataforma.
Pensado para .NET moderno
.NET + Valkey: hybrid cache inteligente
A FoundryShip foi desenhada para tirar proveito do padrão de hybrid cache no .NET: você combina cache em memória (IMemoryCache) com cache distribuído (Valkey), obtendo o melhor dos dois mundos — velocidade local e consistência entre instâncias.
Sua aplicação pode consultar primeiro o cache local, depois o Valkey e, por fim, o banco de dados ou serviço externo. Quando um item é atualizado, você invalida a chave no Valkey, e as próximas leituras se propagam naturalmente para todas as instâncias.
- • Suporte a IDistributedCache e clientes compatíveis com Redis no .NET.
- • Padrões de read-through, cache-aside e write-through suportados.
- • Ideal para arquiteturas de microsserviços e apps Blazor Server com múltiplos pods.
Padrão de leitura (cache-aside)
- App tenta ler do Valkey (cache distribuído).
- Se não encontrar, busca no banco ou API.
- Grava o resultado no Valkey com TTL.
- Próximas leituras batem direto no cache.
Padrão híbrido (memória + Valkey)
- • Primeiro tenta o IMemoryCache local.
- • Se não existir, consulta o Valkey.
- • Se não existir no Valkey, vai para o banco.
- • Ao atualizar, invalida a chave no Valkey para sincronizar os pods.
Benefícios para o time .NET
- • Menos código de infraestrutura: a FoundryShip entrega o serviço pronto.
- • Integração natural com bibliotecas populares de cache.
- • Observabilidade das métricas de cache via plataforma (roadmap).
Como funciona o serviço de Valkey na FoundryShip
O serviço de cache da FoundryShip entrega instâncias Valkey gerenciadas e prontas para uso dentro do seu namespace. Você foca na aplicação, nós cuidamos de configuração, monitoramento e operação.
Compatível com clientes Redis
- • Endpoints e comandos compatíveis com drivers Redis populares.
- • Facilita migração de aplicações que já usam Redis em outras clouds.
- • Mesmos padrões de chave/valor, TTL, pub/sub e estruturas de dados.
Uso justo (fair use)
- • Sem limite rígido de número de chaves, bancos ou conexões por default.
- • Monitoramos o consumo por namespace (memória, conexões, comandos).
- • Se o uso crescer demais, avaliamos junto um plano dedicado ou ajustes.
Infraestrutura no Brasil
- • Cache hospedado em data centers nacionais, com baixa latência para o público brasileiro.
- • Conectividade entre pods de aplicação e cache otimizada dentro do cluster.
- • Operação integrada com bancos PostgreSQL, storage S3 e mensageria da FoundryShip.
Detalhes técnicos do Valkey para arquiteturas modernas
O Valkey é um servidor de estruturas de dados em memória, usado como cache, banco, message broker e motor de streaming. Ele oferece estruturas ricas para modelar dados de forma eficiente e com baixa latência.
Estruturas de dados
- • Strings – valores simples, JSON serializado, tokens, HTML renderizado.
- • Hashes – objetos com múltiplos campos (ex.: usuário, sessão, perfil).
- • Lists – filas de mensagens, tarefas e eventos.
- • Sets e Sorted Sets – rankings, tags, relações e ordenações.
- • Streams – eventos ordenados para múltiplos consumidores.
- • Bitmaps, HyperLogLog e geoespacial – contagem aproximada, flags e localização.
TTL, persistência e consistência
- • TTL por chave para controlar expiração de dados e prevenir “cache tóxico”.
- • Opções de persistência para cenários que pedem recuperação após restart.
- • Comandos atômicos para incrementar contadores, enfileirar e manipular coleções.
- • Recursos avançados (scripts, funções, client-side caching) para cenários complexos.
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