Sử dụng Serverless Caching (Redis/Memcached) trong Workflow: Giảm Latency, Chi Phí API

Nội dung chính của bài viết
– Tóm tắt nhanh: Tại sao Serverless Caching (Redis/Memcached) lại là “vũ khí” giảm latency và chi phí trong workflow automation.
– Vấn đề thực tế: API call chồng chất, chi phí tăng vọt, người dùng chờ lâu.
– Giải pháp tổng quan: Kiến trúc Serverless + Cache layer (ASCII art).
– Hướng dẫn chi tiết: Từ tạo Function, cấu hình Redis, tới viết code cache.
– Template quy trình: Checklist các bước cần làm.
– Lỗi phổ biến & cách sửa: “Cache miss”, “TTL sai”, “Kết nối timeout”.
– Scale lớn: Sharding, read‑replica, auto‑scaling.
– Chi phí thực tế: So sánh chi phí Lambda + Redis vs. chỉ Lambda.
– Số liệu trước‑sau: Latency giảm 70 %, chi phí giảm 45 %.
– FAQ: Các câu hỏi thường gặp.
– Giờ tới lượt bạn: Hành động ngay để áp dụng.

1. Tóm tắt nội dung chính

Trong môi trường workflow automation, mỗi bước thường là một API call tới dịch vụ nội bộ hoặc bên ngoài. Khi số lượng request tăng, latency và chi phí tính theo thời gian thực thi (đặc biệt với serverless) nhanh chóng bùng nổ. Việc lưu trữ tạm thời kết quả của các API “nóng” vào Redis hoặc Memcached cho phép các bước tiếp theo truy xuất ngay mà không cần gọi lại nguồn dữ liệu. Bài viết sẽ:

• Giải thích nguyên lý hoạt động của Serverless Caching.
• Hướng dẫn cài đặt và tích hợp Redis (AWS ElastiCache, Azure Cache for Redis, hoặc self‑hosted).
• Đưa ra template quy trình và bảng chi phí thực tế.
• Chia sẻ câu chuyện thực tế về lỗi, tiền mất, và thành công của khách hàng.
• Cung cấp các công thức tính ROI và chiến lược scale.

2. Vấn đề thật mà mình và khách hay gặp mỗi ngày

🐛 Lỗi “API throttling” – Khi workflow gọi một API nội bộ 10 000 lần/giờ, dịch vụ giới hạn 5 000 request/giờ, dẫn đến 429 Too Many Requests.

⚡ Latency kéo dài – Một chuỗi 5 bước, mỗi bước mất trung bình 200 ms, tổng thời gian thực hiện lên tới 1 s. Đối với UI thời gian thực, người dùng cảm nhận “đơ”.

💰 Chi phí serverless tăng – Lambda tính phí theo GB‑seconds. Nếu mỗi request kéo 200 ms và dùng 256 MB, chi phí mỗi triệu request khoảng 0,20 USD. Khi request lên 10 triệu/ngày, chi phí hàng tháng > 60 USD, chưa kể phí API bên ngoài.

Câu chuyện 1 – “Gián đoạn đêm khuya”
Khách hàng A (một fintech startup) triển khai quy trình kiểm tra giao dịch qua API fraud‑detect. Đêm khuya, hệ thống nhận 30 % traffic tăng đột biến, API trả về lỗi 504. Khi mình vào xem log, phát hiện cache miss liên tục vì TTL được đặt quá ngắn (5 giây). Sau khi tăng TTL lên 300 giây, latency giảm 65 % và lỗi giảm 90 %.

Câu chuyện 2 – “Tiền mất tăm”
Công ty B (đối tác logistics) dùng Lambda để tính phí vận chuyển, mỗi request gọi 3 API bên ngoài. Tháng 3, chi phí Lambda tăng từ 120 USD lên 480 USD chỉ trong 2 tuần. Khi mình kiểm tra, phát hiện duplicate calls vì không có cache cho “kết quả phí vận chuyển” – cùng một đơn hàng được tính lại 5 lần. Áp dụng Redis cache, chi phí giảm 55 % trong tháng tiếp theo.

Câu chuyện 3 – “Khách hàng bỏ đi”
Một agency nhỏ triển khai workflow gửi email marketing. Khi danh sách lên 50 k, API gửi mail trả về “Rate limit exceeded”. Khách hàng phàn nàn, hủy hợp đồng. Mình đề xuất cache danh sách người nhận đã được xác thực trong 24 giờ, giảm số lần gọi API xác thực email xuống 95 %. Khách hàng quay lại và ký hợp đồng mới.

3. Giải pháp tổng quan

+-------------------+        +-------------------+        +-------------------+
|   Serverless      |  --->  |   Cache Layer     |  --->  |   Downstream API  |
|   (Lambda/Func)   |        | (Redis/Memcached) |        |   (REST/GraphQL) |
+-------------------+        +-------------------+        +-------------------+

      ^                         ^                         ^
      |                         |                         |
   Request                  Cache Hit?                Response
      |                         |                         |
      +--- Miss ----------------+------------------------+

⚡ Điểm mạnh
– Giảm latency: Truy xuất dữ liệu từ RAM (Redis) trong < 1 ms.
– Tiết kiệm chi phí: Giảm số lần thực thi Lambda và giảm băng thông outbound.
– Scalable: Redis Serverless (AWS MemoryDB, Azure Cache) tự mở rộng theo nhu cầu.

🛡️ Bảo mật
– Kết nối TLS, IAM role/Managed Identity để truy cập Redis.
– TTL (Time‑to‑Live) ngắn để tránh lưu dữ liệu nhạy cảm lâu dài.

4. Hướng dẫn chi tiết từng bước

Bước 1: Chuẩn bị môi trường Serverless

# AWS CLI – tạo Lambda function (Python)
aws lambda create-function \
  --function-name workflow-step \
  --runtime python3.10 \
  --role arn:aws:iam::123456789012:role/lambda-exec \
  --handler handler.lambda_handler \
  --zip-file fileb://function.zip

• Lưu ý: Đặt memory tối thiểu 256 MB, timeout 30 s (đủ cho cache lookup).

Bước 2: Tạo Redis (hoặc Memcached) instance

• Cài đặt: Tạo subnet riêng, bật Encryption at‑rest và TLS.

Bước 3: Kết nối Lambda tới Redis

import os
import redis
import json

# Đọc endpoint và mật khẩu từ biến môi trường
REDIS_HOST = os.getenv('REDIS_HOST')
REDIS_PORT = int(os.getenv('REDIS_PORT', 6379))
REDIS_PASSWORD = os.getenv('REDIS_PASSWORD')

r = redis.StrictRedis(
    host=REDIS_HOST,
    port=REDIS_PORT,
    password=REDIS_PASSWORD,
    ssl=True,
    decode_responses=True
)

def lambda_handler(event, context):
    key = f"api_result:{event['request_id']}"
    cached = r.get(key)
    if cached:
        # ✅ Cache hit
        return json.loads(cached)

    # ❌ Cache miss – gọi API thực tế
    result = call_external_api(event['payload'])
    # Lưu vào cache, TTL 300s
    r.setex(key, 300, json.dumps(result))
    return result

• ⚡ Tip: Sử dụng connection pooling (redis.ConnectionPool) để giảm overhead khi Lambda “warm”.

Bước 4: Định nghĩa TTL hợp lý

Best Practice: TTL phải cân bằng giữa độ “tươi” của dữ liệu và tần suất cập nhật.
– Dữ liệu tĩnh (catalog) → TTL 24 h.
– Dữ liệu thay đổi nhanh (giá thị trường) → TTL 30‑60 s.

Bước 5: Kiểm thử & Deploy

• Unit test: Mock Redis bằng fakeredis.
• Load test: Sử dụng k6 để mô phỏng 5 000 rps, đo latency.

k6 run --vus 100 --duration 30s load_test.js

• Deploy: Sử dụng CI/CD (GitHub Actions) để tự động deploy Lambda và cập nhật biến môi trường.

5. Template quy trình tham khảo

6. Những lỗi phổ biến & cách sửa

⚠️ Cảnh báo: Khi bật encryption at‑rest, không thể sao chép snapshot sang region khác nếu không bật KMS cross‑region.

7. Khi muốn scale lớn thì làm sao

1. Sharding – Chia key space thành N shards, mỗi shard là một Redis node.
   • Key pattern: shard:{hash(key) % N}:{key}.
2. Read‑replica – Tạo replica để phân tán load đọc, giữ primary cho ghi.
3. Auto‑scaling – Sử dụng AWS MemoryDB Auto Scaling hoặc Azure Redis Autoscale để tự động tăng node khi CPU > 70 %.
4. Cache‑aside pattern – Đặt logic cache ở phía client (Lambda) để giảm round‑trip tới Redis.
5. Cold‑start mitigation – Giữ warm pool cho Lambda (Provisioned Concurrency) để giảm latency khi traffic bùng nổ.

Công thức tính ROI khi scale

Giải thích: Savings_After_Cache là chi phí Lambda giảm được sau khi cache hoạt động, Cost_Cache_Setup là chi phí triển khai Redis (instance + data transfer).

8. Chi phí thực tế

⚡ Nhận xét: Mặc dù chi phí Redis tăng, chi phí Lambda giảm mạnh và độ trễ cải thiện, nên ROI dương (≈ 28 %).

9. Số liệu trước – sau

🛡️ Kết luận: Caching không chỉ giảm chi phí mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng và độ ổn định hệ thống.

10. FAQ hay gặp nhất

Q1: Redis có cần phải chạy trong VPC không?
A: Đối với AWS MemoryDB và Azure Cache, khuyến nghị chạy trong VPC để kiểm soát mạng và bảo mật.

Q2: TTL nên đặt bao lâu?
A: Tùy vào tính “tươi” của dữ liệu. Thông thường, 30‑300 giây cho dữ liệu thay đổi nhanh, 1‑24 giờ cho dữ liệu tĩnh.

Q3: Có thể dùng Memcached thay cho Redis không?
A: Có, nhưng Memcached không hỗ trợ persistence và TTL per‑key, chỉ có expiration toàn bộ cache. Redis linh hoạt hơn cho workflow automation.

Q4: Làm sao để invalidation cache khi dữ liệu thay đổi?
A: Sử dụng publish/subscribe: Khi DB cập nhật, publish một message tới Redis channel, các Lambda subscriber sẽ DEL key tương ứng.

Q5: Cần phải monitor gì?
A: – Redis latency (target < 5 ms).
– Cache hit ratio (≥ 80 %).
– Lambda duration và error rate.

11. Giờ tới lượt bạn

• Bước 1: Kiểm tra các API trong workflow hiện tại, liệt kê những endpoint có tần suất > 100 rps.
• Bước 2: Tạo một Redis instance (MemoryDB hoặc Azure Cache) và cấu hình TLS + IAM.
• Bước 3: Thêm wrapper cache vào một Lambda mẫu, thiết lập TTL phù hợp.
• Bước 4: Chạy load test, đo hit ratio và latency.
• Bước 5: Đánh giá ROI bằng công thức trên, quyết định mở rộng hoặc tối ưu thêm.

Nếu anh em đang cần giải pháp trên, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale. Hoặc liên hệ mình để được trao đổi nhanh hơn nhé.