# Стратегии кэширования

Ordinis оптимизирован под редкие записи и частые чтения. Кэшируй у себя,
не делай round-trip на каждый GET.

Три рекомендуемых стратегии:

## A. Простой TTL (рекомендуется для v1)

Самый простой подход — TTL 5 мин на per-`(dictionary, lang)` ключ.

### TanStack Query (React)

```ts
useQuery({
  queryKey: ['ordinis', 'spacecraft', lang],
  queryFn: () =>
    fetch(`/api/reference/spacecraft?lang=${lang}`, {
      headers: { Authorization: `Bearer ${token}` }
    }).then(r => r.json()),
  staleTime: 5 * 60_000,
  gcTime: 30 * 60_000,
  retry: 3,
})
```

### Server-side кэш (на consumer side)

Любая стандартная in-memory cache library с TTL — Caffeine, Guava,
Redis с EXPIRE и т.д. Пример (Spring + Caffeine):

```java
@Cacheable(value = "ordinis-records", key = "#dictionary + ':' + #lang")
public List<Record> fetchRecords(String dictionary, String lang) {
  return ordinisClient.list(dictionary, lang);
}

// application.yml
spring:
  cache:
    caffeine:
      spec: maximumSize=10000,expireAfterWrite=5m
```

**Pro:** просто, работает out of the box.
**Con:** до 5 мин stale данных. При закрытии записи consumer покажет
её ещё 5 мин.

## B. Webhook / Kafka push (рекомендуется для prod)

Realtime invalidation через push-уведомления.

### Kafka

Подпишись на `ordinis.cuod.events.public` (см. [События](events.md)),
для каждого пришедшего event — invalidate соответствующий cache key:

```python
def on_event(event):
    dict_name = event['dictionary']
    business_key = event['businessKey']
    redis.delete(f"ordinis:{dict_name}:list")  # invalidate list
    redis.delete(f"ordinis:{dict_name}:byKey:{business_key}")
```

### Webhook

Тот же pattern но на HTTP push (см. [Webhooks](webhooks.md)):

```javascript
app.post('/webhooks/ordinis', (req, res) => {
  if (!verifyHmac(req)) return res.status(403).send()

  for (const event of req.body.events) {
    cache.delete(`ordinis:${event.dictionary}:list`)
    cache.delete(`ordinis:${event.dictionary}:byKey:${event.businessKey}`)
  }
  res.status(202).send()
})
```

**Pro:** < 1s invalidation latency.
**Con:** требует Kafka/HTTPS infrastructure + handle duplicates (at-least-once).

## C. Snapshot at order time

Для аудит-кейсов когда нужен «как было на момент заказа» (legal compliance).

### Pattern

```sql
CREATE TABLE imaging_order (
  id              UUID PRIMARY KEY,
  spacecraft_business_key  VARCHAR(256),
  instrument_business_key  VARCHAR(256),
  reference_snapshot       JSONB,      -- копии записей, не FK
  created_at      TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);
```

При создании заказа:

```python
spacecraft_data = ordinis.get(f"/spacecraft/records/{key}")
instrument_data = ordinis.get(f"/instrument/records/{key}")

db.execute(
  "INSERT INTO imaging_order(id, spacecraft_business_key, instrument_business_key, reference_snapshot) "
  "VALUES (%s, %s, %s, %s)",
  (order_id, spacecraft_key, instrument_key, json.dumps({
    'spacecraft': spacecraft_data,
    'instrument': instrument_data,
  }))
)
```

**Pro:** гарантированная история, не зависит от Ordinis availability /
retention. Если Ordinis retroactively изменит запись — твоя копия не
сдвинется.

**Con:** дубликат данных, увеличение твоей БД. Для Альтум typical scale
(~100k orders/year × ~1KB snapshot = 100MB/year) — не проблема.

### Альтернатива: bitemporal query

Можно не делать копию, а позже запрашивать `?at=<order.created_at>`:

```bash
GET /api/v1/spacecraft/records/RESURS-P-3?at=2025-06-15T10:00:00Z
```

См. [Bitemporal](bitemporal.md). Pro: меньше storage. Con: depends on
Ordinis availability + retention. Альтум выбрала **snapshot** для legal
compliance.

## Hybrid: TTL + push invalidation

Лучший из двух — TTL 1 час (long enough чтобы сократить request rate) +
event-driven invalidation (для realtime updates):

```python
# Получаем event → invalidate
def on_event(event):
    cache.delete(f"ordinis:{event['dictionary']}:list")

# При cache miss — refetch с TTL 1h
def get_records(dictionary, lang):
    cached = cache.get(f"ordinis:{dictionary}:list:{lang}")
    if cached:
        return cached
    fresh = ordinis_client.list(dictionary, lang)
    cache.setex(f"ordinis:{dictionary}:list:{lang}", 3600, fresh)
    return fresh
```

## Cache key patterns

| Что кэшируем | Ключ |
|---|---|
| List of dictionaries | `ordinis:dictionaries:{scope}` |
| List of records per dict | `ordinis:{dict}:list:{lang}` |
| Single record | `ordinis:{dict}:byKey:{businessKey}:{lang}` |
| History of record | `ordinis:{dict}:history:{businessKey}` (rare, TTL=24h) |

Включай `lang` в key — иначе разные locales перетирают друг друга.

## Invalidation на cascade close (v2 roadmap)

В будущем при cascade close источника emit'ятся events для всех
referencing records. Consumer должен слушать events и invalidate их тоже:

```python
def on_event(event):
    cache.delete(f"ordinis:{event['dictionary']}:byKey:{event['businessKey']}")

    # NEW v2: cascade source — заодно invalidate источник
    if event.get('cascadeSource'):
        src = event['cascadeSource']
        cache.delete(f"ordinis:{src['dictionary']}:byKey:{src['businessKey']}")
```

Spec появится перед deployment v2.

## Stale cache на 5xx / timeout

Если Ordinis недоступен — отдавай старые данные с warn'ом, не падай каскадно:

```python
def get_records_safe(dictionary, lang):
    try:
        return get_records(dictionary, lang)
    except (TimeoutError, HTTPError) as e:
        log.warning(f"Ordinis unavailable, using stale cache: {e}")
        stale = cache.get(f"ordinis:{dictionary}:list:{lang}", ignore_ttl=True)
        if stale:
            return stale
        raise
```

Метрика `<consumer>_ordinis_stale_serves_total` для мониторинга.

## Дальше

- [Best practices](best-practices.md) — общие рекомендации
- [Bundle cuod](bundle-cuod.md) — что именно нужно кэшировать
