[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-cache::tr":3,"gloss-cluster-cache::tr":20,"gloss-next-cache::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"cache","data-infra","Önbellek (Cache)","Önbellek (cache), genellikle bellek içi bir depolama katmanıdır ve verinin ya da hesaplanmış bir sonucun geçici bir kopyasını tutar; böylece aynı şey için gelecekteki bir istek, pahalı bir veritabanı sorgusunu, API çağrısını veya hesaplamayı tekrarlamak yerine neredeyse anında karşılanabilir. Önbellekleme, yazılım mühendisliğindeki en eski ve en evrensel olarak uygulanabilir performans tekniklerinden biridir ve AI ürünlerinde özellikle büyük önem kazanır, çünkü LLM API çağrıları hem yavaştır (yüzlerce milisaniyeden birkaç saniyeye) hem de token başına ölçülür (kaçınılan her çağrı, yalnızca gecikme kazancı değil, doğrudan maliyet tasarrufudur). AI\u002FSaaS kurucuları için neden önemli: naif bir AI özelliği, birçok istek neredeyse birebir aynı olsa bile (farklı kullanıcılar tarafından sorulan aynı SSS sorusu, tekrar tekrar yeniden üretilen aynı ürün açıklaması, değişmeyen metin için iki kez hesaplanan aynı embedding) her tek istekte model API'sini çağırır. Bu yanıtları önbelleğe almak, herhangi bir tekrarlanan istek deseni olan özelliklerde hem gecikmeyi hem de API harcamasını bir büyüklük mertebesi düşürebilir ve genellikle bir AI ürününün maliyet tablosunda mevcut en yüksek ROI'li yarım günlük mühendislik işidir. Nasıl çalışır: en yaygın desen cache-aside'dır (\"tembel yükleme\") - bir istekte önce önbelleği kontrol edin; isabet varsa hemen döndürün; isabet yoksa pahalı işi yapın, sonucu bir time-to-live (TTL) ile önbelleğe kaydedin, sonra döndürün. Önbellek geçersiz kılma - önbelleğe alınmış bir değerin ne zaman bayatladığını ve yenilenmesi gerektiğini bilmek - gerçekten zor kısımdır (bilgisayar biliminin \"iki zor şeyinden\" biri olarak ünlüdür); genellikle ya bir TTL ile (basitlik karşılığında biraz bayatlığı kabul etme) ya da açık geçersiz kılma ile (temel veri değiştiğinde önbellek anahtarını iptal etme, örneğin bir ürün güncellendiğinde bir webhook tetiklenip `cache:product:123`'ü siler) ele alınır. Önbellekler ayrıca dolduklarında bir tahliye politikasına ihtiyaç duyar - en yaygını LRU'dur (En Az Son Zamanlarda Kullanılan), yeni girdilere yer açmak için en uzun süredir erişilmeyen şeyi atar. Redis ve Memcached baskın bağımsız önbellek depolarıdır; CDN'ler (Cloudflare, Fastly) statik ve yarı statik içerik için HTTP katmanında önbellekler. Somut örnek: bir AI SEO aracı, istek üzerine URL'ler için meta açıklamalar üretir. Aynı popüler URL (örneğin bir rakibin tanınmış bir blog yazısı) birçok farklı kullanıcı tarafından analiz edildiğinden, backend, LLM'nin ürettiği çıktıyı URL + prompt sürümünün bir hash'iyle anahtarlayarak önbelleğe alır: `SETEX cache:meta:{url_hash}:{prompt_v3} 86400 \"\u003Cüretilen açıklama>\"`. Belirli bir URL'yi analiz eden ilk kullanıcı gerçek bir LLM çağrısı tetikler (~1.5 saniye, $0.002); o gün aynı URL'yi isteyen sonraki bin kullanıcı, sıfır marjinal maliyetle 5 milisaniyenin altında önbelleğe alınmış bir yanıt alır - ve önbellek anahtarındaki `prompt_v3`'ü `prompt_v4`'e yükseltmek, manuel bir önbellek temizliğine gerek kalmadan prompt değişikliğinden sonra eski önbelleğe alınmış sonuçları otomatik olarak geçersiz kılar.","Önbellek, sık kullanılan verinin kopyasını tutarak pahalı hesaplama veya aramaları tekrarlamayı önleyen hızlı erişimli bir depolama katmanıdır.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"message-queue","Mesaj Kuyruğu (Message Queue)",{"slug":15,"name":16},"rate-limiting","Rate Limiting (Hız Sınırlama)",{"slug":18,"name":19},"redis","Redis",[21,25,28,31,34,38,41,44,47,51,54,57],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"acid","ACID","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":24},"ann-search","ANN Arama (Yaklaşık En Yakın Komşu)",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":24},"backpressure","Geri Basınç (Backpressure)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":24},"batch-processing","Toplu İşleme (Batch Processing)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":37},"bm25","BM25","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":24},"cap-theorem","CAP Teoremi (CAP Theorem)",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":24},"change-data-capture","Değişiklik Veri Yakalama (CDC)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":24},"chroma","Chroma",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":50},"chunk-overlap","Parça Örtüşmesi","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":24},"columnar-storage","Sütun Tabanlı Depolama",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":24},"connection-pooling","Bağlantı Havuzlama (Connection Pooling)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":24},"cosine-similarity","Kosinüs Benzerliği (Cosine Similarity)"]