中间件几种方法，django 缓存粒度，配置方法,redis
1、process_request : 请求进来时,权限认证 。
2、process_view : 路由匹配之后,能够得到视图函数
3、process_exception : 异常时执行
4、process_template_responseprocess : 模板渲染时执行
5、process_response : 请求有响应时执行
缓存为了提高并发量，不用每次都查询数据库
django中有三种粒度，6种方法
6种方法
- 开发调试缓存
- 内存缓存
- 文件缓存
- 数据库缓存
- Memcache缓存(使用python-memcached模块)
- Memcache缓存(使用pylibmc模块)
经常使用的有文件缓存和Mencache缓存
配置都需要如下，根据方法不同只有引擎不同
1.2.1 开发调试(此模式为开发调试使用,实际上不执行任何操作)
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache', # 缓存后台使用的引擎
1.2.2 内存缓存(将缓存内容保存至内存区域中)
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache', # 指定缓存使用的引擎
1.2.3 文件缓存(把缓存数据存储在文件中)
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache', #指定缓存使用的引擎
1.2.4 数据库缓存(把缓存数据存储在数据库中)
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache', # 指定缓存使用的引擎
1.2.5 Memcache缓存(使用python-memcached模块连接memcache)
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', # 指定缓存使用的引擎
1.2.6 Memcache缓存(使用pylibmc模块连接memcache)
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache', # 指定缓存使用的引擎
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache', #指定缓存使用的引擎
'LOCATION': 'D:\学习工具\作业', #指定缓存的路径
'TIMEOUT':300, #缓存超时时间(默认为300秒,None表示永不过期)
'OPTIONS':{
'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存记录的数量（默认300）
'CULL_FREQUENCY': 3, # 缓存到达最大个数之后，剔除缓存个数的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默认3）
}
}
}
1，全站缓存 在中间件里面配置，
-配置两个中间件:
'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware' #重写了response方法
...
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware'#重写了request方法
-配置缓存时间
CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS=10
2，页面缓存 导入模块加装饰器
from django.views.decorators.cache import cache_page
@cache_page(5)
3，局部缓存
{%load cache%}
{%cache 10#时间 ‘time'#唯一的key区分其他%}
{{ctime}}
{%endcache%}
redis
可以持久化 单线程，单进程
# redis
# -mysql,oracle:关系型数据库
# -redis,mongodb:非关系型数据库/nosql
# -redis存储在内存中
# -mongodb存储在硬盘上
# -redis一般用来
# -做缓存
# -session数据
# -游戏排行榜
# -对速度要求比较高的数据的存储
# -做消息队列
# -redis是key-value的存储,支持持久化,像py中的字典,有5大数据类型:
# -字符串
# -列表
# -字典
# -集合
# -有序集合
import redis
conn=redis.Redis(port=6379,host='127.0.0.1')
# 都是byte类型
# conn.set('name','sn')
# conn.set('name','lxm',ex=5)#延时存在时间
# conn.set('name','sn',nx=False)#能改默认FALSE，是True的话有值时候改不了
# conn.set('name','sn',xx=False)#能添加默认FALSE，是True的话只有有key值时候才改
# conn.setnx()设置nx末尾True
# conn.setex('name',5,'zzf')
# conn.psetex()毫秒单位
# conn.mset({'name':'zzf','age':18})批量设置
# print(conn.mget(['name','age'])) 批量获取
# print(conn.mget('name','age'))
# print(conn.getset('name','sn'))#获取旧的赋值新的
# conn.append('name','sn')#追加
# conn.incr('age')
# conn.decr('age')
# conn.setrange('name',1,'zf'),全闭索引开始改变后面字符
# print(conn.strlen('name'))#直接获取长度
# print(conn.getrange('name',0,2))#全闭索引开始获取后面字符
# -redis连接池
# -首先新建一个模块
# import redis
# POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, max_connections=1000)
# -使用连接池
# from conn_pool import POOL
#
# # 每次执行这句话，从池子中取一个链接
# conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
# print(conn.get('name'))
import redis
POOL=redis.ConnectionPool(port=6379,host='127.0.0.1',max_connections=100)
用导入模块的方法实现单例
import redis
from app.redispool import POOL
def myredis(request):
conn=redis.Redis(connection_pool=POOL)
x=conn.get('name')
return HttpResponse(x)
使用Redis有哪些好处？
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
2. redis相比memcached有哪些优势？
(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
(2) redis的速度比memcached快很多
(3) redis可以持久化其数据
3. redis常见性能问题和解决方案：
(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件
(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次
(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内
(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...
这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。
4. MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据
相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：
voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
5. Memcache与Redis的区别都有哪些？
1)、存储方式
Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。
Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
2)、数据支持类型
Memcache对数据类型支持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。
3），value大小
redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB
6. Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？
1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。
3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内
7, redis 最适合的场景
Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?
如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：
1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
2 、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
3 、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
（1）、会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
（2）、全页缓存（FPC）
除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。
再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。
此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
（3）、队列
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。
（4），排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：
当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。
（5）、发布/订阅
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。
Redis提供的所有特性中，我感觉这个是喜欢的人最少的一个，虽然它为用户提供如果此多功能。
