redis缓存使用
什么是缓存(cache):
在项目中没有必要每次请求都查询数据库的情况就可以使用缓存,让每次请求先查询缓存,如果命中,就直接返回缓存结果,如果没有命中,就查询数据库, 并将查询结果放入缓存,下次请求时查询缓存命中,直接返回结果,就不用再次查询数据库。
缓存的作用?
缓和较慢存储的高频请求,缓解数据库压力,提升响应速率。
为什么缓存可以提高响应速度?
因为缓存时基于内存的存储的,内存的读写速率时普通SSD硬盘的至少十倍,更何况机械硬盘了:看对比图
缓存介质?
web项目中常用的缓存是memcached和redis,它们都支持分布式存储
缓存一定能给项目响应速率带来较大提升吗?
答案是不见得,要根据项目实际情况分析,有没有使用缓存的必要。在考虑使用缓存前,不妨先问问自己:
1. 项目的读写操作比例为多少,如果是写多读少,那缓存真的比一定能帮助你,此时不妨考虑数据库分库分表,然后做MySQL的分布式集群,或者简单直接,将硬盘全部替换为SSD(如果你的公司财大气粗),反之,以读为主的项目就比较适合加缓存了
2. 项目的访问频率高不高(用户多不多)?如果用户区区几千人或几万人,全然没有必要使用缓存,这点访问量经过网络后几乎不会造成并发,即使偶出现几万的并发,MySQL也是扛得住的,强行使用缓存反而会增加代码复杂度,甚至不容易维护,得不偿失。
3. 数据是否要求强一致性?如果项目涉及到金钱或者重要数据,且数据频繁发生变化,不允许存在一点差异,那是否使用缓存就要慎重慎重再慎重!因为缓存适用的是对数据一致性不是特别高的项目,如果使用,需要对缓存的设计有很好的方案,非常考验技术功底
说了这么多,进入正题吧,我们通过代码来模拟一下缓存的使用:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import functools import redis import time import json """ 使用redis做缓存,这里模拟一个web接口缓存的例子 """ # 这里使用redis连接池,管理redisservice的所有连接,避免每次创建关闭连接的开销 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) redis_cli = redis.Redis(connection_pool=pool) def redis_cache(func): @functools.wraps(func) # 为了保留原函数的属性,因为被装饰的函数对外暴露的是装饰器的属性 def wrapper(*args,**kargs): start_time = time.time() _key = 'function-name:{},args:{},kargs:{}'.format(func.__name__,args,kargs) #定义key的形式:函数名加与参数组成唯一的key result = redis_cli.get(_key) if result: # redis查找到对应的key,直接返回结果 result = json.loads(result) print(type(result)) print('redis find:{},result:{}'.format(_key,result)) else: # redis没有查找到对应key,查询执行函数,查询mysql print('redis not find:{}'.format(_key)) result = func(*args,**kargs) redis_cli.setex(_key,json.dumps(result),5) #将mysql结果写入redis,并设置过期时间 单位s print("final result:{}".format(result)) end_time = time.time()-start_time print("Total time of this query:{}".format(end_time)) return result return wrapper @redis_cache def mysql_dispose(name,age): time.sleep(2) result = {'name:':name,'age':age} print('mysql-result:{}'.format(result)) return(result) if __name__ == '__main__': mysql_dispose('tom',18)
第一次查询:
2秒内第2次查询:
第3次查询:
转自:https://www.cnblogs.com/wangbaojun/p/10716607.html