Django高级之-缓存机制
1 缓存介绍
在动态网站中,用户所有的请求,服务器都会去数据库中进行相应的增,删,查,改,渲染模板,执行业务逻辑,最后生成用户看到的页面。
当一个网站的用户访问量很大的时候,每一次的的后台操作都会消耗很多的服务端资源,所以必须使用缓存来减轻后端服务器的压力。
将对数据库操作查询所得到的数据放入另外一台机器上(缓存)中,当用户再次请求时,直接去缓存中拿,避免对数据库的频繁操作,加快数据的显示时间。
缓存是将一些常用的数据保存内存或者memcache中,在一定的时间内有人来访问这些数据时,则不再去执行数据库及渲染等操作,而是直接从内存或memcache的缓存中去取得数据,然后返回给用户。缓存里面的数据一般都设置有超时时间,缓存一般用在数据变化不大,实时率不高的情况下。
2 Django中的6种缓存方式
- 开发调试缓存:此模式为开发调试使用,实际上不执行任何操作
- 内存缓存:将缓存内容保存至内存区域中,在内存就是一个大字典,里面key:val,页面也是字符串转成二进制存入val
- 文件缓存:把缓存数据存储在文件中
- 数据库缓存:把缓存数据存储在数据库中
-创建缓存的数据库表使用的语句 python3 manage.py createcachetable
-虽然也要去数据库中查,但缓存是已经查好的结果,不用再连表查询
-缓存到内存数据库,redis
- Memcache缓存(使用python-memcached模块)
- Memcache缓存(使用pylibmc模块)
Memcached是Django原生支持的缓存系统,要使用Memcached,需要下载Memcached的支持库python-memcached或pylibmc。
Memcached是基于内存的缓存,数据存储在内存中,所以如果服务器死机的话,数据就会丢失,所以Memcached一般与其他缓存配合使用,经常使用的有文件缓存和Mencache缓存。
3 Django6种缓存的配置
3.1 开发调试
settings.py文件配置
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache', # 缓存后台使用的引擎
'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间(默认300秒,None表示永不过期,0表示立即过期)
'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)
},
}
}
3.2 内存缓存
settings.py文件配置
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache', # 指定缓存使用的引擎
'LOCATION': 'unique-snowflake', # 写在内存中的变量的唯一值
'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)
}
}
}
3.3 文件缓存
settings.py文件配置
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache', #指定缓存使用的引擎
'LOCATION': '/var/tmp/django_cache', #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)
}
}
}
3.4 数据库缓存
settings.py文件配置
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache', # 指定缓存使用的引擎
'LOCATION': 'cache_table', # 数据库表
'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)
}
}
}
注意,创建缓存的数据库表使用的语句
python3 manage.py createcachetable
3.5 Memcache缓存(python-memcached模块连接memcache)
settings.py文件配置
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', # 指定缓存使用的引擎
'LOCATION': '192.168.10.100:11211', # 指定Memcache缓存服务器的IP地址和端口
'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)
}
}
}
LOCATION也可以配置成如下:
'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock', # 指定局域网内的主机名加socket套接字为Memcache缓存服务器
'LOCATION': [ # 指定一台或多台其他主机ip地址加端口为Memcache缓存服务器
'192.168.10.100:11211',
'192.168.10.101:11211',
'192.168.10.102:11211',
]
3.6 Memcache缓存(pylibmc模块连接memcache)
settings.py文件配置
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache', # 指定缓存使用的引擎
'LOCATION':'192.168.10.100:11211', # 指定本机的11211端口为Memcache缓存服务器
'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)
},
}
}
LOCATION也可以配置成如下:
'LOCATION': '/tmp/memcached.sock', # 指定某个路径为缓存目录
'LOCATION': [ # 分布式缓存,在多台服务器上运行Memcached进程,程序会把多台服务器当作一个单独的缓存,而不会在每台服务器上复制缓存值
'192.168.10.100:11211',
'192.168.10.101:11211',
'192.168.10.102:11211',
]
4 Django中的缓存应用
Django提供了不同粒度的缓存,可以缓存某个页面,可以只缓存一个页面的某个部分,甚至可以缓存整个网站。
4.1 前端混合开发缓存的使用
数据库:
class Book(models.Model):
name=models.CharField(max_length=32)
price=models.DecimalField(max_digits=6,decimal_places=1)
4.1.1 视图函数使用缓存
单页面缓存(单个视图),在视图函数上加装饰器
views.py:
from django.views.decorators.cache import cache_page
import time
from .models import *
@cache_page(15) #超时时间为15秒
def index(request):
t=time.time() #获取当前时间
bookList=Book.objects.all()
return render(request,"index.html",locals())
模板(index.html):
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h3>当前时间:-----{{ t }}</h3>
<ul>
{% for book in bookList %}
<li>{{ book.name }}--------->{{ book.price }}$</li>
{% endfor %}
</ul>
</body>
</html>
上面的例子是基于内存的缓存配置,基于文件的缓存该怎么配置呢??
更改settings.py的配置
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache', # 指定缓存使用的引擎
'LOCATION': 'E:\django_cache', # 指定缓存的路径
'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间(默认为300秒,None表示永不过期)
'OPTIONS': {
'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存记录的数量(默认300)
'CULL_FREQUENCY': 3, # 缓存到达最大个数之后,剔除缓存个数的比例,即:1/CULL_FREQUENCY(默认3)
}
}
}
然后再次刷新浏览器,可以看到在刚才配置的目录下生成的缓存文件。
通过实验可以知道,Django会以自己的形式把缓存文件保存在配置文件中指定的目录中。
4.1.2 全站使用缓存
既然是全站缓存,缓存所有视图,当然要使用Django中的中间件。
用户的请求通过中间件,经过一系列的认证等操作,如果请求的内容在缓存中存在,则使用 FetchFromCacheMiddleware 获取内容并返回给用户。
当返回给用户之前,判断缓存中是否已经存在,如果不存在,则 UpdateCacheMiddleware 会将缓存保存至Django的缓存之中,以实现全站缓存。
在 MIDDLEWARE_CLASSES 中加入 “update” 和 “fetch” 中间件:
MIDDLEWARE_CLASSES = (
'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware', #响应走时,在最上方出中间件之前,重写process_response,设置几个headers,进行缓存
'django.middleware.common.CommonMiddleware',
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware’, #请求来时,走到最下方中间件,重写process_request,取出缓存
)
CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS=10 # 全站缓存时间配置,10秒,放在中间件列表外面
注意:“update” 必须配置在第一个,“fetch” 必须配置在最后一个。
views.py:
from django.views.decorators.cache import cache_page
import time
from .models import *
def index(request):
t=time.time() #获取当前时间
bookList=Book.objects.all()
return render(request,"index.html",locals())
def foo(request):
t=time.time() #获取当前时间
return HttpResponse("HELLO:"+str(t))
模板(index.html):
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h3 style="color: green">当前时间:-----{{ t }}</h3>
<ul>
{% for book in bookList %}
<li>{{ book.name }}--------->{{ book.price }}$</li>
{% endfor %}
</ul>
</body>
</html>
其余代码不变,刷新浏览器是10秒,页面上的时间变化一次,这样就实现了全站缓存。
4.1.3 局部视图缓存
刷新页面时,整个网页有一部分(视图的局部位置)实现缓存。
views.py:
from django.views.decorators.cache import cache_page
import time
from .models import *
def index(request):
t=time.time() #获取当前时间
bookList=Book.objects.all()
return render(request,"index.html",locals())
模板(index.html):
{% load cache %} <!--模板中导入标签-->
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h3 style="color: green">不缓存:-----{{ t }}</h3>
{% cache 5 'name' %} <!--缓存时间5秒,name是唯一key值(缓存后通过key才能找到它),视图缓存本身的路径就是key-->
<h3>缓存:-----:{{ t }}</h3> <!--缓存的局部页面-->
{% endcache %}
</body>
</html>
4.2 前后端分离缓存的使用
应用场景:第一次查询所有图书,你通过多表联查序列化之后的数据,直接缓存起来。后续查询,直接先去缓存查,如果有直接返回。如果没有,再去连表查,返回之前再缓存。
views.py
from django.core.cache import cache
# 进行缓存
cache.set('key',value) # value可以是任意数据类型
# 获取缓存
cache.get('key')
# cache是一个对象,有set和get方法,利用了点拦截__setattr__,__getattr__
# 不单可以缓存json格式字符,还能缓存一个对象;把对象序列化(用的pickle)后保存在文件中,取的时候再转成对象
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· 震惊!C++程序真的从main开始吗?99%的程序员都答错了
· winform 绘制太阳,地球,月球 运作规律
· 【硬核科普】Trae如何「偷看」你的代码?零基础破解AI编程运行原理
· 上周热点回顾(3.3-3.9)
· 超详细:普通电脑也行Windows部署deepseek R1训练数据并当服务器共享给他人