Django【进阶】缓存
Django缓存
由于Django是动态网站，所有每次请求均会去数据进行相应的操作，当程序访问量大时，耗时必然会更加明显，最简单解决方式是使用：缓存，缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者memcache中，5分钟内再有人来访问时，则不再去执行view中的操作，而是直接从内存或者Redis中之前缓存的内容拿到，并返回。
Django中提供了6种缓存方式：
- 开发调试
- 内存
- 文件
- 数据库
- Memcache缓存（python-memcached模块）
- Memcache缓存（pylibmc模块）
一、配置
1、开发调试的配置
# 此为开始调试用，实际内部不做任何操作
# 配置：
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache', # 引擎
'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间（默认300，None表示永不过期，0表示立即过期）
'OPTIONS':{
'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存个数（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）
},
'KEY_PREFIX': '', # 缓存key的前缀（默认空）
'VERSION': 1, # 缓存key的版本（默认1）
'KEY_FUNCTION' 函数名 # 生成key的函数（默认函数会生成为：【前缀:版本:key】）
}
}
# 自定义key
def default_key_func(key, key_prefix, version):
"""
Default function to generate keys.
Constructs the key used by all other methods. By default it prepends
the `key_prefix'. KEY_FUNCTION can be used to specify an alternate
function with custom key making behavior.
"""
return '%s:%s:%s' % (key_prefix, version, key)
def get_key_func(key_func):
"""
Function to decide which key function to use.
Defaults to ``default_key_func``.
"""
if key_func is not None:
if callable(key_func):
return key_func
else:
return import_string(key_func)
return default_key_func
2、内存缓存的配置
# 此缓存将内容保存至内存的变量中
# 配置：
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
'LOCATION': 'unique-snowflake',
'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间（默认300，None表示永不过期，0表示立即过期）
'OPTIONS': {
'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存个数（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：其他配置同开发调试版本
3、文件缓存的配置
# 此缓存将内容保存至文件
# 配置：
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
'LOCATION': 'D:\cache',
'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间（默认300，None表示永不过期，0表示立即过期）
'OPTIONS': {
'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存个数（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：其他配置同开发调试版本
4、Memcache缓存（python-memcached模块或者pylibmc模块）
# 此缓存使用python-memcached模块连接memcache
# 使用pylibmc模块连接memcache的用法也是一样的，替换导入的MemcachedCache为PyLibMCCache即可
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
'OPTIONS': {
'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存个数（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）
}
}
}
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': '/tmp/memcached.sock',
'OPTIONS': {
'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存个数（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）
}
}
}
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': [
'172.19.26.240:11211',
'172.19.26.242:11211',
# ('172.19.26.240:11211',5), # 多个是分布式，元组的形式，分布式分配权重
# ('172.19.26.242:11211',1),
],
'OPTIONS': {
'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存个数（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：其他配置同开发调试版本
二、应用
1、全站缓存：粒度大
MIDDLEWARE = [ 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware', 'django.middleware.security.SecurityMiddleware', 'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware', 'django.middleware.common.CommonMiddleware', 'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware', 'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware', 'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware', 'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware', 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware', ] CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = 5
2、单独视图函数：粒度适中
from django.views.decorators.cache import cache_page
@cache_page(5)
def test(request):
# user_list = models.UserInfo.objects.all()
ctime = time.time()
return render(request,'test.html',{'ctime':ctime})
3、局部模板：粒度小
{% load cache %}
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h1>{{ ctime }}</h1>
{% cache 5 'xxxxxfdfdf' %}
<h1>{{ ctime }}</h1>
{% endcache %}
</body>
</html>
