缓存之缓存方式、配置方式、应用场景
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,一段时间内再有人来访问时,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。
缓存方式
- 开发调试
- 内存
- 文件
- 数据库
- Memcache缓存
配置方式
配置在工程settings.py中
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开发调试
# 此为开始调试用,实际内部不做任何操作 # 默认配置,可修改: CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache', # 引擎(根据具体情况,实际修改) '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, # 最大缓存个数(默认300个) '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(默认剔除1/3) }, '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】) } } # 可自定义key的组成形式,默认用冒号拼接KEY_PREFIX、VERSION和KEY_FUNCTION 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
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内存
# 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', # 值必须唯一 } } # 注:其他配置同开发调试版本
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文件
# 此缓存将内容保存至文件 # 配置: CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache', 'LOCATION': '/var/tmp/django_cache', } } # 注:其他配置同开发调试版本
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数据库
# 此缓存将内容保存至数据库 # 配置: CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache', 'LOCATION': 'my_cache_table', # 数据库表 } } # 注:执行创建表命令 python manage.py createcachetable
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Memcache缓存(python-memcached模块)
# 此缓存使用python-memcached模块连接memcache # 远程的机器方式 CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': '127.0.0.1:11211', # IP:端口 } } # 本地文件方式 CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock', # 文件路径 } } # 集群方式 + 简单分布式 # 字符串转数字,除个数, 求余数,分发任务(模块自己实现的) CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': [ '172.19.26.240:11211', '172.19.26.242:11211', ] } } # 方式二: 集群方式 + 加权重 # 字符串转数字,除(1+15),求余数,分发任务(模块自己实现的) CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': [ ('172.19.26.240:11211', 1), # 加权重 ('172.19.26.242:11211', 15), # 加权重 ] } }
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Memcache缓存(pylibmc模块)
# 此缓存使用pylibmc模块连接memcache CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache', 'LOCATION': '127.0.0.1:11211', } } CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache', 'LOCATION': '/tmp/memcached.sock', } } CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache', 'LOCATION': [ '172.19.26.240:11211', '172.19.26.242:11211', ] } } CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache', 'LOCATION': [ ('172.19.26.240:11211', 10), ('172.19.26.242:11211', 12) ] } }
解析同python-memcached模块
应用场景
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全站使用
使用中间件,经过一系列的认证等操作, 如果内容在缓存中存在,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会将缓存保存至缓存,从而实现全站缓存 MIDDLEWARE = [ 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware', #仅有process_reponse # 其他中间件... 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware', #仅有process_request ]
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视图函数
from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(60 * 15) # 缓存时间,此优先级比默认的高 def my_view(request): pass
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html局部使用
a. 引入TemplateTag 在html文件首行,写入 {% load cache %} b. 使用缓存 {% cache 缓存时间(秒) 缓存key %} 缓存内容 {% endcache %}