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1.开发者调试缓存(此模式为开发调试使用,实际上不执行任何操作) CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.DummyCache', # 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) } } } 2.内存缓存(将缓存内容保存至内存区域中) 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.文件缓存(把缓存数据存储在文件中) 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) } } } 4.数据库缓存(把缓存数据存储在数据库中) 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) } } } 5.Memcache缓存(使用python-memecached模块连接memcache) Memcached是Django原生的缓存系统,要使用Memcached,需要下载Memcache的支持库python-memcached或pylibmc. 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) } } } 6.Memcache缓存(使用pylibmc模块) 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) }, } }
以上6种缓存引擎类的基类都是BaseCache
1,django中应用redis缓存需要先安装第三方库 django-redis 2,settings.py文件中进行配置 CACHES = { # default 是缓存名,可以配置多个缓存 默认缓存名为default "default": { # 应用 django-redis 库的 RedisCache 缓存类 "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", # 配置正确的 ip和port "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379", "OPTIONS": { # redis客户端类 "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", # redis连接池的关键字参数 "CONNECTION_POOL_KWARGS": { "max_connections": 100 } # 如果 redis 设置了密码,那么这里需要设置对应的密码,如果redis没有设置密码,那么这里也不设置 # "PASSWORD": "123456", } }, #注意:可配置多个缓存,前面的缓存后面加逗号 "default2": { }, }
1,全站缓存 MIDDLEWARE = [ 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware', 将数据更新到缓存中 其他中间件... 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware', 从缓存中读取数据 ] UpdateCacheMiddleware必须是第一个中间件, 原因为:因为避免之前的中间件修改过response的内容,造成缓存和数据库内容不一致 FetchFromCacheMiddleware必须是最后一个中间件 原因为:因为 要先请求进来,要先经过CSRF中间件,因为不合法的request,缓存也不应该给让他看到 然后,将以下必需设置添加到Django的settings文件中: - CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS - 用于存储的缓存别名。 - CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS - 每个页面应缓存的秒数。 - CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX - 用于生成缓存key的前缀,如果使用相同的Django安装在多个站点之间共享缓存, - 请将其设置为站点名称或此Django实例特有的其他字符串,以防止发生密钥冲突。如果你不在乎,请使用空字符串。 2,视图函数缓存(记得取消全站缓存中间件配置) 1,通过装饰器cache_page 2,通过urls中配置cache_page from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(60 * 15) def index(request): pass from django.views.decorators.cache import cache_page urlpatterns = [ path('index/', cache_page(60 * 15)(views.index)), ] 3,模板文件缓存 {% load cache %} {% cache 500 sidebar request.user.username %} 指定登录用户的侧边栏 {% endcache %} 4,低级缓存 不想缓存整个页面数据,而只是想缓存某些费时查询并且基本不会改变的数据,可以通过一个简单的低级缓存API实现, 该API可以缓存任何可以安全pickle的Python对象:字符串,字典,模型对象列表等 比如缓存某个函数的结果,或者某个API接口 from django.core.cache import cache def get_cache_or_exc_func(key, func, *args, **kwargs): """ 根据传入的key和func,先获取缓存的内容,没有则使用func计算并保存 :param key:缓存的key :param func:计算函数 :param args:可变参数 :param kwargs:可变关键字参数 :return:缓存的内容或func计算的结果 """ # 加上cache锁 with cache.lock(key + "_lock"): # 获取缓存中的变量 result = cache.get(key) # 判断缓存中的变量是否存在 if result: return result else: # 计算数据,得到结果 result = func(*args, **kwargs) # 将结果保存到缓存中 cache.set(key, result) return result def get_result(): # 做一些费时,但是不经常变更的数据查询,运算等 time.sleep(5) return "lower level cache is ok !!!" # 低级缓存 def lower_level_cache(request): result = get_cache_or_exc_func("lower_level_cache", get_result) return JsonResponse({"result":result})
Django的请求响应流程: → 用户浏览器输入URL地址 → Web服务器将HTTP请求转发给uWSGI服务器 → uWSGI服务器将Request请求转发给Django应用 → Django中间件处理Request请求 → 视图View处理 → 模型类Models获取数据 → 模板Template渲染 → 再次经过Django中间件返回 → uWSGI服务器将Response返回给Web服务器 → Web服务器响应客户端的HTTP请求。 这其中耗时最多的2个环节通常是视图中业务逻辑处理和从Models获取数据(SQL查询), 对于相同目的请求,也就是业务处理逻辑和SQL查询的数据都一样的请求,每次都进行了重复的计算, 并且数据是从硬盘读取而非内存。 如果每次请求都从数据库中请求并获取数据,并且当用户并发量十分大的时候,会增加服务器的负荷 因此使用缓存能有效的解决这类问题。如果能将渲染后的结果放到速度更快的缓存中,每次有请求过来, 先检查缓存中是否有对应的资源,如果有,直接从缓存中取出来返回响应,节省取数据和渲染的时间, 不仅能大大提高系统性能,还能提高用户体验。 使用缓存的好处: 降低服务器负载 避免重复计算 提高系统性能
对页面实时性要求不高的页面。对于大多数的购物网站,短期内商品的描述是没有变化的,可以使用缓存。
由django的生命周期知各级缓存的优先级:中间件应用的全局缓存>视图函数缓存>模板渲染下的局部视图使用缓存。
一个Request请求过来,先去缓存中查询,有就返回;没有就去数据库查询并处理,然后把结果缓存好(供下次请求使用),再返回
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