Django緩存問題
阿新 • • 發佈:2018-02-07
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由於Django是動態網站,所有每次請求均會去數據進行相應的操作,當程序訪問量大時,耗時必然會更加明顯,最簡單解決方式是使用:緩存,緩存將一個某個views的返回值保存至內存或者
memcache中,5分鐘內再有人來訪問時,則不再去執行view中的操作,而是直接從內存或者Redis中之前緩存的內容拿到,並返回。 Django中提供了6種緩存方式: 開發調試 內存 文件 數據庫 Memcache緩存(python-memcached模塊) Memcache緩存(pylibmc模塊)
1、開發調試
# 此為開始調試用,實際內部不做任何操作 #配置: CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.dummy.DummyCache‘, # 引擎 ‘TIMEOUT‘: 300, # 緩存超時時間(默認300,None表示永不過期,0表示立即過期) ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大緩存個數(默認300) ‘CULL_FREQUENCY‘: 3, # 緩存到達最大個數之後,剔除緩存個數的比例,即:1/CULL_FREQUENCY(默認3) }, ‘KEY_PREFIX‘: ‘‘, # 緩存key的前綴(默認空) ‘VERSION‘: 1, # 緩存key的版本(默認1) ‘KEY_FUNCTION‘ 函數名 # 生成key的函數(默認函數會生成為:【前綴:版本:key】) } } # 自定義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、內存
# 此緩存將內容保存至內存的變量中 # 配置: CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache‘, ‘LOCATION‘: ‘unique-snowflake‘, } } # 註:其他配置同開發調試版本
3、文件
# 此緩存將內容保存至文件 # 配置: CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache‘, ‘LOCATION‘: ‘/var/tmp/django_cache‘, } } # 註:其他配置同開發調試版本
4、數據庫
# 此緩存將內容保存至數據庫 # 配置: CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.db.DatabaseCache‘, ‘LOCATION‘: ‘my_cache_table‘, # 數據庫表 } } # 註:執行創建表命令 python manage.py createcachetable
5、Memcache緩存(python-memcached模塊)
# 此緩存使用python-memcached模塊連接memcache CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘, ‘LOCATION‘: ‘127.0.0.1:11211‘, } } CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘, ‘LOCATION‘: ‘unix:/tmp/memcached.sock‘, } } CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘, ‘LOCATION‘: [ ‘172.19.26.240:11211‘, ‘172.19.26.242:11211‘, ] } }
6、Memcache緩存(pylibmc模塊)
# 此緩存使用pylibmc模塊連接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‘, ] } }
應用:
全局使用
使用中間件,經過一系列的認證等操作,如果內容在緩存中存在,則使用FetchFromCacheMiddleware獲取內容並返回給用戶,當返回給用戶之前,判斷緩存中是否已經存在,
如果不存在則UpdateCacheMiddleware會將緩存保存至緩存,從而實現全站緩存 MIDDLEWARE = [ ‘django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware‘, # 其他中間件... ‘django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware‘, ] CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = "" CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = "" CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""
單獨視圖的使用
方式一: from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(60 * 15) def my_view(request): ... 方式二: from django.views.decorators.cache import cache_page urlpatterns = [ url(r‘^foo/([0-9]{1,2})/$‘, cache_page(60 * 15)(my_view)), ]
局部使用
a. 引入TemplateTag {% load cache %} b. 使用緩存 {% cache 5000 緩存key %} 緩存內容 {% endcache %}
Django緩存問題