Django学习-19-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。
# 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
# 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',
}
}
# 注:其他配置同开发调试版本
3.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',
#'LOCATION': 'os.path.join(BASE_DIR,'cache')',
}
} # 注:其他配置同开发调试版本
4.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
5.Memcache缓存(python-memcacahed模块)
# 此缓存使用python-memcached模块连接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', #memcache中缓存数可能分配不均衡,在这里还可以调节权重 ('172.19.26.240:11211',10)
'172.19.26.242:11211', #memcache中缓存数可能分配不均衡,在这里还可以调节权重 ('172.19.26.240:11211',11)
]
}
}
6.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',
]
} }
缓存应用
1.全局应用
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', #判断返回的字符串是否在缓存中已经存在,存在则不处理。不存储则更新一下缓存,增添新缓存
# 其他中间件...
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware', #缓存匹配在这里,如果有直接返回,没有就必须到后台处理
] UpdateCacheMiddleware -----> 处理函数为process_response
FetchFromCacheMiddleware -----> 处理函数为process_request
2.单独视图应用
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)), ]
3.局部视图使用缓存
引入TemplateTag
{% load cache %}
使用缓存
{% cache 5000 key %} 5000S秒后超时 key = 前缀+版本 (命名) 测试自定即可
缓存内容
{% endcache %}
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