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。 

在python的web框架中，就django带了缓存这个工具，其他的基本上都没有带缓存。django中，只要你配置好了缓存，就可以使用了。

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），和上面的区别就是连接memcache的模块不同，其他的都是一样的

配置

开发调试：

# 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,                                               # 默认的缓存超时时间（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):
        return '%s:%s:%s' % (key_prefix, version, key)

    def get_key_func(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

 

 

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',                             #这个值必须是唯一的，因为本质上在内部会帮你创建一个全局变量，全局变量维护的就是一个字典，那这个变量名肯定是不能够重复的，所以这里的值也必须是唯一的
            }
        }
# 注：其他配置同开发调试版本

 

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',                        #缓存文件的路径
            }
        }
# 注：其他配置同开发调试版本

 

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，然后生成一个放缓存的表

Memcache缓存（python-memcached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',#memcache的ip和端口 
        }
    }

    CACHES = {
        'default': {
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
            'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock',#还可以以文件的形式连接本地的memcache缓存文件
        }
    }   

    CACHES = {
        'default': {
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
            'LOCATION': [                          #memcache天生支持集群，这里就做了一个简单的分布式，把我们的cache分到了这两个机器上
                '192.168.16.1:11211',
                '192.168.16.3:11211',
            ]
        }
 　　}
　　#这样写之后对两台机器的缓存放置的数量可能会不均衡，我们还可以调权重.这个是memcache模块做的。
　　CACHES = {
　　　　'default': {
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
            'LOCATION': [                          #memcache天生支持集群，这里就做了一个简单的分布式，把我们的cache分到了这两个机器上
                ('192.168.16.1:11211',10),
                ('192.168.16.3:11211',11),
            ]
        }
 　　}

 

 

 

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': [
                '192.168.16.1:11211',
                '192.168.16.3:11211',
            ]
        }
    }

 

应用：

我们以文件缓存为例子：

先在settings.py中设置参数：并创建缓存文件夹

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
        'LOCATION': os.path.join(BASE_DIR,'cache'),                        #缓存文件的路径
    }
}

如果想要对 单独视图缓存

from django.views.decorators.cache import cache_page

@cache_page(10)
def my_view(request):
        pass

 

如果想要对局部的视图进行缓存：即：只对第三个时间进行缓存，上面的两个ctime不缓存

 1 {% load cache %}
 2 <!DOCTYPE html>
 3 <html lang="en">
 4 <head>
 5     <meta charset="UTF-8">
 6     <title>Title</title>
 7 </head>
 8 <body>
 9     <h1>{{ ctime }}</h1>
10     <h1>{{ ctime }}</h1>
11     {% cache 10 c1 %}
12     <h1>{{ ctime }}</h1>
13     {% endcache %}
14 </body>
15 </html>

 

 先要在html顶部load cache，然后对想要缓存的视图添加缓存，c1是缓存名，10是缓存的时间

如果想要全站做缓存，每一个url每一个请求都做缓存：

  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',
        # 其他中间件...
        'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
    ]

    CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = ""
    CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = ""
    CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""