Day22-Django之缓存

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。

Django中提供了6种缓存方式：

• 开发调试----什么都不做
• 内存
• 文件-----放到文件中
• 数据库------放到数据库中
• Memcache缓存（python-memcached模块）------memcache是一套分布式的高速缓存系统
• Memcache缓存（pylibmc模块）---------memcache是一套分布式的高速缓存系统，用这个pylibmc模块去连接远程的Memcache机器。

3种应用

• 全局的
• 视图函数
• 局部模板

1 配置

a、开发调试，caches：高速缓存的意思。

# 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），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】）
            }
        }

    # 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

b、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

c、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

d、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

e、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',
        }
    }

    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',
            ]
        }
    }

    CACHES = {
        'default': {
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
            'LOCATION': [
                ('172.19.26.240:11211',1),
                ('172.19.26.242:11211',15), 调权重
            ]
        }
    }

f、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',
            ]
        }
    }

2.用文件来做一个示例，即缓存内容保存到文件，

2.1 在setting中配置缓存

2.2 写cache.html文件，

运行结果：每次刷新，时间都会发生变化

2.3 给单独的views函数做上缓存，用装饰器实现。如果请求过来，先去缓存中去找，找不到的话，再执行函数。在这里设置了缓存为10秒钟有效，10秒之内刷页面，都是去缓存中拿数据，时间一直保持不变。10秒之后，时间才会更新。

运行效果：10秒以后，时间才会发生变化。而且发现cache下的文件里面也有了缓存数据

2.4 一成不变的可以写到缓存中，经常变化的不要写到缓存中。下面对模板的某个局部做缓存。

前缀：版本号：值

cache.html

效果：

2.5 全栈(全局)缓存，对整个网站的函数都做缓存。用中间件实现，所有请求都经过中间件。

在返回的最后一步才写到缓存中，因为在通过中间件的过程中，是可以修改views.py中的内容的。所以写到缓存中的应该是最终的版本。

说明：

实例：

'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware', 它里面没有process-request，只有process-response，只有离开的时候才会执行一次它，临走的时候更新一下。

'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware', 它里面只有process_view，只有来的时候执行它，走的时候跟它没有关系。

用户请求第一次来的时候，先到达中间件，跳过'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware'，一直往下执行，直到'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware'，到它以后去缓存中找数据，如果没有的话，则继续往下到views.py中去找。

返回数据时，跳过'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware'，直到'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware'，把数据返回给用户，同时把数据放到缓存中。

第二次请求到来的时候，到达到'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware'，去缓存中找数据，发现有数据，则不用去views.py中取数据了，一直返回给客户。