Django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
  • 内存
  • 文件
  • 数据库
  • Memcache缓存(python-memcached模块)
  • Memcache缓存(pylibmc模块)
 
 
一、配置
1、开发调试的配置
# 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、内存缓存的配置
# 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',
'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)
}
}
}
# 注:其他配置同开发调试版本
 
 
3、文件缓存的配置
# 此缓存将内容保存至文件
# 配置:
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
'LOCATION': 'D:\cache',
'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)
}
}
}
# 注:其他配置同开发调试版本
 
 
4、Memcache缓存(python-memcached模块或者pylibmc模块)
# 此缓存使用python-memcached模块连接memcache
# 使用pylibmc模块连接memcache的用法也是一样的,替换导入的MemcachedCache为PyLibMCCache即可
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
'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)
}
}
} CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': '/tmp/memcached.sock',
'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)
}
}
} CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': [
'172.19.26.240:11211',
'172.19.26.242:11211',
# ('172.19.26.240:11211',5), # 多个是分布式,元组的形式,分布式分配权重
# ('172.19.26.242:11211',1),
],
'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)
}
}
}
# 注:其他配置同开发调试版本
 
 
二、应用
 
1、全站缓存:粒度大
MIDDLEWARE = [
'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
'django.middleware.common.CommonMiddleware',
'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
]
CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = 5
 
2、单独视图函数:粒度适中
from django.views.decorators.cache import cache_page

@cache_page(5)
def test(request):
# user_list = models.UserInfo.objects.all()
ctime = time.time()
return render(request,'test.html',{'ctime':ctime})
3、局部模板:粒度小
{% load cache %}
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h1>{{ ctime }}</h1> {% cache 5 'xxxxxfdfdf' %}
<h1>{{ ctime }}</h1>
{% endcache %} </body>
</html>

  

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