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

 {% load cache %}

 <!DOCTYPE html>

 <html lang="en">

 <head>

     <meta charset="UTF-8">

     <title>Title</title>

 </head>

 <body>

     <h1>{{ ctime }}</h1>

     <h1>{{ ctime }}</h1>

     {% cache 10 c1 %}

     <h1>{{ ctime }}</h1>

     {% endcache %}

 </body>

 </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 = ""

巴特西

Django学习---缓存

缓存

配置

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