为什么要用缓存？
首先说，为什么要用缓存的，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（时间可以设置），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。
另外，缓存只是一类统称，一般其介质是速度很快的内存，但也可以是能加快数据读取的其它方式。
什么时候适合用缓存？
对页面实时性要求不高的页面，可以用缓存。比如博客文章，假设用户一天更新一篇文章，那么可以为博客设置1天的缓存；一天后会刷新。另外像购物网站，商品的描述信息几乎不会变化，而商品的库存数量却要求根据用户的购买实时更新，因此也应该应用合适的缓存策略。
缓存的配置
配置缓存提供了6种方式。
- 开发调试
- 内存
- 文件
- 数据库
- Memcache缓存（python-memcached模块）
- Memcache缓存（pylibmc模块）
开发调试：
说明：此为开始调试用，实际内部不做任何操作
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CACHES = { 'default': { 'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间（默认300秒，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），3：表示1/3 }, #这边只的是缓存的key：p1:1:func_name 'KEY_PREFIX': 'p1', # 缓存key的前缀（默认空） 'VERSION': 1, # 缓存key的版本（默认1） 'KEY_FUNCTION':"func_name" # 生成key的函数（默认函数会生成为：【前缀:版本:key】） }}其他除了引擎不一样，其他的都是通用的，这边只的是缓存的key：p1:1:func_name的源码如下：所以我们就可以自定义这个key的格式。# 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 |
内存：
注意是绝对位置（从根目录开始），必须保证服务器对你列出的路径具有读写权限
#'LOCATION': 'c:\foo\bar',#windows下的示例
说明：内存版本的时候，必须设置一个值，这个值是唯一的，此缓存将内容保存至内存的变量中
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CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache', 'LOCATION': 'unique-snowflake', #这边必须设置一个值，这个值是唯一的 } #其他的配置和开发调试版本一样} |
文件：说明：此缓存将内容保存至文件
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CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache', 'LOCATION': '/var/tmp/django_cache', #缓存存放的路径<br data-filtered="filtered"> } #其他的配置和开发调试版本一样} |
数据库：说明：此缓存将内容保存至数据库
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CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache', 'LOCATION': 'my_cache_table', # 设置一个数据库存放缓存的表名 } #其他的配置和开发调试版本一样}# 注：执行创建表命令 python manage.py createcachetable |
Memcache缓存（python-memcached模块）
说明：此缓存使用python-memcached模块连接memcache
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#单台机器CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': '127.0.0.1:11211', } #其他的配置和开发调试版本一样} #存放本地的CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock', } #其他的配置和开发调试版本一样} #支持集群，负载均衡CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': [ '172.19.26.240:11211', '172.19.26.242:11211', #设置权重 #('172.19.26.240:11211',10), #('172.19.26.242:11211',20), ] } #其他的配置和开发调试版本一样} |
Memcache缓存（pylibmc模块）
说明：此缓存使用pylibmc模块连接memcache
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# 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', ] } } |
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接：https://www.cnblogs.com/littlesky1124/p/9246555.html
