摘要:自带了一个健壮的缓存系统来保存动态页面,避免每次请求都重新计算。缓存中的和方法是很常见的。尽量放在第一个继承的类设置过期时间根据自己需求加缓存。目前这个缓存使用的是内存。
概述:对于中等流量的网站来说,尽可能的减少开销是非常必要的。缓存数据就是为了保存那些需要很多计算资源的结果,这样的话就不必在下次重复消耗计算资源。获取数据的数据的时候就是去缓存中拿,拿到了直接返回,没拿到就去数据库中查询,筛选,然后缓存到数据库, 然后返回给模板。
Django自带了一个健壮的缓存系统来保存动态页面,避免每次请求都重新计算。
Django提供了不同级别的缓存策略,可以缓存特定的视图的输出、可以仅仅缓存那些很难计算出来的部分、或者缓存整个网站
目的:优化数据结构;优化了对数据的查询;筛选,过滤;减少了对磁盘的IO
官方文档:https://docs.djangoproject.co...
设置缓存通过设置决定把数据缓存在哪里,是数据库中、文件系统中还是内存中
默认缓存(内存)CACHES={ "default":{ "BACKEND":"django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache", "LOCATION": "unique-snowflake", "TIMEOUT":60 } }
参数TIMEOUT:缓存的默认过期时间,以秒为单位
默认为300秒
设置为None,表示永不过期
设置为0造成缓存立即失效
文件缓存CACHES = { "default": { "BACKEND": "django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache", "LOCATION": "c:/foo/bar", "TIMEOUT":300, } }数据库缓存
CACHES = { "default": { "BACKEND": "django.core.cache.backends.db.DatabaseCache", "LOCATION": "my_cache_table", "TIMEOUT": "60", "KEY_PREFIX": "bbs", "VERSION": "1", "OPTIONS": { "MAX_ENTRIES": "300" } } }
创建缓存表: python manage.py createcachetable
drf的缓存https://github.com/chibisov/drf-extensions
这是drf的一个扩展,不止增强了缓存还有其他的。
pip install drf-extensions
缓存viewset中的retrieve和list 方法是很常见的。这就是为什么CacheResponseMixin存在。
获取数据的才会用到cache
from rest_framework_extensions.cache.mixins import CacheResponseMixin
把这个CacheResponseMixin,放在list之前。尽量放在第一个继承的类
class GoodsListViewSet(CacheResponseMixin,mixins.ListModelMixin, mixins.RetrieveModelMixin, viewsets.GenericViewSet):设置过期时间
REST_FRAMEWORK_EXTENSIONS = { "DEFAULT_CACHE_RESPONSE_TIMEOUT": 5 }
根据自己需求加缓存。目前这个缓存使用的是内存。每次系统重启会丢失。
redis缓存官网: http://django-redis-chs.readt...
redis操作文档:http://redisdoc.com
默认使用redis中的1数据库,但可以指定使用哪个db
安装pip install django-redis
配置# ---配置Session和Cache--- CACHES={ "default":{ "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION":"127.0.0.1:6379/12", # 指定db12 "TIMEOUT":60, "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", # 指定连接Redis的客户端类 # "PASSWORD": "mysecret", # "SOCKET_CONNECT_TIMEOUT": 5, # in seconds # "SOCKET_TIMEOUT": 5, # in seconds # "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}, # "CONNECTION_POOL_CLASS": "myproj.mypool.MyOwnPool", } } } SESSION_ENGINE = "django.contrib.sessions.backends.cache" # --结束Session和Cache配置
参数 | 解释 |
---|---|
SOCKET_CONNECT_TIMEOUT | socket 建立连接超时设置 |
SOCKET_TIMEOUT | 连接建立后的读写操作超时设置 |
CONNECTION_POOL_KWARGS | 设置连接池的最大连接数量 |
CONNECTION_POOL_CLASS | 自己的连接池子类 |
django-redis 使用 redis-py 的连接池接口, 并提供了简单的配置方式. 除此之外, 你可以为 backend 定制化连接池的产生。redis-py 默认不会关闭连接, 尽可能重用连接。
连接池概念
为什么使用连接池?首先Redis也是一种数据库,它基于C/S模式,因此如果需要使用必须建立连接,稍微熟悉网络的人应该都清楚地知道为什么需要建立连接,C/S模式本身就是一种远程通信的交互模式,因此Redis服务器可以多带带作为一个数据库服务器来独立存在。假设Redis服务器与客户端分处在异地,虽然基于内存的Redis数据库有着超高的性能,但是底层的网络通信却占用了一次数据请求的大量时间,因为每次数据交互都需要先建立连接,假设一次数据交互总共用时30ms,超高性能的Redis数据库处理数据所花的时间可能不到1ms,也即是说前期的连接占用了29ms,连接池则可以实现在客户端建立多个链接并且不释放,当需要使用连接的时候通过一定的算法获取已经建立的连接,使用完了以后则还给连接池,这就免去了数据库连接所占用的时间。
配置默认连接池
配置默认连接池很简单, 你只需要在 CACHES 中使用 CONNECTION_POOL_KWARGS 设置连接池的最大连接数量即可
你可以得知连接池已经打开多少连接:
from django.core.cache import get_cache from django_redis import get_redis_connection r = get_redis_connection("default") # Use the name you have defined for Redis in settings.CACHES connection_pool = r.connection_pool print("Created connections so far: %d" % connection_pool._created_connections)
使用自己的连接池子类
有时你想使用自己的连接池子类. django-redis 提供了 CONNECTION_POOL_CLASS 来配置连接池子类
myproj/mypool.py
from redis.connection import ConnectionPool class MyOwnPool(ConnectionPool): # Just doing nothing, only for example purpose pass缓存的用法 单个view缓存
django.views.decorators.cache.cache_page装饰器用于对视图的输出进行缓存
from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(60 * 2) def index(request): # return HttpResponse("sunck is a good man") return HttpResponse("sunck is a nice man")
参数: timeout : 有效时长 # we"ve written it as 60 * 15 for the purpose of readability cache: 缓存到哪一个库中;很少使用;针对于系统配置了多个缓存 如: @cache_page(timeout=60, cache="filecache") key_prefix: 前缀模板片段缓存
cache标签: 参数
缓存时间,以秒为单位
给缓存片段起名字
{#{% load static from staticfiles %}#} {% load static %} {% load cache %}原生cache主页 {# #}sunck is a nice man
{% cache 120 sunck %}nice man
{% endcache %}
from django.core.cache import cache 查看所有缓存的key: cache.keys("*") 设置:cache.set(键, 值, 有效时间) 获取:cache.get(键) 删除:cache.delete(键) 清空:cache.clear() >>> cache.set_many({"a": 1, "b": 2, "c": 3}) >>> cache.getmany(["a","b","c"]) {"a": 1, "b": 2, "c": 3} cache.delete_pattern("foo_*") # 全局通配符
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