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)
通用配置
'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
以上六中模式都可以使用
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
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 通用配置 } }
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', 通用配置 } }
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', 通用配置 } } # 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 通用配置 } } # 注:执行创建表命令 python manage.py createcachetable
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', ] } }
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', ] } }
缓存的应用
单独视图缓存
from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(60 * 15) def my_view(request): ...
即通过装饰器的方式实现,导入模块之后,在需要缓存的函数前加@cache_page(60 * 15) 60*15表示缓存时间是15分钟
例子如下:
from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(10) def cache(request): import time ctime = time.time() return render(request,"cache.html",{"ctime":ctime})
前端页面如下:
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <h1>{{ ctime }}</h1> <h1>{{ ctime }}</h1> <h1>{{ ctime }}</h1> </body> </html>
这样在前端页面在获取的ctime的时候就会被缓存10秒钟,10秒钟之后才会变化,但是这样的话就相当月所有的调用ctime的地方都被缓存了
局部缓存
引入TemplateTag {% load cache %} 使用缓存 {% cache 5000 缓存key %} 缓存内容 {% endcache %}
更改前端代码如下:
{% 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>
这样就实现了最后一个ctime缓存,其他两个不缓存
全站缓存
全站缓存的时候,需要在中间件的最上面添加:
'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
在中间件的最下面添加:
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
其中'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware'里面只有process_response方法,在'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware'中只有process_request方法,所以最开始是直接跳过UpdateCacheMiddleware,然后从第一个到最后一个中间件的resquest,第一次没有缓存座椅匹配urls路由关系依次进过中间件的process_view,到达views函数,再经过process_exception最后经过response,到达FetchFromCacheMiddleware