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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。
# 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
# 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‘, } } # 注:其他配置同开发调试版本
3.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‘, #‘LOCATION‘: ‘os.path.join(BASE_DIR,‘cache‘)‘, } } # 注:其他配置同开发调试版本
4.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
5.Memcache缓存(python-memcacahed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‘, #memcache中缓存数可能分配不均衡,在这里还可以调节权重 (‘172.19.26.240:11211‘,10) ‘172.19.26.242:11211‘, #memcache中缓存数可能分配不均衡,在这里还可以调节权重 (‘172.19.26.240:11211‘,11) ] } }
6.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‘, ] } }
缓存应用
1.全局应用
全站使用 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‘, #判断返回的字符串是否在缓存中已经存在,存在则不处理。不存储则更新一下缓存,增添新缓存 # 其他中间件... ‘django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware‘, #缓存匹配在这里,如果有直接返回,没有就必须到后台处理 ] UpdateCacheMiddleware -----> 处理函数为process_response FetchFromCacheMiddleware -----> 处理函数为process_request
2.单独视图应用
方式一: from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(60 * 15) def my_view(request): ... 方式二: from django.views.decorators.cache import cache_page urlpatterns = [ url(r‘^foo/([0-9]{1,2})/$‘, cache_page(60 * 15)(my_view)), ]
3.局部视图使用缓存
引入TemplateTag {% load cache %} 使用缓存 {% cache 5000 key %} 5000S秒后超时 key = 前缀+版本 (命名) 测试自定即可 缓存内容 {% endcache %}
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原文地址:http://www.cnblogs.com/cq146637/p/7819333.html