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Django之缓存

时间:2018-11-06 22:37:59      阅读:135      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:变量   创建   版本   访问量   version   open   style   数据库   数据库表   

一. 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memcache中之前缓存的内容拿到,并返回。

  • 开发调试
  • 内存
  • 文件
  • 数据库
  • Memcache缓存(python-memcached模块)
  • Memcache缓存(pylibmc模块)

1.配置

a.开发调试

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# 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
开发调试

b.内存

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# 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
内存

c.文件

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# 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,
            }
        }
    # 注:其他配置同开发调试版本
文件

d.数据库

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# 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
数据库

e、Memcache缓存(python-memcached模块)

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# 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

f、Memcache缓存(pylibmc模块)

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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,
            ]
        }
    }
Memcache缓存

2.应用


Django之缓存

标签:变量   创建   版本   访问量   version   open   style   数据库   数据库表   

原文地址:https://www.cnblogs.com/caodneg7/p/9919027.html

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