core api其他电脑不能访问接口_第 12 篇：加缓存为接口提速

作者：HelloGitHub—追梦人物

目前，用户对于接口的操作基本都需要查询数据库。获取文章列表需要从数据库查询，获取单篇文章需要从数据库查询，获取评论列表也需要查询数据。但是，对于博客中的很多资源来说，在某个时间段内，他们的内容几乎都不会发生更新。例如文章详情，文章发表后，除非对其内容做了修改，否则内容就不会变化。还有评论列表，如果没人发布新评论，评论列表也不会变化。

要知道查询数据库的操作相对而言是比较缓慢的，而直接从内存中直接读取数据就会快很多，因此缓存系统应运而生。将那些变化不那么频繁的数据缓存到内存中，内存中的数据相当于数据库中的一个副本，用户查询数据时，不从数据库查询而是直接从缓存中读取，数据库的数据发生了变化时再更新缓存，这样，数据查询的性能就大大提升了。

当然数据库性能也没有说的那么不堪，对于大部分访问量不大的个人博客而言，任何关系型数据库都足以应付。但是我们学习 django-rest-framework 不仅仅是为了写博客，也许你在工作中，面对的是流量非常大的系统，这时候缓存就不可或缺。

确定需缓存的接口

先来整理一下我们已有的接口，看看哪些接口是需要缓存的：

接口名 URL 需缓存 文章列表 /api/posts/ 是文章详情 /api/posts/:id/ 是分类列表 /categories/ 是标签列表 /tags/ 是归档日期列表 /posts/archive/dates/ 是评论列表 /api/posts/:id/comments/ 是文章搜索结果 /api/search/ 否

补充说明

文章列表：需要缓存，但如果有文章修改、新增或者删除时应使缓存失效。
文章详情：需要缓存，但如果文章内容修改或者删除了应使缓存失效。
分类、标签、归档日期：可以缓存，但同样要注意在相应的数据变化时使缓存失效。
评论列表：可以缓存，新增或者删除评论时应使缓存失效。
搜索接口：因为搜索的关键词是多种多样的，可以缓存常见搜索关键词的搜索结果，但如何确定常见搜索关键词是一个复杂的优化问题，这里我们不做任何缓存处理。

配置缓存

django 为我们提供了一套开箱即用的缓存框架，缓存框架对缓存的操作做了抽象，提供了统一的读写缓存的接口。无论底层使用什么样的缓存服务(例如常用的 Redis、Memcached、文件系统等)，对上层应用来说，操作逻辑和调用的接口都是一样的。

配置 django 缓存，最重要的就是选择一个缓存服务，即缓存结果存储和读取的地方。本项目中我们决定开发环境使用本地内存(Local Memory)缓存服务，线上环境使用 Redis 缓存。

开发环境配置

在开发环境的配置文件 settings/local.py 中加入以下的配置项即开启本地内存缓存服务。

CACHES = {    'default': {        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',    }}

线上环境配置

线上环境使用到 Redis 缓存服务，django 并未内置 Redis 缓存服务的支持，不过对于 Redis 来说当然不缺乏第三方库的支持，我们选择 django-redis-cache，先来安装它：

$ pipenv install django-redis-cache

然后在项目的线上环境配置文件 settings/production.py 中加入以下配置：

CACHES = {    "default": {        "BACKEND": "redis_cache.RedisCache",        "LOCATION": "redis://:UJaoRZlNrH40BDaWU6fi@redis:6379/0",        "OPTIONS": {            "CONNECTION_POOL_CLASS": "redis.BlockingConnectionPool",            "CONNECTION_POOL_CLASS_KWARGS": {"max_connections": 50, "timeout": 20},            "MAX_CONNECTIONS": 1000,            "PICKLE_VERSION": -1,        },    },}

这样，django 的缓存功能就启用了。至于如何启动 Redis 服务，请参考教程最后的 Redis 服务部分。

drf-extensions Cache

django 的缓存框架比较底层，drf-extensions 在 django 缓存框架的基础上，针对 django-rest-framework 封装了更多缓存相关的辅助函数和类，我们将借助这个第三方库来大大简化缓存逻辑的实现。

首先安装它：

$ pipenv install drf-extensions

那么 drf-extensions 对缓存提供了哪些辅助函数和类呢？我们需要用到的主要有这些：

KeyConstructor

可以理解为缓存键生成类。我们先来看看 API 接口缓存的逻辑，伪代码是这样的：

给定一个 URL, 尝试从缓存中查找这个 URL 接口的响应结果if 结果在缓存中:    return 缓存中的结果else:    生成响应结果    将响应结果存入缓存 (以便下一次查询)    return 生成的响应结果

缓存结果是以 key-value 的键值对形式存储的，这里关键的地方在于存储或者查询缓存结果时，需要生成相应的 key。例如我们可以把 API 请求的 URL 作为缓存的 key，这样同一个接口请求将返回相同的缓存内容。但是在更为复杂的场景下，不能简单使用 URL 作为 key，比如即使是同一个 API 请求，已认证和未认证的用户调用接口得到的结果是不一样的，所以 drf-extensions 使用 KeyConstructor 辅助基类来提供灵活的 key 生成方式。

KeyBit

可以理解为 KeyConstructor 定义的 key 生成规则中的某一项规则定义。例如，同一个 API 请求，已认证和未认证的用户将得到不同的响应结果，我们可以定义 key 的生成规则为请求的 URL + 用户的认证 id。那么 URL 可以看成一个 KeyBit，用户 id 是另一个 KeyBit。

cache_response 装饰器

这个装饰器用来装饰 django-rest-framework 的视图(单个视图函数、视图集中的 action 等)，被装饰的视图将具备缓存功能。

缓存博客文章

我们首先来使用 cache_response 装饰器缓存文章列表接口，代码如下：

blog/views.pyfrom rest_framework_extensions.cache.decorators import cache_responseclass PostViewSet(    mixins.ListModelMixin, mixins.RetrieveModelMixin, viewsets.GenericViewSet):    # ...    @cache_response(timeout=5 * 60, key_func=PostListKeyConstructor())    def list(self, request, *args, **kwargs):        return super().list(request, *args, **kwargs)    @cache_response(timeout=5 * 60, key_func=PostObjectKeyConstructor())    def retrieve(self, request, *args, **kwargs):        return super().retrieve(request, *args, **kwargs)

这里我们分别装饰了 list(获取文章列表的 action)和 retrieve(获取单篇文章)，timeout 参数用于指定缓存失效时间， key_func 指定缓存 key 的生成类(即 KeyConstructor)，当然 PostListKeyConstructor、和 PostObjectKeyConstructor 还未定义，接下来我们就来定义这两个缓存 key 生成类：

blog/views.pyfrom rest_framework_extensions.key_constructor.bits import (    ListSqlQueryKeyBit,    PaginationKeyBit,    RetrieveSqlQueryKeyBit,)from rest_framework_extensions.key_constructor.constructors import DefaultKeyConstructorclass PostListKeyConstructor(DefaultKeyConstructor):    list_sql = ListSqlQueryKeyBit()    pagination = PaginationKeyBit()    updated_at = PostUpdatedAtKeyBit()class PostObjectKeyConstructor(DefaultKeyConstructor):    retrieve_sql = RetrieveSqlQueryKeyBit()    updated_at = PostUpdatedAtKeyBit()

PostListKeyConstructor 用于文章列表接口缓存 key 的生成，它继承自 DefaultKeyConstructor，这个基类中定义了 3 条缓存 key 的 KeyBit：

接口调用的视图方法的 id，例如 blog.views. PostViewSet.list。
客户端请求的接口返回的数据格式，例如 json、xml。
客户端请求的语言类型。

另外我们还添加了 3 条自定义的缓存 key 的 KeyBit：

执行数据库查询的 sql 查询语句
分页请求的查询参数
Post 资源的最新更新时间

以上 6 条分别对应一个 KeyBit，KeyBit 将提供生成缓存键所需要的值，如果任何一个 KeyBit 提供的值发生了变化，生成的缓存 key 就会不同，查询到的缓存结果也就不一样，这个方式为我们提供了一种有效的缓存失效机制。例如 PostUpdatedAtKeyBit 是我们自定义的一个 KeyBit，它提供 Post 资源最近一次的更新时间，如果资源发生了更新，返回的值就会发生变化，生成的缓存 key 就会不同，从而不会让接口读到旧的缓存值。PostUpdatedAtKeyBit的代码如下：

blog/views.pyfrom .utils import UpdatedAtKeyBitclass PostUpdatedAtKeyBit(UpdatedAtKeyBit):    key = "post_updated_at"

因为资源更新时间的 KeyBit 是比较通用的(后面我们还会用于评论资源)，所以我们定义了一个基类 UpdatedAtKeyBit，代码如下：

blog/utils.pyfrom datetime import datetimefrom django.core.cache import cachefrom rest_framework_extensions.key_constructor.bits import KeyBitBaseclass UpdatedAtKeyBit(KeyBitBase):    key = "updated_at"    def get_data(self, **kwargs):        value = cache.get(self.key, None)        if not value:            value = datetime.utcnow()            cache.set(self.key, value=value)        return str(value)

get_data 方法返回这个 KeyBit 对应的值，UpdatedAtKeyBit 首先根据设置的 key 从缓存中读取资源最近更新的时间，如果读不到就将资源最近更新的时间设为当前时间，然后返回这个时间。

当然，我们需要自动维护缓存中记录的资源更新时间，这可以通过 django 的 signal 来完成：

blog/models.pyfrom django.db.models.signals import post_delete, post_savedef change_post_updated_at(sender=None, instance=None, *args, **kwargs):    cache.set("post_updated_at", datetime.utcnow())post_save.connect(receiver=change_post_updated_at, sender=Post)post_delete.connect(receiver=change_post_updated_at, sender=Post)

每当有文章(Post)被新增、修改或者删除时，django 会发出 post_save 或者 post_delete 信号，post_save.connect 和 post_delete.connect 设置了这两个信号的接收器为 change_post_updated_at，信号发出后该方法将被调用，往缓存中写入文章资源的更新时间。

整理一下请求被缓存的逻辑：

请求文章列表接口
根据 PostListKeyConstructor 生成缓存 key，如果使用这个 key 读取到了缓存结果，就直接返回读取到的结果，否则从数据库查询结果，并把查询的结果写入缓存。
再次请求文章列表接口，PostListKeyConstructor 将生成同样的缓存 key，这时就可以直接从缓存中读到结果并返回了。

缓存更新的逻辑：

新增、修改或者删除文章，触发 post_delete, post_save 信号，文章资源的更新时间将被修改。
再次请求文章列表接口，PostListKeyConstructor 将生成不同的缓存 key，这个新的 key 不在缓存中，因此将从数据库查询最新结果，并把查询的结果写入缓存。
再次请求文章列表接口，PostListKeyConstructor 将生成同样的缓存 key，这时就可以直接从缓存中读到结果并返回了。

PostObjectKeyConstructor 用于文章详情接口缓存 key 的生成，逻辑和 PostListKeyConstructor 是完全一样。

缓存评论列表

有了文章列表的缓存，评论列表的缓存只需要依葫芦画瓢。

KeyBit 定义：

blog/views.pyclass CommentUpdatedAtKeyBit(UpdatedAtKeyBit):    key = "comment_updated_at"

KeyConstructor 定义：

blog/views.pyclass CommentListKeyConstructor(DefaultKeyConstructor):    list_sql = ListSqlQueryKeyBit()    pagination = PaginationKeyBit()    updated_at = CommentUpdatedAtKeyBit()

视图集：

@cache_response(timeout=5 * 60, key_func=CommentListKeyConstructor())@action(        methods=["GET"],        detail=True,        url_path="comments",        url_name="comment",        pagination_class=LimitOffsetPagination,        serializer_class=CommentSerializer,    )    def list_comments(self, request, *args, **kwargs):        # ...

缓存其它接口

其它接口的缓存大家可以根据上述介绍的方法来完成，就留作练习了。

Redis 服务

本地内存缓存服务配置简单，适合在开发环境使用，但无法适应多线程和多进程适的环境，线上环境我们使用 Redis 做缓存。有了 Docker，启动一个 Redis 服务就是一件非常简单的事。

在线上环境的容器编排文件 production.yml 中加入一个 Redis 服务：

version: '3'volumes:  static:  database:  esdata:  redis_data:services:  hellodjango.rest.framework.tutorial:    ...    depends_on:      - elasticsearch      - redis    redis:    image: 'bitnami/redis:5.0'    container_name: hellodjango_rest_framework_tutorial_redis    ports:      - '6379:6379'    volumes:      - 'redis_data:/bitnami/redis/data'    env_file:      - .envs/.production

然后在 .envs/.production 文件中添加如下的环境变量，这个值将作为 redis 连接的密码：

REDIS_PASSWORD=055EDy65AAhLgBxMp1u1

然后就可以将服务发布上线了。