Django 缓存系统

Django 是动态网站，一般来说需要实时地生成访问的网页，展示给访问者，这样，内容可以随时变化，但是从数据库读多次把所需要的数据取出来，要比从内存或者硬盘等一次读出来付出的成本大很多。

缓存系统工作原理：

对于给定的网址，尝试从缓存中找到网址，如果页面在缓存中，直接返回缓存的页面，如果缓存中没有，一系列操作（比如查数据库）后，保存生成的页面内容到缓存系统以供下一次使用，然后返回生成的页面内容。

Django settings 中 cache 默认为

{

'default': {

'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',

}

也就是默认利用本地的内存来当缓存，速度很快。当然可能出来内存不够用的情况，其它的一些内建可用的 Backends 有

'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache'

'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache'

'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache'

'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache'

'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache'

'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache'

利用文件系统来缓存：

CACHES = {

'default': {

'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',

'LOCATION': '/var/tmp/django_cache',

'TIMEOUT': 600,

'OPTIONS': {

'MAX_ENTRIES': 1000

}

利用数据库来缓存，利用命令创建相应的表：python manage.py createcachetable cache_table_name

CACHES = {

'default': {

'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',

'LOCATION': 'cache_table_name',

'TIMEOUT': 600,

'OPTIONS': {

'MAX_ENTRIES': 2000

}

下面用一些实例来说明如何使用 Django 缓存系统

一般来说我们用 Django 来搭建一个网站，要用到数据库等。

from django.shortcuts import render

def index(request):

# 读取数据库等并渲染到网页

# 数据库获取的结果保存到 queryset 中

return render(request, 'index.html', {'queryset':queryset})

像这样每次访问都要读取数据库，一般的小网站没什么问题，当访问量非常大的时候，就会有很多次的数据库查询，肯定会造成访问速度变慢，服务器资源占用较多等问题。

from django.shortcuts import render

from django.views.decorators.cache import cache_page

@cache_page(60 * 15) # 秒数，这里指缓存 15 分钟，不直接写900是为了提高可读性

def index(request):

# 读取数据库等并渲染到网页

return render(request, 'index.html', {'queryset':queryset})

当使用了cache后，访问情况变成了如下：

访问一个网址时, 尝试从 cache 中找有没有缓存内容

如果网页在缓存中显示缓存内容，否则生成访问的页面，保存在缓存中以便下次使用，显示缓存的页面。

given a URL, try finding that page in the cache

if the page is in the cache:

return the cached page

else:

generate the page

save the generated page in the cache (for next time)

return the generated page

Memcached 是目前 Django 可用的最快的缓存

另外，Django 还可以共享缓存。

Django 缓存机制详解http://www.sharejs.com/codes/python/6471

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