RabbitMQ3.x之六_RabbitMQ使用场景-CFANZ编程社区

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）

1、配置

# 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

　b、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

　c、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',

}

# 注：其他配置同开发调试版本

　d、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

　　e、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',

]

}

　　f、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',

]

}

2、应用

@cache_page(15) #超时时间为15秒，这15秒是暂存的状态，当过了15秒又是新状态了

a. 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',

# 其他中间件...

'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',

]

CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = ""

CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = ""

CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""

　　b. 单独视图缓存

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)),

]

　　c、局部视图使用

a. 引入TemplateTag

{% load cache %}

b. 使用缓存

{% cache 5000 缓存key %}

缓存内容

{% endcache %}