So verwenden Sie den Python-Cache, um die Datenzugriffsgeschwindigkeit zu verbessern

Python nutzt Caching

Bei der Entwicklung von Webanwendungen oder verteilten Systemen ist Caching eine der gängigen Lösungen, die die Systemleistung erheblich verbessern kann. In Python können wir Speichercache (z. B. mit functools.lru_cache) oder externen Speicher (z. B. mit Redis) verwenden, um die Cache-Funktion zu implementieren. functools.lru_cache）或者外部存储（例如使用Redis）来实现缓存功能。

Django项目接入Redis

Django是一个非常流行的Python Web框架，其内置了很多的功能模块，包括缓存。Django框架默认的缓存后端是内存缓存，然而在实际应用中，内存缓存很容易就会出现OOM（Out of Memory）错误，因此我们需要将Django项目接入到外部的缓存服务中，例如Redis。

为了接入Redis，我们可以使用django-redis这个Django插件。首先在项目的settings.py文件中，我们需要配置Redis的连接信息，例如：

CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
        }
    }
}

这里我们使用了默认的django-redis缓存后端。其中LOCATION参数指定了Redis的连接地址和端口，OPTIONS参数中的CLIENT_CLASS参数指定了Redis连接客户端的类名。

接下来我们可以在代码中使用cache对象来进行缓存操作，例如：

from django.core.cache import cache
...
data = cache.get(key)
if not data:
    data = db.query(...)
    cache.set(key, data, timeout=60)

这里我们使用了cache.get来获取缓存数据，如果缓存中没有数据，则使用数据库查询操作来获取数据，并通过cache.set将数据写入缓存中。其中timeout参数指定了缓存数据的过期时间，单位是秒。

为视图提供缓存服务

在Django中，我们可以为视图提供缓存服务，以提高视图的响应速度。为了提供缓存服务，我们可以使用django.views.decorators.cache模块中提供的装饰器。

声明式缓存

cache_page装饰器可以将视图的响应结果缓存到Redis中，例如：

from django.views.decorators.cache import cache_page
...
@cache_page(60)
def my_view(request):
    ...

这里我们使用了cache_page装饰器，将视图的响应结果缓存到Redis中，过期时间为60秒。

需要注意的是，cache_page装饰器只能用于函数视图，而不能用于类视图。这是因为它是装饰函数的装饰器，而类视图的方法是不能直接装饰的。因此，Django框架提供了method_decorator来解决这个问题，method_decorator是一个装饰类的装饰器。例如：

from django.utils.decorators import method_decorator
from django.views.decorators.cache import cache_page
@method_decorator(cache_page(timeout=60), name='get')
class MyView(View):
    ...

这里我们使用了method_decorator将cache_page装饰器应用到类视图的get方法上。

编程式缓存

除了声明式缓存之外，我们也可以使用编程式缓存来实现对视图的缓存控制。例如：

def my_view(request):
    # 先尝试从缓存中获取数据
    data = cache.get(key)
    if not data:
        # 如果缓存中没有数据，则查询数据库
        data = db.query(...)
        # 将查询结果缓存到Redis中
        cache.set(key, data, timeout=60)
    return HttpResponse(data)

这里我们使用了cache.get来尝试从Redis中获取数据，如果没有获取到，则进行数据库查询操作，并将查询结果写入到Redis中。

需要注意的是，Django框架提供了cache和caches两个现成的变量来支持缓存操作。向cache对象发送get和set消息就可以实现对缓存的读和写操作，但是这种方式能做的操作有限。如果需要更加灵活的对缓存进行操作，我们可以使用caches['default']

Django-Projekt ist mit Redis verbunden

Django ist ein sehr beliebtes Python-Webframework mit vielen integrierten Funktionsmodulen, einschließlich Caching. Das Standard-Cache-Backend des Django-Frameworks ist der Speichercache. In tatsächlichen Anwendungen kann der Speichercache jedoch leicht zu OOM-Fehlern (Out of Memory) führen. Daher müssen wir das Django-Projekt mit einem externen Cache-Dienst wie Redis verbinden.

Um auf Redis zuzugreifen, können wir das Django-Plugin django-redis verwenden. Zuerst müssen wir in der Datei settings.py des Projekts die Redis-Verbindungsinformationen konfigurieren, zum Beispiel:

from django.core.cache import caches
...
redis_cli = caches['default'].client

Hier verwenden wir das Standard-Cache-Backend django-redis. Der Parameter LOCATION gibt die Redis-Verbindungsadresse und den Port an, und der Parameter CLIENT_CLASS im Parameter OPTIONS gibt den Klassennamen des Redis-Verbindungsclients an.

Als nächstes können wir das cache-Objekt im Code verwenden, um Caching-Vorgänge durchzuführen, zum Beispiel:

rrreee
• Hier verwenden wir cache.get, um Cache-Daten abzurufen Wenn sich keine Daten im Cache befinden, verwenden Sie die Datenbankabfrageoperation, um die Daten abzurufen, und schreiben Sie die Daten über cache.set in den Cache. Der Parameter timeout gibt die Ablaufzeit der zwischengespeicherten Daten in Sekunden an.
  Caching-Dienste für Ansichten bereitstellen
• In Django können wir Caching-Dienste für Ansichten bereitstellen, um die Reaktionsgeschwindigkeit der Ansichten zu verbessern. Um Caching-Dienste bereitzustellen, können wir die im Modul django.views.decorators.cache bereitgestellten Dekoratoren verwenden.
  Deklaratives Caching
• Der cache_page-Dekorator kann die Antwortergebnisse der Ansicht in Redis zwischenspeichern, zum Beispiel:

  rrreee

  Hier verwenden wir den cache_page-Dekorator, um die Ansicht zwischenzuspeichern Die Antwortergebnisse werden in Redis zwischengespeichert und die Ablaufzeit beträgt 60 Sekunden.

Es ist zu beachten, dass der cache_page-Dekorator nur für Funktionsansichten und nicht für Klassenansichten verwendet werden kann. Dies liegt daran, dass es sich um einen Dekorator handelt, der Funktionen dekoriert, und Klassenansichtsmethoden nicht direkt dekoriert werden können. Daher bietet das Django-Framework method_decorator zur Lösung dieses Problems. method_decorator ist ein Dekorator zum Dekorieren von Klassen. Zum Beispiel:

rrreee

Hier verwenden wir method_decorator, um den cache_page-Dekorator auf die get-Methode der Klassenansicht anzuwenden.

Programmatisches Caching

• Zusätzlich zum deklarativen Caching können wir auch programmatisches Caching verwenden, um die Cache-Steuerung von Ansichten zu implementieren. Zum Beispiel:

  rrreee

  Hier verwenden wir cache.get, um zu versuchen, Daten von Redis abzurufen. Wenn diese nicht abgerufen werden, führen Sie eine Datenbankabfrage durch und schreiben die Abfrageergebnisse in Redis.
• Es ist zu beachten, dass das Django-Framework zwei vorgefertigte Variablen bereitstellt, cache und caches, um Caching-Vorgänge zu unterstützen. Lese- und Schreibvorgänge im Cache können durch das Senden von get- und set-Nachrichten an das cache-Objekt erreicht werden, aber die Vorgänge, die in ausgeführt werden können auf diese Weise sind begrenzt. Wenn wir den Cache flexibler betreiben müssen, können wir caches['default'] verwenden, um den angegebenen Cache-Dienst abzurufen und ihn dann zu betreiben. Zum Beispiel:

  rrreee

  Cache-bezogene Probleme
• Cache ist ein sehr effektives Mittel zur Leistungsoptimierung, aber in tatsächlichen Anwendungen müssen wir auf einige Cache-bezogene Probleme achten, um unerwartete Fehler zu vermeiden.
  Cache-Lawine

Cache-Lawine ist ein Phänomen, bei dem eine große Datenmenge im Cache gleichzeitig abläuft oder der Cache-Server ausfällt, wodurch der Cache ungültig wird und der Druck auf die Datenbank sofort zunimmt. oder sogar ein Zusammenbruch. Um eine Cache-Lawine zu vermeiden, können wir die folgenden Methoden verwenden:

Legen Sie die Cache-Ablaufzeit zufällig fest, um zu verhindern, dass eine große Anzahl von Caches gleichzeitig ungültig wird. 🎜🎜🎜🎜Verwenden Sie verteilte Sperren, um die Cache-Konsistenz sicherzustellen. 🎜🎜🎜🎜Verwenden Sie mehrstufigen Cache, z. B. das Platzieren heißer Daten im Speichercache und kalter Daten in Redis, um einen sofortigen Druckanstieg durch Cache-Fehler zu vermeiden. 🎜🎜🎜🎜Cache-Aufschlüsselung🎜🎜Cache-Aufschlüsselung bezieht sich auf das Phänomen, dass nach dem Ausfall eines bestimmten Caches eine große Anzahl von Anforderungen gleichzeitig in die Datenbank strömt, was dazu führt, dass der Druck der Datenbank sofort steigt oder sie sogar zusammenbricht. Um einen Cache-Ausfall zu vermeiden, können wir die folgenden Methoden anwenden: 🎜🎜🎜🎜Verwenden Sie Mutex-Sperren, um zu verhindern, dass eine große Anzahl von Anforderungen gleichzeitig in die Datenbank gelangt. 🎜🎜🎜🎜 Cache vorab laden, dh den Cache vor Ablauf des Caches aktualisieren, um eine große Anzahl von Anforderungen zu vermeiden, wenn der Cache abläuft. 🎜🎜🎜🎜Verwenden Sie den Hotspot-Datencache, um häufig angeforderte Daten im Speichercache zu platzieren und so eine große Anzahl von Anfragen zu vermeiden, wenn der Cache ausfällt. 🎜🎜🎜🎜Cache-Penetration🎜🎜Cache-Penetration bezieht sich auf das Phänomen, dass sich keine erforderlichen Daten im Cache befinden, was dazu führt, dass Anforderungen direkt auf die Datenbank zugreifen, was zu einem erhöhten Druck auf die Datenbank führt oder sogar zusammenbricht. Um eine Cache-Penetration zu vermeiden, können wir die folgenden Methoden verwenden: 🎜

• Für Daten, die sich nicht im Cache befinden, können Sie einen Standardwert festlegen, um zu vermeiden, dass direkter Zugriff auf die Datenbank angefordert wird.

• Verwenden Sie den Bloom-Filter, um aufzuzeichnen, welche Daten nicht im Cache vorhanden sind, um einen direkten Zugriff auf die Datenbank zu vermeiden.

• Überprüfen Sie die Anforderungsparameter, um illegale Anforderungen für den Zugriff auf die Datenbank zu vermeiden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie den Python-Cache, um die Datenzugriffsgeschwindigkeit zu verbessern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!