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Django4.0 缓存框架-设置缓存

2022-03-17 14:27 更新

缓存系统需要少量的设置。也就是说，你必须告诉它你的缓存数据应该放在哪里 —— 是在数据库中，还是在文件系统上，或者直接放在内存中。这是一个重要的决定，会影响你的缓存的性能；是的，有些缓存类型比其他类型快。

缓存设置项位于你的配置文件的缓存配置中。这里有缓存配置所有可用值的说明。

Memcached 是一个完全基于内存的缓存服务器，最初开发用于处理 LiveJournal.com 的高负载，随后由 Danga Interactive 开源。 Facebook 和 Wikipedia 等网站使用它来减少数据库访问并显着提高网站性能。

Memcached 以一个守护进程的形式运行，并且被分配了指定数量的 RAM。它所做的就是提供一个快速接口用于在缓存中添加，检索和删除数据。所有数据都直接存储在内存中，因此不会产生数据库或文件系统使用的开销。

在安装了 Memcached 本身之后，你需要安装一个 Memcached 绑定。有几个 Python Memcached 绑定可用；Django 支持的两个绑定是 pylibmc 和 pymemcache 。

在 Django 中使用 Memcached ：

设置 BACKEND 为 django.core.cache.backends.memcached.PyMemcacheCache 或 django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache （取决于你选择的 memcached 绑定）。
将 LOCATION 设置为 ip:port 值，其中 ip 是 Memcached 守护进程的 IP 地址，port 是 Memcached 运行的端口，或者设置为 unix:path 值，其中 path 是 Memcached Unix socket 文件的路径。

在这个例子中，Memcached 运行在 localhost（127.0.0.1）端口 11211，使用 pymemcache 绑定：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyMemcacheCache',
        'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
    }
}

在这个例子中，Memcached 可以通过本地 Unix 套接字文件 /tmp/memcached.sock 使用 pymemcache 绑定：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyMemcacheCache',
        'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock',
    }
}

Memcached 有一个很好的特性，就是它可以在多台服务器上共享一个缓存。这意味着你可以在多台机器上运行 Memcached 守护进程，程序将把这组机器作为一个单一的缓存，而不需要在每台机器上重复缓存值。要利用这个特性，请在 LOCATION 中包含所有服务器地址，可以是分号或逗号分隔的字符串，也可以是一个列表。
在这个例子中，缓存是通过运行在 IP 地址 172.19.26.240 和 172.19.26.242 上的 Memcached 实例共享的，这两个实例都在 11211 端口上：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyMemcacheCache',
        'LOCATION': [
            '172.19.26.240:11211',
            '172.19.26.242:11211',
        ]
    }
}

在下面的例子中，缓存是由运行在 IP 地址 172.19.26.240（端口11211）、172.19.26.242（端口11212）和 172.19.26.244（端口11213）上的 Memcached 实例共享的：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyMemcacheCache',
        'LOCATION': [
            '172.19.26.240:11211',
            '172.19.26.242:11212',
            '172.19.26.244:11213',
        ]
    }
}

关于 Memcached 的最后一点是，基于内存的缓存有一个缺点：因为缓存的数据存储在内存中，如果你的服务器崩溃，数据将丢失。显然，内存并不是用来永久存储数据的，所以不要依赖基于内存的缓存作为你唯一的数据存储。毫无疑问，Django 缓存后端中的每个都不应该用于永久存储 —— 它们的目的都是为了缓存的解决方案，而不是存储 —— 但我们在这里指出这一点是因为基于内存的缓存是格外临时的。

Redis

Redis 是一个可用于缓存的内存数据库。首先，您需要一个在本地或远程机器上运行的 Redis 服务器。

设置 Redis 服务器后，您需要为 Redis 安装 Python 绑定。 redis-py 是 Django 原生支持的绑定。还建议安装额外的hiredis-py 包。

使用 Redis 作为 Django 的缓存后端：

将 BACKEND 设置为 django.core.cache.backends.redis.RedisCache
使用适当的方案将 LOCATION 设置为指向您的 Redis 实例的 URL。

例如，如果 Redis 在 localhost (127.0.0.1) 端口 6379 上运行：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.redis.RedisCache',
        'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379',
    }
}

Redis 服务器通常受到身份验证的保护。为了提供用户名和密码，请将它们与 URL 一起添加到 LOCATION：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.redis.RedisCache',
        'LOCATION': 'redis://username:password@127.0.0.1:6379',
    }
}

如果您在复制模式下设置了多个 Redis 服务器，则可以将服务器指定为分号或逗号分隔的字符串，或者作为列表。使用多台服务器时，写入操作在第一台服务器（领导者）上执行。读取操作在随机选择的其他服务器（副本）上执行：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.redis.RedisCache',
        'LOCATION': [
            'redis://127.0.0.1:6379', # leader
            'redis://127.0.0.1:6378', # read-replica 1
            'redis://127.0.0.1:6377', # read-replica 2
        ],
    }
}

数据库缓存

Django 可以在数据库中存储缓存数据。如果你有一个快速、索引正常的数据库服务器，这种缓存效果最好。
用数据库表作为你的缓存后端：

将 BACKEND 设置为 django.core.cache.backends.db.DatabaseCache
将 LOCATION 设置为数据库表的 tablename。这个表名可以是没有使用过的任何符合要求的名称。

在这个例子中，缓存表的名称是 my_cache_table ：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',
        'LOCATION': 'my_cache_table',
    }
}

与其他缓存后端不同，数据库缓存不支持在数据库级别自动剔除过期条目。相反，每次调用 add()、set() 或 touch() 时都会剔除过期的缓存条目。

创建缓存表

使用数据库缓存之前，必须通过下面的命令创建缓存表：

python manage.py createcachetable

这将在数据库中创建一个表，该表的格式与 Django 数据库缓存系统期望的一致。该表的表名取自 LOCATION 。
如果你正在使用多个数据库缓存， createcachetable 会为每个缓存创建一个表。
如果你正在使用多个数据库， createcachetable 观察你的数据库路由器的 allow_migrate() 方法。
像 migrate 一样， createcachetable 不会影响已经存在的表，它只创建缺失的表。
要打印即将运行的 SQL，而不是运行它，请使用 createcachetable --dry-run 选项。

多数据库

如果在多数据库中使用缓存，你也需要设置数据库缓存表的路由指令。因为路由的原因，数据库缓存表在 django_cache 应用程序中显示为 CacheEntry 的模型名。这个模型不会出现在模型缓存中，但模型详情可用于路由目的。
比如，下面的路由可以将所有缓存读取操作指向 cache_replica ，并且所有的写操作指向 cache_primary。缓存表将会只同步到 cache_primary。

class CacheRouter:
    """A router to control all database cache operations"""

    def db_for_read(self, model, **hints):
        "All cache read operations go to the replica"
        if model._meta.app_label == 'django_cache':
            return 'cache_replica'
        return None

    def db_for_write(self, model, **hints):
        "All cache write operations go to primary"
        if model._meta.app_label == 'django_cache':
            return 'cache_primary'
        return None

    def allow_migrate(self, db, app_label, model_name=None, **hints):
        "Only install the cache model on primary"
        if app_label == 'django_cache':
            return db == 'cache_primary'
        return None

如果你没有指定路由指向数据库缓存模型，缓存后端将使用默认的数据库。
如果没使用数据库缓存后端，则无需担心为数据库缓存模型提供路由指令。

文件系统缓存

基于文件的后端序列化并保存每个缓存值作为单独的文件。要使用此后端，可将 BACKEND 设置为 django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache并将 LOCATION 设置为一个合适的路径。比如，在 /var/tmp/django_cache 存储缓存数据，使用以下配置：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
        'LOCATION': '/var/tmp/django_cache',
    }
}

如果使用 Windows 系统，将驱动器号放在路径开头，如下：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
        'LOCATION': 'c:/foo/bar',
    }
}

目录路径应该是绝对路径——因此，它应该以文件系统根目录开始。无需担心是否需要以斜杠结尾。

确保此设置指向的目录存在并且可读可写，或者它可以由运行 Web 服务器的系统用户创建。继续上面的例子，如果你的服务器以用户 apache 运行，确保目录 /var/tmp/django_cache 存在并且用户 apache 可读写，或者它可以由用户 apache 创建。

当缓存 LOCATION 包含在 MEDIA_ROOT 或 STATICFILES_FINDERS 中，敏感数据可能被暴露。
获得访问缓存文件的攻击者不仅可以伪造 HTML 内容，你的网站会信任它，而且还可以远程执行任意代码，因为数据是用 pickle 序列化的。

本地内存缓存

如果你的配置文件中没有指定其他缓存，那么这是默认的缓存。如果你想获得内存缓存的速度优势，但又不具备运行 Memcached 的能力，可以考虑使用本地内存缓存后端。这个缓存是每进程所有和线程安全的。要使用它，可以将 BACKEND 设置为 django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache。例如：

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

LOCATION 被用于标识各个内存存储。如果只有一个 locmem 缓存，你可以忽略 LOCATION 。但是如果你有多个本地内存缓存，那么你至少要为其中一个起个名字，以便将它们区分开。
这种缓存使用最近最少使用（LRU）的淘汰策略。
请注意，每个进程都会有自己的私有缓存实例，这意味着不可能进行跨进程缓存。这也意味着本地内存缓存的内存效率不是特别高，所以对于生产环境来说，它可能不是一个好的选择。对于开发来说是不错的选择。

虚拟缓存（用于开发环境）

最后，Django 带有一个实际上不是缓存的虚拟缓存，它只是实现缓存接口，并不做其他操作。
如果你有一个生产网站，在不同的地方使用了大量的缓存，但在开发／测试环境中，你不想缓存，也不想单独修改你的代码，那么这就很有用。要激活虚拟缓存，可以像这样设置 BACKEND ：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache',
    }
}

使用自定义缓存后端

虽然 Django 包含了许多开箱即用的缓存后端支持，但有时你可能会想使用一个自定义的缓存后端。要在 Django 中使用外部缓存后端，使用 Python 导入路径作为 BACKEND 的 CACHES 配置中的 BACKEND，像这样：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'path.to.backend',
    }
}

如果你正在创建自己的后端，你可以使用标准缓存作为参考实现。你可以在 Django 源代码的 django/core/cache/backends/ 目录找到代码。
注意：除非是令人信服的理由，诸如服务器不支持缓存，否则你应该使用 Django 附带的缓存后端。他们经过了良好的测试并有完整文档。

缓存参数

每个缓存后端可以通过额外的参数来控制缓存行为。这些参数在 CACHES 配置中作为附加键提供。有效参数如下：

TIMEOUT ：缓存的默认超时时间，以秒为单位。这个参数默认为 300 秒（5 分钟）。你可以将 TIMEOUT 设置为 None，这样，默认情况下，缓存键永远不会过期。值为 0 会导致键立即过期（实际上是 “不缓存”）。
OPTIONS ：任何应该传递给缓存后端的选项。有效的选项列表会随着每个后端而变化，由第三方库支持的缓存后端会直接将其选项传递给底层缓存库。

实施自有缓存策略的缓存后端（即 locmem、filesystem 和 database 后端）将尊重以下选项：

MAX_ENTRIES ：删除旧值之前允许缓存的最大条目。默认是 300 。
CULL_FREQUENCY ：当达到 MAX_ENTRIES 时，被删除的条目的比例。实际比例是 1 / CULL_FREQUENCY，所以将 CULL_FREQUENCY 设置为 2，即当达到 MAX_ENTRIES 时将删除一半的条目。这个参数应该是一个整数，默认为 3。
CULL_FREQUENCY 的值为 0 意味着当达到 MAX_ENTRIES 时，整个缓存将被转储。在某些后端（特别是 database ），这使得缓存速度更快，但代价是缓存未命中更多。

Memcached 和 Redis 后端将 OPTIONS 的内容作为关键字参数传递给客户端构造函数，从而允许对客户端行为进行更高级的控制。

KEY_PREFIX：一个自动包含在 Django 服务器使用的所有缓存键中的字符串（默认为前缀）。
VERSION ：Django 服务器生成的缓存键的默认版本号。
KEY_FUNCTION ：一个字符串，包含一个函数的点分隔路径，该函数定义了如何将前缀、版本和键组成一个最终的缓存键。

在本例中，正在配置一个文件系统后端，超时为 60 秒，最大容量 1000 项：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
        'LOCATION': '/var/tmp/django_cache',
        'TIMEOUT': 60,
        'OPTIONS': {
            'MAX_ENTRIES': 1000
        }
    }
}

下面是一个基于 pylibmc 的后端配置的例子，它启用了二进制协议、SASL 认证和 ketama 行为模式：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',
        'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
        'OPTIONS': {
            'binary': True,
            'username': 'user',
            'password': 'pass',
            'behaviors': {
                'ketama': True,
            }
        }
    }
}

下面是一个基于 pymemcache 的后端配置实例，它启用了客户端池（通过保持客户端连接来提高性能），将 memcache／网络错误视为缓存失效，并在连接的 socket 上设置了 TCP_NODELAY 标志：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyMemcacheCache',
        'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
        'OPTIONS': {
            'no_delay': True,
            'ignore_exc': True,
            'max_pool_size': 4,
            'use_pooling': True,
        }
    }
}

这是一个基于 redis 的后端的示例配置，它选择数据库 10（默认情况下 Redis 附带 16 个逻辑数据库），指定解析器类（如果安装了hiredis-py 包，则默认使用 redis.connection.HiredisParser），以及设置自定义连接池类（默认使用redis.ConnectionPool）：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.redis.RedisCache',
        'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379',
        'OPTIONS': {
            'db': '10',
            'parser_class': 'redis.connection.PythonParser',
            'pool_class': 'redis.BlockingConnectionPool',
        }
    }
}

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