我的网站搭建(第十六天)使用Redis缓存提速

    在服务器配置不算高的情况下&＃xff0c;频繁地访问数据库会增加许多开销&＃xff0c;当查询的内容较多或较复杂时&＃xff0c;会占用很多的查询时间&＃xff0c;容易使得访问卡&＃xff0c;慢&＃xff0c;出错等情况。由于之前在部署网站的时候&＃xff0c;我没有采用那些常用的缓存技术&＃xff0c;随着我的发表文章越来越多&＃xff0c;我也感受到了卡&＃xff0c;慢的现象&＃xff0c;用户体验很差。之前我也学习过redis基本使用&＃xff0c;而且将所学习内容总结在Redis使用教程 (全)这篇文章里&＃xff0c;这次是将Redis应用在Django项目中&＃xff0c;一起来学习下吧&＃xff01;

    首先&＃xff0c;有必要对redis作一个简单介绍&＃xff0c;一个开源的高性能的key-value存储系统

1、redis特点

    1) redis支持数据的持久化&＃xff0c;可以将内存中的数据保持在磁盘中&＃xff0c;重启的时候可以再次加载进行使用
    2) redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据&＃xff0c;同时还提供list&＃xff0c;set&＃xff0c;sorted set&＃xff0c;hash等数据结构的存储
    3) redis支持数据的备份&＃xff0c;即master-slave模式的数据备份

2、redis优势

    1) 性能极高 – redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 
    2) 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 String, List, Hash, Set 及 Sorted Set 数据类型操作
    3) 原子 – redis的所有操作都是原子性的&＃xff0c;同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行
    4) 丰富的特性 – redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性

    了解到上面的redis内容&＃xff0c;看看如何将redis缓存应Django服务器中

3、redis安装

    具体安装&＃xff0c;见Redis使用教程 (全)

    安装好后&＃xff0c;可将redis服务以守护进程运行

4、安装django-redis和settings配置

    执行命令&＃xff0c;即可安装&＃xff1a;

pip install django-redis

    目前django-redis已更新到4.9.0版本。安装完毕之后&＃xff0c;给Django项目的settings.py文件添加如下配置

CACHES &＃61; {&＃39;default&＃39;: {&＃39;BACKEND&＃39;: &＃39;django_redis.cache.RedisCache&＃39;,&＃39;LOCATION&＃39;: &＃39;127.0.0.1:6379&＃39;,"OPTIONS": {"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",},},
}

    网上大部分文章该部分配置有误&＃xff08;可能是旧版的redis库对应配置&＃xff09;&＃xff0c;都是写成如下&＃xff1a;

CACHES &＃61; {&＃39;default&＃39;: {&＃39;BACKEND&＃39;: &＃39;redis_cache.cache.RedisCache&＃39;,&＃39;LOCATION&＃39;: &＃39;127.0.0.1:6379&＃39;,"OPTIONS": {"CLIENT_CLASS": "redis_cache.client.DefaultClient",},},
}

    这么写会报错&＃xff1a;InvalidCacheBackendError: Could not find backend redis_cache.cache.RedisCache&＃39;: No module named redis_cache.cache。找不到对应的模块。另外&＃xff0c;LOCATION参数和你的redis.conf文件中IP地址和端口要一致。redis服务才能监听到你的读写操作

5、测试redis缓存

    该步骤非必须&＃xff0c;只是为了测试看可否正常使用redis

    进入django的后台命令模式&＃xff1a;

python manage.py shell

    逐条输入如下命令测试&＃xff1a;

from django.core.cache import cache #引入缓存模块
cache.set(&＃39;k&＃39;, &＃39;12314&＃39;, 30*60)      #写入key为k&＃xff0c;值为12314的缓存&＃xff0c;有效期30分钟
cache.has_key(&＃39;k&＃39;) #判断key为k是否存在
cache.get(&＃39;k&＃39;)     #获取key为k的缓存

    测试没问题&＃xff0c;则说明可正常使用

    若出现错误&＃xff1a;ConnectionError: Error 10061 connecting to None:6379。说明没开启redis

6、redis缓存功能开发

    redis支持字符串、列表、集合、字典等数据结构。经测试&＃xff0c;可将Python的字典和列表直接存储。也可以用json模块对字典和列表转化成字符串再存储

    至于缓存时效看具体情况&＃xff0c;建议30分钟或者1小时更新一次。原本我考虑1天更新1次数据&＃xff0c;但全球有很多个时区。不是每个时区都和我一样在0点的时候看到更新结果。所以&＃xff0c;每1小时更新一次的频率较为合适&＃xff0c;你可以直接设置60*60秒。而我需要整点的时候更新&＃xff0c;需要再多一步计算到下一个整点还有多少秒

    我将一些复杂的查询做了改动&＃xff0c;主要是一些文章排行的统计&＃xff0c;下面是获取最新发表与最新推荐的排行缓存内容&＃xff0c;注释的部分代码是之前没有使用缓存&＃xff0c;直接操作的数据库。其中随机发表不适合使用缓存&＃xff0c;否则查询出来的就是固定文章&＃xff0c;从而不具有随机性了

# 最新发表的15篇博客
# new_publish &＃61; Post.objects.filter(Q(display&＃61;0) | Q(display__isnull&＃61;True))[:15]
new_publish &＃61; cache.get(&＃39;new_publish&＃39;)
if new_publish is None:new_publish &＃61; Post.objects.filter(Q(display&＃61;0) | Q(display__isnull&＃61;True))[:15]# 60*60表示60秒*60,也就是1小时cache.set(&＃39;new_publish&＃39;, new_publish, 60 * 60)# 获取Post模型类或模型的实例&＃xff0c;并返回ContentType表示该模型的实例
post_content_type &＃61; ContentType.objects.get_for_model(Post)# 最新推荐的15篇博客
# new_recommend &＃61; get_new_recommend_post(post_content_type)
new_recommend &＃61; cache.get(&＃39;new_recommend&＃39;)
if new_recommend is None:new_recommend &＃61; get_new_recommend_post(post_content_type)# 60*60表示60秒*60,也就是1小时cache.set(&＃39;new_recommend&＃39;, new_recommend, 60 * 60

    还有周榜&＃xff0c;月榜&＃xff0c;总榜

# 阅读量周榜博客榜单
# last_7_days_hot_data &＃61; get_7_days_read_posts()
last_7_days_hot_data &＃61; cache.get(&＃39;last_7_days_hot_data&＃39;)
if last_7_days_hot_data is None:last_7_days_hot_data &＃61; get_7_days_read_posts()# 60*60表示60秒*60,也就是1小时cache.set(&＃39;last_7_days_hot_data&＃39;, last_7_days_hot_data, 60 * 60)# 阅读量月榜博客榜单
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if last_30_days_hot_data is None:last_30_days_hot_data &＃61; get_30_days_read_posts()# 60*60表示60秒*60,也就是1小时cache.set(&＃39;last_30_days_hot_data&＃39;, last_30_days_hot_data, 60 * 60)# 阅读量总榜博客榜单
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all_hot_posts &＃61; cache.get(&＃39;all_hot_posts&＃39;)
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    这里只是简单地表示一下缓存的应用&＃xff0c;所以直接将定义的函数写入了代码中&＃xff0c;如果不清楚排行的统计功能&＃xff0c;可以看看之前写的博客统计排行

    运行之后可以使用redis-cli和keys *的命令检查当前redis库中是否存在上述键&＃xff0c;如果没有看到&＃xff0c;可以尝试重新启动Web服务

    这里我写入redis缓存是被动写入。需要打开前端页面触发该行为&＃xff0c;一小时后缓存内容自动消失&＃xff0c;仍需要重新加载。所以打开页面正好需要写入缓存时&＃xff0c;该页面打开速度相对慢一点。有了缓存之后&＃xff0c;后面打开速度还是有不少改善。经测试&＃xff0c;这一点改动&＃xff0c;打开首页足足加快了0.5-1秒。

原文出处&＃xff1a;https://www.jzfblog.com/detail/115&＃xff0c;文章的更新编辑以此链接为准。欢迎关注源站文章&＃xff01;