Python 框架学习 Django篇 (十) Redis 缓存

news/2024/5/7 22:28:49/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_42883074/article/details/134310440

     开发服务器系统的时候,程序的性能是至关重要的。经过我们前面框架的学习,得知一个请求的处理基本分为接受http请求、数据库处理、返回json数据,而这3个部分中就属链接数据库请求的响应速度最慢,因为数据库操作涉及到数据库服务处理请求,读写硬盘数据

     而操作数据库的增、删、改、查中,查询属于读取数据,而删除、修改、增加属于写入数据,我们做缓存也主要是给查询这块的数据做优化

一、缓存的原理

      众所周知,从内存中读写数据的速度要比去磁盘中读写的速度要快,而缓存就是先将我们要查询的数据从mysql数据库中读取一份,然后放到内存中,因为避免了从硬盘读取表记录的操作,程序访问内存的速度要比访问数据库快很多,特别是当一个读操作要涉及到多张表的联合查询,或者这些表比较大,就会非常耗时

      而做缓存可以使用多种方案,最简单的直接通过python的字典做缓存,但这种方法同时也具有很大的弊端,比如不支持分布式,当业务量大的时候部署到不同主机会造成严重的资源占用问题,并且当有一台主机上的缓存数据需要更新时,要通知其他节点一起更新,比较麻烦, 还要防止 数据同步前 可能不同节点给出的数据不一致的问题,而RedisMemcached 是目前两种主流的缓存服务方案,我们这里使用redis做缓存

1、redis部署

网上装redis的教程很多我这里不在赘述,为了省事直接用docker部署了

mkdir /apps/demo/redis/{conf,data} -p
cd /apps/demo/redis#拉取镜像
docker pull redis:6.2.7

  vi conf/redis.conf

bind 0.0.0.0maxmemory 4GB
maxmemory-policy allkeys-lru
maxmemory-samples 10tcp-backlog 511aof-rewrite-incremental-fsync yes
rdb-save-incremental-fsync yes
rdbcompression yes
rdbchecksum yesaof-rewrite-incremental-fsync yesrequirepass 123456
rename-command FLUSHDB ""
rename-command FLUSHALL ""
rename-command CONFIG ""activerehashing yes
dynamic-hz yes
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64
list-max-ziplist-entries 512
list-max-ziplist-value 64
set-max-intset-entries 512
zset-max-ziplist-entries 128
zset-max-ziplist-value 64

配置说明

bind 0.0.0.0     #允许外部访问## 内存优化
maxmemory 4GB                                   # 设置Redis实例的最大内存限制
maxmemory-policy allkeys-lru                    # 设置在达到最大内存限制时所采取的淘汰策略为LRU(最近最少使用)
maxmemory-samples 10                            # 指定在key的过期删除策略中随机抽取的样本数目## 网络优化
tcp-backlog 511                                 # 设置内核中由Redis监听的TCP连接的最大长度## 持久化优化
aof-rewrite-incremental-fsync yes               # 启用AOF(Append Only File)增量式文件同步
rdb-save-incremental-fsync yes                  # 使用增量传输来持久化RDB文件
rdbcompression yes                              # 开启RDB文件的压缩
rdbchecksum yes                                 # 启用RDB文件的校验和## AOF压缩
aof-rewrite-incremental-fsync yes               # 启用AOF(Append Only File)增量式文件同步## 安全
requirepass yourpassword                        # 设置Redis服务器连接密码
rename-command FLUSHDB ""                       # 重命名FLUSHDB命令
rename-command FLUSHALL ""                      # 重命名FLUSHALL命令
rename-command CONFIG ""                         # 重命名CONFIG命令## 性能优化
activerehashing yes                             # 启用集群环境的rehashing(对已有的键表重新分布)
dynamic-hz yes                                 
hash-max-ziplist-entries 512                    # 设置hash结构的压缩阈值
hash-max-ziplist-value 64                       # 设置hash结构的压缩阈值
list-max-ziplist-entries 512                    # 设置list结构的压缩阈值
list-max-ziplist-value 64                       # 设置list结构的压缩阈值
set-max-intset-entries 512                      # 设置intset编码的集合的最大元素数量
zset-max-ziplist-entries 128                    # 设置zset结构的压缩阈值
zset-max-ziplist-value 64                       # 设置zset结构的压缩阈值

2、启动服务

vi ./run.sh

 docker run -p 36379:6379 --name redis \-v ./data:/data \-v ./conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \-d redis:6.2.7 \redis-server /etc/redis/redis.conf

运行

sh run.sh

二、Redis使用

Redis是一个数据仓库服务,这个仓库里面可以存储很多 数据对象

存储的每个数据对象都有一个key,根据这个key,可以找到这个对象。

要添加一个数据对象,必须为这个数据对象指定一个key,就像指定一个房间号

Redis key 对应的value支持多种数据对象,可以是字符串、列表、哈希对象

 

 查阅资料的时候发现有一篇同样讲缓存的帖子很不错,这里留个档

https://blog.csdn.net/qq_43745578/article/details/128569060

 1、登录redis

#登录redis容器
docker exec -it redis bash#通过redis客户端登录数据库
redis-cli -h 127.0.0.1#认证用户
auth 123456

 

2、redis数据库切换

redis数据库和mysql一样都是包含很多个数据库的,编号为0-15,通过select 命令切换不同的数据库使用,每个数据库我们可以看作是一个仓库用来存放货物,默认编号为0 ,现在我们切换到1号数据库然后进行下面的仓库,切换完后能看到端口后面跟着个1

select 1

 

3、添加数据

上面说了,redis可以存放各种类型的数据,字符串、列表、哈希对象等等,而根据不同类型的数据,redis也有想对应的命令,比如我们要存入的数据是一个字符串,那么新增的命令就是set,而对应的查询命令为 get  key名

127.0.0.1:6379[1]> set zhangsan:1 ynby
OK127.0.0.1:6379[1]> get zhangsan:1
"ynby"

4、查询所有的key

很多时候我们是不记得key的名称,就需要模糊查询一下key有那些

127.0.0.1:6379[1]> keys zha*
1) "zhangsan:1"
127.0.0.1:6379[1]>

5、删除数据

127.0.0.1:6379[1]> del zhangsan:1
(integer) 1
127.0.0.1:6379[1]> keys *
(empty array)

6、添加哈希值

如果我们要存入 Redis的对象比较复杂,比如用户信息,包括等级、金币、姓名等等,

可以使用哈希(Hash)对象,Redis 哈希对象的每个字段 ,术语称之为 field

存入Hashes,就使用客户端命令 hmset 或者 hset

#添加hash值
127.0.0.1:6379[1]> hmset user:2001 level 10 coin 1977 name 你好
OK#获取单个字段的值hget
127.0.0.1:6379[1]> hget user:2001 coin
"1977"#获取所有字段的值hgetall
127.0.0.1:6379[1]> hgetall user:2001
1) "level"
2) "10"
3) "coin"
4) "1977"
5) "name"
6) "\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd"

上面案例中的name字段的值被utf8编码了,客户端程序在使用时根据需要进行相应解码

7、定义哈希表

既然 Hash 本身就是一个字典,我们通常还会把整个用户表都直接放入 一个hash里面

可以给这个hash对应的对象 起一个key名为 usertable

#添加表数据
hmset usertable u2001  id:2001|level:10|coin:1977|name:张三
hmset usertable u2002  id:2002|level:13|coin:1927|name:李四#查询表数据
127.0.0.1:6379[1]> hget usertable u2002
"id:2002|level:13|coin:1927|name:\xe6\x9d\x8e\xe5\x9b\x9b"

 步骤6、7保存的方法各有个的缺点,方案6是方便修改单个field的值,但是容易出现大量的key,方案7虽然全局查看key较为方便,但没办法修改单个field的值,只能一起修改

三、Django项目缓存配置

1、安装redis库

pip install django-redis

2、配置django全局缓存

Django_demo/Django_demo/settings.py

CACHES = {"default": {"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache","LOCATION": "redis://101.43.156.78:36379/1","OPTIONS": {"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",# 密码'PASSWORD': '123456',  #没有密码就去掉这行}}
}

 上面的这段配置可以放在数据库 DATABASES 配置项的下方。LOCATION 配置项最后的数字1 是 DB number,指定redis的数据库号

3、使用缓存配置

不是任何数据库的数据都应该使用缓存,至少满足两个要求(频繁读取的数据 、较少变动的数据)

如果这个数据写入后基本就不会在修改了,但是需要经常性的读取,那么他就是一个值得缓存的数据

举个例子

      在前面编写的案例中,属于药品的信息就符合上面的两点要求,我们可以在处理列出药品 的API接口 的代码中,把数据库读出的内容进行缓存,这里我们采用上面的缓存方案二(redis使用-7)把所有的 列出药品都放在一个哈希对象中

      首先,我们需要为 列出药品的缓存 创建一个key,名字为 medicinelist因为我们将来会有很多种类型的数据要缓存,它们有不同的key,所以建议统一放在配置文件 settings.py

 Django_demo/Django_demo/settings.py

# 记录全局的缓存key,防止重复
class CK:# 列出药品 的 缓存 keyMedineList   = 'list_medicine'# 列出客户 的 缓存 keyCustomerList = 'list_customer'

这样的好处是,放在一起,如果有重复的key名,比较容易发现

4、修改查询数据的缓存配置

我们将原先的查询数据库返回的数据,交给redis

Django_demo/mgr/medicine.py

#添加
from Django_demo import settings
import json
import traceback
from django.core.paginator import Paginator, EmptyPage
from django.db.models import Q
from django_redis import get_redis_connection# 获取一个和Redis服务的连接
rconn = get_redis_connection("default")def listmedicine(request):try:# 查看是否有 关键字 搜索 参数keywords = request.params.get('keywords',None)# 要获取的第几页pagenum = request.params['pagenum']# 每页要显示多少条记录pagesize = request.params['pagesize']# 先看看缓存中是否有cacheField = f"{pagesize}|{pagenum}|{keywords}" # 缓存 fieldcacheObj = rconn.hget(settings.CK.MedineList,cacheField)# 缓存中有,需要反序列化if cacheObj:print('缓存命中')retObj = json.loads(cacheObj)# 如果缓存中没有,再去数据库中查询else:print('缓存中没有')# 返回一个 QuerySet 对象 ,包含所有的表记录qs = Medicine.objects.values().order_by('-id')if keywords:conditions = [Q(name__contains=one) for one in keywords.split(' ') if one]query = Q()for condition in conditions:query &= conditionqs = qs.filter(query)# 使用分页对象,设定每页多少条记录pgnt = Paginator(qs, pagesize)# 从数据库中读取数据,指定读取其中第几页page = pgnt.page(pagenum)# 将 QuerySet 对象 转化为 list 类型retlist = list(page)retObj = {'ret': 0, 'retlist': retlist,'total': pgnt.count}# 存入缓存rconn.hset(settings.CK.MedineList,cacheField,json.dumps(retObj))# total指定了 一共有多少数据return JsonResponse(retObj)except EmptyPage:return JsonResponse({'ret': 0, 'retlist': [], 'total': 0})except:print(traceback.format_exc())return JsonResponse({'ret': 2,  'msg': f'未知错误\n{traceback.format_exc()}'})

这样,我们就确保了,处理列出药品的请求时,优先从缓存中读取,如果没有再从数据库读取。

并且数据库读取到数据后,存入缓存,这样下次同样的请求就可以从缓存中获取数据了

5、添加缓存数据更新

      使用缓存一定要注意缓存数据的更新,我们前面做完了缓存,如果我们后面对药品数据做出了添加、修改、删除的操作,那么缓存里面的数据就和数据库不一致了,如果我们每次都更新缓存是很麻烦的,简单的方法就是直接删除对应的缓存数据,这样下次请求时缓存中没了数据,还是会去数据库中读取的,这样就能拿到最新的数据到缓存中

def addmedicine(request):info    = request.params['data']# 从请求消息中 获取要添加客户的信息# 并且插入到数据库中medicine = Medicine.objects.create(name=info['name'] ,sn=info['sn'] ,desc=info['desc'])# 同时删除整个 medicine 缓存数据# 因为不知道这个添加的药品会影响到哪些列出的结果# 只能全部删除rconn.delete(settings.CK.MedineList)return JsonResponse({'ret': 0, 'id':medicine.id})def modifymedicine(request):# 从请求消息中 获取修改客户的信息# 找到该客户,并且进行修改操作medicineid = request.params['id']newdata    = request.params['newdata']try:# 根据 id 从数据库中找到相应的客户记录medicine = Medicine.objects.get(id=medicineid)except Medicine.DoesNotExist:return  {'ret': 1,'msg': f'id 为`{medicineid}`的药品不存在'}if 'name' in  newdata:medicine.name = newdata['name']if 'sn' in  newdata:medicine.sn = newdata['sn']if 'desc' in  newdata:medicine.desc = newdata['desc']# 注意,一定要执行save才能将修改信息保存到数据库medicine.save()# 同时删除整个 medicine 缓存数据# 因为不知道这个修改的药品会影响到哪些列出的结果# 只能全部删除rconn.delete(settings.CK.MedineList)return JsonResponse({'ret': 0})def deletemedicine(request):medicineid = request.params['id']try:# 根据 id 从数据库中找到相应的药品记录medicine = Medicine.objects.get(id=medicineid)except Medicine.DoesNotExist:return  {'ret': 1,'msg': f'id 为`{medicineid}`的客户不存在'}# delete 方法就将该记录从数据库中删除了medicine.delete()# 同时删除整个 medicine 缓存数据# 因为不知道这个删除的药品会影响到哪些列出的结果# 只能全部删除rconn.delete(settings.CK.MedineList)return JsonResponse({'ret': 0})

6、测试访问药品表

下面测试一下查询药品表后redis是否缓存成功

vi main.py

import  requests,pprint#添加认证
payload = {'username': 'root','password': '12345678'
}
#发送登录请求
response = requests.post('http://127.0.0.1:8000/api/mgr/signin',data=payload)
#拿到请求中的认证信息进行访问
set_cookie = response.headers.get('Set-Cookie')# 构建添加 客户信息的 消息体,是json格式
payload = {'action': 'list_medicine','pagenum': 1,'pagesize' : 3
}url='http://127.0.0.1:8000/api/mgr/medicines/'if set_cookie:# 将Set-Cookie字段的值添加到请求头中headers = {'Cookie': set_cookie}# 发送请求给web服务response = requests.post(url,json=payload,headers=headers)pprint.pprint(response.json())

返回

{'ret': 0,'retlist': [{'desc': 'gmkl', 'id': 6, 'name': 'gmkl', 'sn': '111'}],'total': 1}

然后我们登录redis查看有没有我们写入的数据

127.0.0.1:6379[1]> hgetall list_medicine
1) "3|1|None"
2) "{\"ret\": 0, \"retlist\": [{\"id\": 6, \"name\": \"gmkl\", \"sn\": \"111\", \"desc\": \"gmkl\"}], \"total\": 1}"

7、测试添加药品表

vi main1.py

import  requests,pprint#添加认证
payload = {'username': 'root','password': '12345678'
}
#发送登录请求
response = requests.post('http://127.0.0.1:8000/api/mgr/signin',data=payload)
#拿到请求中的认证信息进行访问
set_cookie = response.headers.get('Set-Cookie')# 构建添加 客户信息的 消息体,是json格式
payload = {"action":"add_medicine","data":{"name":"lhms","sn":"test","desc":"test",}
}url='http://127.0.0.1:8000/api/mgr/medicines/'if set_cookie:# 将Set-Cookie字段的值添加到请求头中headers = {'Cookie': set_cookie}# 发送请求给web服务response = requests.post(url,json=payload,headers=headers)pprint.pprint(response.json())

返回

{'id': 7, 'ret': 0}

我们增加、删除、修改,都会将原先redis中的缓存清理掉

 

我们在用第6步的访问在查询下,查看redis缓存数据数据

127.0.0.1:6379[1]> hgetall list_medicine
1) "3|1|None"
2) "{\"ret\": 0, \"retlist\": [{\"id\": 7, \"name\": \"lhms\", \"sn\": \"test\", \"desc\": \"test\"}, {\"id\": 6, \"name\": \"gmkl\", \"sn\": \"111\", \"desc\": \"gmkl\"}], \"total\": 2}"

 

 缓存成功~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.luyixian.cn/news_show_190749.aspx

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系dt猫网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

华为ensp:为vlan配置ip

配置对应vlan的ip vlan1 interface Vlanif 1 进入vlan1 ip address 192.168.1.254 24配置IP为192.168.1.254 子网掩码为24位 这样就配置上ip了 vlan2 interface Vlanif 2 ip address 192.168.2.254 24 vlan3 interface Vlanif 3 ip address 192.168.3.254 24 查看结果 …

JVM及其垃圾回收机制(GC)

目录 一.JVM内存区域划分 二.JVM类加载机制 类加载过程 类加载的时机 双亲委派模型 三.JVM垃圾回收机制(GC) GC工作过程 1.找到垃圾/判断垃圾 (1)引用计数【python/PHP】 (2)可达性分析【Java】 2.对象释放…

安防监控EasyCVR视频汇聚平台使用海康SDK播放出现花屏是什么原因?

视频云存储/安防监控EasyCVR视频汇聚平台基于云边端智能协同,支持海量视频的轻量化接入与汇聚、转码与处理、全网智能分发、视频集中存储等。音视频流媒体视频平台EasyCVR拓展性强,视频能力丰富,具体可实现视频监控直播、视频轮播、视频录像、…

进亦忧,退亦忧,Github Copilot 集成进入 Visual Studio 带来的思考

开篇想到《岳阳楼记》的结尾: 不以物喜,不以己悲;居庙堂之高则忧其民;处江湖之远则忧其君。是进亦忧,退亦忧。然则何时而乐耶?其必曰:“先天下之忧而忧,后天下之乐而乐”乎。未来30…

Clickhouse学习笔记(3)—— Clickhouse表引擎

前言: 有关Clickhouse的前置知识详见: 1.ClickHouse的安装启动_clickhouse后台启动_THE WHY的博客-CSDN博客 2.ClickHouse目录结构_clickhouse 目录结构-CSDN博客 Cickhouse创建表时必须指定表引擎 表引擎(即表的类型)决定了&…

广州华锐互动:VR互动实训内容编辑器助力教育创新升级

随着科技的飞速发展,教育领域也正在经历一场深刻的变革。其中,虚拟现实(VR)技术为教学活动提供了前所未有的便利和可能性。在诸多的VR应用中,VR互动实训内容编辑器无疑是最具潜力和创新性的一种。广州华锐互动开发的这款编辑器以其独特的功能…

如何利用IP代理进行海外推广?

在当今数字化的时代,网络营销已经成为企业策略的重要组成部分。而对于进去海外市场的跨境玩家来说,海外的推广推广是重中之重。然而,在开展推广的过程中,我们常常会遇到各种挑战,如地域限制、访问速度慢等。 为了解决…

VScode + opencv(cmake编译) + c++ + win配置教程

1、下载opencv 2、下载CMake 3、下载MinGW 放到一个文件夹中 并解压另外两个文件 4、cmake编译opencv 新建文件夹mingw-build 双击cmake-gui 程序会开始自动生成Makefiles等文件配置,需要耐心等待一段时间。 简单总结下:finish->configuring …

图像实验室搭建

#搭建一个简单的图像实验室#,满足中低端camera产品的调试和测试需求。 目录 (1)实验室的功能 (2)实验室的设备 1、光源 2、图卡 3、辅助设备(升级) (3)实验室的布…

Spark SQL 每年的1月1日算当年的第一个自然周, 给出日期,计算是本年的第几周

一、问题 按每年的1月1日算当年的第一个自然周 (遇到跨年也不管,如果1月1日是周三,那么到1月5号(周日)算是本年的第一个自然周, 如果按周一是一周的第一天) 计算是本年的第几周,那么 spark sql 如何写 ? 二、分析 …

2013年01月23日 Go生态洞察:使用 go fmt 格式化你的代码 ✨

🌷🍁 博主猫头虎(🐅🐾)带您 Go to New World✨🍁 🦄 博客首页——🐅🐾猫头虎的博客🎐 🐳 《面试题大全专栏》 🦕 文章图文…

如何计算掩膜图中多个封闭图形的面积

import cv2def calMaskArea(image,idx):mask cv2.inRange(image, idx, idx)contours, hierarchy cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)for contour in contours:area cv2.contourArea(contour)print("图形的面积为", area) image是…

前端---认识HTML

文章目录 什么是HTML?HTML的读取、运行HTML的标签注释标签标题标签段落标签换行标签格式化标签图片标签a标签表格标签列表标签表单标签form标签input标签文本框单选框复选框普通按钮提交按钮文件选择框 select标签textarea标签特殊标签div标签span标签 什么是HTML&a…

11.13 牛客刷题8/10

11.13 信号完整性 指针地址 的加减,注意 最后转为16进制

防火防盗防小人 使用 Jasypt 库来加密配置文件

⚔️ 项目配置信息存放在哪? 在日常开发工作中,我们经常需要使用到各种敏感配置,如数据库密码、各厂商的 SecretId、SecretKey 等敏感信息。 通常情况下,我们会将这些敏感信息明文放到配置文件中,或者放到配置中心中。…

使用Inis搭配内网穿透实现Ubuntu上快速搭建博客网站远程访问

文章目录 前言1. Inis博客网站搭建1.1. Inis博客网站下载和安装1.2 Inis博客网站测试1.3 cpolar的安装和注册 2. 本地网页发布2.1 Cpolar临时数据隧道2.2 Cpolar稳定隧道(云端设置)2.3.Cpolar稳定隧道(本地设置) 3. 公网访问测试总…

基于springboot+vue的学生毕业离校信息网站

项目介绍 该学生毕业离校系统包括管理员、学生和教师。其主要功能包括管理员:首页、个人中心、学生管理、教师管理、离校信息管理、费用结算管理、论文审核管理、管理员管理、留言板管理、系统管理等,前台首页;首页、离校信息、网站公告、留…

《网络协议》04. 应用层(DNS DHCP HTTP)

title: 《网络协议》04. 应用层(DNS & DHCP & HTTP) date: 2022-09-05 14:28:22 updated: 2023-11-12 06:55:52 categories: 学习记录:网络协议 excerpt: 应用层、DNS、DHCP、HTTP(URI & URL,ABNF&#xf…

芯片设计工程师必备基本功——《设计与验证:Verilog HDL》

Verilog HDL 作为两大硬件描述语言之一,拥有很大的用户群。据调查,目前美国有 90%左右的 IC 设计人员使用 Verilog. 在中国,大概再 50% 左右的人在使用 Verilog 。 大量高校毕业生和部分软件设计人员正在不断涌入这个领域。要想尽快在 IC设计…

Git版本控制系统之分支与标签(版本)

目录 一、Git分支(Branch) 1.1 分支作用 1.2 四种分支管理策略 1.3 使用案例 1.3.1 指令 1.3.2 结合应用场景使用 二、Git标签(Tag) 2.1 标签作用 2.2 标签规范 2.3 使用案例 2.3.1 指令 2.3.2 使用示例 一、Git分支&…