标签：取数据 常用 内存区域 10.10 sed 连接 返回 splay hid
1. 在动态网站中，用户所有的请求，服务器都会去数据库进行增删改查，然后取出数据，渲染模板，展示给用户
2. 当一个网站用户量过大的时候，每一次的后台请求操作，都会消耗很多的服务器资源，
3. 使用缓存一方面可以减轻服务器的压力，另一方面可以更快的响应给用户
4. 缓存是将一些常用的数据保存到内存或者memcache中
5. 一段时间内，当有人访问这些数据的时候，则不再去执行数据库操作及渲染操作，而是从内存中或者memcache缓存中读取数据返回给用户。
6. 缓存只是内存中少部分数据的复制品，如果在缓存中找不到相应的数据，还是会去数据库中寻找数据。然后将数据返回给用户的同时，将数据保存到缓存中。
1. 开发调试
2. 内存缓存
3. 文件缓存
4. 数据库缓存
5. Memcache缓存(使用python-memcacheed模块)
6. Memcache缓存(使用pylibmc模块)
1.2.1 开发调试(此模式为开发调试使用,实际上不执行任何操作)
settings.py文件配置
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.dummy.DummyCache‘, # 缓存后台使用的引擎 ‘TIMEOUT‘: 300, # 缓存超时时间（默认300秒，None表示永不过期，0表示立即过期） ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） }, } }
1.2.2 内存缓存(将缓存内容保存至内存区域中)
settings.py文件配置
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache‘, # 指定缓存使用的引擎 ‘LOCATION‘: ‘unique-snowflake‘, # 写在内存中的变量的唯一值 ‘TIMEOUT‘:300, # 缓存超时时间(默认为300秒,None表示永不过期) ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） } } }
1.2.4 数据库缓存(把缓存数据存储在数据库中)
settings.py文件配置
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.db.DatabaseCache‘, # 指定缓存使用的引擎 ‘LOCATION‘: ‘cache_table‘, # 数据库表 ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） } } }
注意,创建缓存的数据库表使用的语句:
python manage.py createcachetable
1.2.5 Memcache缓存(使用python-memcached模块连接memcache)
Memcached是Django原生支持的缓存系统.要使用Memcached,需要下载Memcached的支持库python-memcached或pylibmc.
settings.py文件配置
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘, # 指定缓存使用的引擎 ‘LOCATION‘: ‘192.168.10.100:11211‘, # 指定Memcache缓存服务器的IP地址和端口 ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） } } }
LOCATION也可以配置成如下:
‘LOCATION‘: ‘unix:/tmp/memcached.sock‘, # 指定局域网内的主机名加socket套接字为Memcache缓存服务器 ‘LOCATION‘: [ # 指定一台或多台其他主机ip地址加端口为Memcache缓存服务器 ‘192.168.10.100:11211‘, ‘192.168.10.101:11211‘, ‘192.168.10.102:11211‘, ]
1.2.6 Memcache缓存(使用pylibmc模块连接memcache)
settings.py文件配置 CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache‘, # 指定缓存使用的引擎 ‘LOCATION‘:‘192.168.10.100:11211‘, # 指定本机的11211端口为Memcache缓存服务器 ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） }, } }
LOCATION也可以配置成如下:
‘LOCATION‘: ‘/tmp/memcached.sock‘, # 指定某个路径为缓存目录 ‘LOCATION‘: [ # 分布式缓存,在多台服务器上运行Memcached进程,程序会把多台服务器当作一个单独的缓存,而不会在每台服务器上复制缓存值 ‘192.168.10.100:11211‘, ‘192.168.10.101:11211‘, ‘192.168.10.102:11211‘, ]
Memcached是基于内存的缓存,数据存储在内存中.所以如果服务器死机的话,数据就会丢失,所以Memcached一般与其他缓存配合使用
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原文地址：https://www.cnblogs.com/weihengblog/p/9270609.html
