# 缓存

缓存的作用：
- 用户发出一个 HTTP 请求时，网站可能要经过查询数据库、加工数据、渲染前端文件等环节，才能返回 HTTP 响应报文。
- 如果将中间环节的数据缓存起来，当用户发出一个相同的 HTTP 请求时，不再重复生成数据，而是使用缓存的数据，就可以大幅减少响应耗时。
Django 支持在 QuerySet 中缓存数据，避免重复查询数据库，还支持通用的缓存后端。
- 本文主要介绍如何使用缓存后端来缓存 HTTP 响应报文、Python 对象。

# 缓存后端

Django 支持多种缓存后端：

Memcached 内存服务器
Django 当前使用的数据库
本地文件

本地内存

默认采用这种方案。
它是线程安全的。但每个进程都会创建一份实例，不能跨进程共享缓存。
它基于 LRU 算法删除缓存的数据。

配置如下：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
        # 'LOCATION': 'unique-name',    # 如果存在多个本地内存缓存，则需要给它们指定不同的名称

        # 以下参数适用于所有类型的缓存
        # 'TIMEOUT': 300,               # 超时时间
        # 'OPTIONS': {                  # 其它选项
        #     'MAX_ENTRIES': 1000       # 最多缓存多少条数据，超过该数量则删掉旧数据
        # }
    }
}

虚拟缓存

它并不会实际存储数据，主要用于调试。

配置如下：

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

其它自定义的缓存后端

# 缓存视图

在 settings.py 中加入以下配置即可缓存所有 Web 页面：

MIDDLEWARE = [
    'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',    # 最先导入
    ...,
    'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware', # 最后导入，用于缓存状态码为 200 的 GET、HEAD 响应报文，会自动设置 Cache-Control 等 Headers
]

CACHES = {                                              # 定义缓存
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
    }
}

CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS      = 'default'                 # 采用哪个缓存
CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS    = 300                       # 指定每个页面的缓存超时时间，作用于全局所有页面
CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ''

可以单独配置某个视图的缓存超时时间：

from django.views.decorators.cache import cache_page

@cache_page(60)
def myview(request):
    ...

或者在 urls.py 中配置：

from django.views.decorators.cache import cache_page
from . import view

urlpatterns = [
    path('home/', cache_page(60)(view.myview)),
]

# 缓存 Python 对象

将 Python 对象写入缓存：

>>> from django.core.cache import cache # 调用当前的缓存实例
>>> cache.set('key1', 'hello')          # 缓存一对 key、value
>>> cache.set('key1', 'world', 5)       # 可以自定义超时时间，默认使用全局的超时时间

缓存的 key 必须是 str 类型，value 可以是任意 Python 对象。
超时时间的单位为秒。设置为 None 则一直不过期，设置为 0 则不缓存。

set() 方法总是会新增或覆盖缓存，而 add() 方法会在指定的 key 不存在时才新增缓存。

>>> cache.add('key2', 'hello')
True                                    # 返回值为 True 表示操作成功
>>> cache.add('key2', 'hello')
False

读取缓存：

>>> cache.get('key1')                   # 获取一个 key 对于的 value
'hello world'
>>> cache.get('key3')                   # 如果指定的 key 不存在，或已超时，则返回值为 None
>>> cache.get('key3', 'miss')           # 可以指定返回的默认值
'miss'

更新一个 key 的超时时间：
```
>>> cache.touch('key1', 10)
True
```

主动删除缓存：

>>> cache.delete('key1')
True
>>> cache.delete('key1')
False

调用 cache.clear() 会清空所有缓存。

同时操作多个 key ：

>>> cache.set_many({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
[]
>>> cache.get_many(['a', 'b', 'c'])
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
>>> cache.delete_many(['a', 'b', 'c'])