Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Mengintegrasikan Redis dengan Django untuk Caching Berprestasi Tinggi

Mengintegrasikan Redis dengan Django untuk Caching Berprestasi Tinggi

Nov 06, 2024 am 04:50 AM

Integrating Redis with Django for High-Performance Caching
Dalam aplikasi web moden, prestasi dan responsif adalah penting. Apabila trafik meningkat, permintaan untuk pengendalian data yang cekap dan masa tindak balas yang cepat meningkat. Menggunakan Redis dengan Django untuk caching boleh meningkatkan prestasi aplikasi dengan ketara. Dalam siaran ini, saya akan meneruskan penyepaduan Redis dengan Django dan meneroka konsep teras seperti Redis, pangkalan data SQL lwn. NoSQL, caching dan sebab elemen ini penting dalam pembangunan bahagian belakang.

Apa itu Redis?
Redis (Pelayan Kamus Jauh) ialah stor struktur data dalam memori sumber terbuka yang boleh digunakan sebagai pangkalan data, cache dan broker mesej. Ia terkenal dengan kelajuannya, kerana ia menyimpan data dalam memori dan bukannya pada cakera, menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang memerlukan akses data masa nyata.

Ciri Utama Redis:

Kegigihan Data: Redis menyokong storan dalam memori tetapi boleh mengekalkan data ke cakera.
Jenis Data: Redis menyokong berbilang struktur data seperti rentetan, cincang, senarai, set, set diisih dan banyak lagi.
Operasi Atom: Operasi Redis adalah atom, bermakna ia selesai tanpa gangguan, yang penting untuk konsistensi.
Skalabiliti: Redis boleh digunakan dalam persekitaran teragih untuk penskalaan mendatar, membolehkan anda mengendalikan beban yang meningkat dengan cekap.
Apakah Caching?
Caching menyimpan data dalam memori buat sementara waktu supaya ia boleh diambil dengan lebih cepat dalam permintaan masa hadapan. Caching amat berfaedah untuk data yang tidak kerap berubah, seperti data sesi pengguna, katalog produk atau respons API yang kerap. Dengan caching, anda mengurangkan bilangan pertanyaan pangkalan data, membawa kepada masa tindak balas yang lebih pantas.

Jenis Caching:

Caching Pangkalan Data: Menyimpan keputusan pertanyaan pangkalan data yang kerap diakses dalam cache.
Lihat Cache: Caching keseluruhan HTML yang diberikan untuk paparan.
Caching Sesi: Menggunakan Redis untuk menyimpan data sesi, membolehkan pengambilan semula sesi yang lebih pantas dalam aplikasi web.
Pangkalan Data SQL lwn. NoSQL

Integrating Redis with Django for High-Performance Caching

Pangkalan Data SQL
Pangkalan data SQL (Bahasa Pertanyaan Berstruktur) adalah hubungan, bermakna ia menyimpan data dalam jadual dengan skema yang telah ditetapkan. Mereka terkenal dengan sifat ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) mereka, memastikan kebolehpercayaan data.

Contoh: PostgreSQL, MySQL, SQLite
Paling Sesuai Untuk: Aplikasi yang memerlukan pertanyaan kompleks, transaksi atau data berstruktur.

Pangkalan Data NoSQL
Pangkalan data NoSQL tidak berkaitan dan menawarkan skema yang fleksibel, menjadikannya ideal untuk mengendalikan jumlah besar data tidak berstruktur atau separa berstruktur. Pangkalan data NoSQL sering digunakan dalam persekitaran teragih dan berskala besar.

Contoh: MongoDB, Cassandra, Redis
Paling Sesuai Untuk: Operasi berkelajuan tinggi, fleksibiliti, kebolehskalaan dan aplikasi yang perlu mengendalikan volum besar data tidak berstruktur.
Mengintegrasikan Redis dengan Django untuk Caching
Menggunakan Redis sebagai lapisan caching dalam Django adalah mudah, terima kasih kepada django-redis, pakej khusus yang menyepadukan Redis dengan rangka kerja caching Django.

Pasang django-redis

pip install django-redis
Salin selepas log masuk

Konfigurasikan Redis sebagai Cache Backend dalam Django

Dalam settings.py, konfigurasikan django-redis sebagai bahagian belakang caching anda:

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache',
        'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379/1',
        'OPTIONS': {
            'CLIENT_CLASS': 'django_redis.client.DefaultClient',
        }
    }
}
Salin selepas log masuk

Menggunakan Redis Cache dalam Django

from django.core.cache import cache

# Set cache data
cache.set('key', 'value', timeout=60*15)  # 15 minutes

# Retrieve cache data
value = cache.get('key')

# Delete cache data
cache.delete('key')
Salin selepas log masuk

Caching Paparan

Untuk halaman yang tidak kerap berubah, anda boleh cache keseluruhan paparan:

from django.shortcuts import HttpResponse
from django.core.cache import cache

def cache_set_get(request): # Cache for 1 minutes
    cache.set('orange', '100', timeout=60) #Here "orange" is the key and "100" is the value
    value = cache.get('orange') 
    print(f'Orange: {value}')

    # cache.delete('orange')

    return HttpResponse(f'Orange value: {value}')
Salin selepas log masuk

urls.py

from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
    path('cache_set_get_/', views.cache_set_get_, name='cache_set_get')
]
Salin selepas log masuk

Mengapa Gunakan Redis dengan Django?
Prestasi: Redis secara drastik mengurangkan beban pangkalan data dengan menyimpan data yang kerap diakses dalam ingatan.
Kebolehskalaan: Redis boleh menskalakan secara mendatar untuk mengendalikan lebih banyak permintaan.
Kesederhanaan: Redis disepadukan dengan mudah dengan Django, menyediakan cara yang mudah untuk menambah caching tanpa perubahan kod yang ketara.
Kepelbagaian: Redis menyokong berbilang struktur data dan boleh digunakan untuk sesi, baris gilir tugas, papan pendahulu dan banyak lagi.
Redis ialah alat berkuasa yang meningkatkan keupayaan Django, menjadikannya mungkin untuk membina aplikasi berprestasi tinggi dan berskala. Dengan memanfaatkan cache Redis, anda mengurangkan beban pada pangkalan data anda, meningkatkan masa tindak balas dan meningkatkan pengalaman pengguna. Sama ada anda baru dalam caching atau meneroka ciri lanjutan Django, Redis ialah tambahan yang berharga kepada kit alat anda.

Sumber Tambahan
Dokumentasi Redis Rasmi
Dokumentasi Django Redis
Memahami Caching dalam Django

terima kasih kerana membaca….

Atas ialah kandungan terperinci Mengintegrasikan Redis dengan Django untuk Caching Berprestasi Tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1655
14
Tutorial PHP
1254
29
Tutorial C#
1228
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

See all articles