内容简介:在以往的后台数据访问时,我们往往都会进行数据库查询,基本的流程是这样的:图中发生了三次请求,则很正常向数据库查询了三次。但是现在有这样一个场景:我们有1000个人在一个十分钟内向一个我们网站都看了同一个文章,那么我们有没有哪些可以优化我们的后端代码,因为这只是一篇文章在短时间内就被访问了1000次,当然我们网站的文章是海量的,那我们该怎么办?那么我们的数据缓存就派上用场了,基本的流程是这样的:
在以往的后台数据访问时,我们往往都会进行数据库查询,基本的流程是这样的:
图中发生了三次请求,则很正常向数据库查询了三次。但是现在有这样一个场景:我们有1000个人在一个十分钟内向一个我们网站都看了同一个文章,那么我们有没有哪些可以优化我们的后端代码,因为这只是一篇文章在短时间内就被访问了1000次,当然我们网站的文章是海量的,那我们该怎么办?那么我们的数据缓存就派上用场了,基本的流程是这样的:
流程
- 在第一次请求的时候查看缓存中(redis)是否有数据,有数据则直接返回响应
- 若 redis 中没有数据,则查询数据库
- 查询数据库并将数据保存到redis中,返回响应
这就是我们为什么只查询了一次数据库,若有1000次,我们在缓存时间内也只需要查询一次数据库,这里向redis中获取数据也需要耗时,但是由于redis数据存储在内存中,数据获取性能较数据库高了不止一点半点。
那么在drf项目中如何去实现呢?只需要简单的三步
安装
pip install drf-extensions
配置(可以省略)
# DRF扩展
REST_FRAMEWORK_EXTENSIONS = {
# 缓存时间
'DEFAULT_CACHE_RESPONSE_TIMEOUT': 60 * 60,
}
使用
- 使用cache_response装饰器
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import views
from rest_framework_extensions.cache.decorators import (
cache_response
)
from myapp.models import City
class CityView(views.APIView):
@cache_response()
def get(self, request, *args, **kwargs):
cities = City.objects.all().values_list('name', flat=True)
return Response(cities)
注意,cache_response装饰器既可以装饰在类视图中的get方法上,也可以装饰在REST framework扩展类提供的list或retrieve方法上。使用cache_response装饰器无需使用method_decorator进行转换。
- 使用扩展类(使用了视图集ViewSet)
ListCacheResponseMixin:用于缓存返回列表数据的视图,与ListModelMixin扩展类配合使用,实际是为list方法添加了cache_response装饰器
RetrieveCacheResponseMixin:用于缓存返回单一数据的视图,与RetrieveModelMixin扩展类配合使用,实际是为retrieve方法添加了cache_response装饰器
CacheResponseMixin:为视图集同时补充List和Retrieve两种缓存,与ListModelMixin和RetrieveModelMixin一起配合使用。
from myapps.serializers import UserSerializer
from rest_framework_extensions.cache.mixins import CacheResponseMixin
class UserViewSet(CacheResponseMixin, viewsets.ModelViewSet):#继承顺序一定在ViewSet前
serializer_class = UserSerializer
以上所述就是小编给大家介绍的《drf实现常用数据缓存》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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