Django indeholder et fleksibelt caching framework som understøtter flere cachingniveauer (hele sider, view-resultater, template-fragmenter eller vilkårlige data) og flere backends (in-memory, Redis, Memcached, database). Caching undgår at gentage dyrt arbejde — en af de højest-impact performance-optimeringer.
CACHES = {
: {
: ,
: ,
}
}
# 1. Per-view caching — cache an entire view's output
from django.views.decorators.cache import cache_page
@cache_page(60 * 15) # cache this view's response for 15 minutes
def article_list(request):
...
<!-- 2. Template fragment caching — cache part of a template -->
{% load cache %}
{% cache 500 sidebar %}
... expensive sidebar rendering ... <!-- cached for 500 seconds -->
{% endcache %}
# 3. Low-level cache API — cache ANY data, full control
from django.core.cache import cache
def get_stats():
stats = cache.get("dashboard_stats") # check cache first
if stats is None: # cache MISS
stats = compute_expensive_stats() # do the work
cache.set("dashboard_stats", stats, 3600) # store for 1 hour
return stats
Django lader dig cache på flere granularitetsniveauer: hele sider (cache_page), template-fragmenter ({% cache %}), og vilkårlige data via low-level API'en (cache.get/cache.set — det fleksible get-or-compute pattern). Der er også full-site caching via middleware.
# when underlying data changes, the cache must be updated or cleared, or users see stale data
def update_article(article):
article.save()
cache.delete("article_list") # invalidate affected cache entries
# strategies: TTL (accept brief staleness), explicit deletion on writes, versioned keys,
# or signals to invalidate on model save/delete
Cache invalidation is the classic hard problem: when data changes, stale cached
values must be cleared/refreshed. Approaches: short TTLs (accept some staleness),
explicit cache.delete on writes, or cache versioning/key schemes.
✓ Expensive queries/computations, rendered pages/fragments that change infrequently
✓ Aggregations, external API responses, session data
✗ Highly personalized or rapidly-changing data (or use very short TTLs / vary per user)
✗ Don't cache sensitive data carelessly (consider who can read the cache)
Caching er en af de højest-impact performance-optimeringer for Django-applikationer, og frameworkets omfattende caching-system på flere niveauer gør det tilgængeligt — forståelsen heraf er værdifuld viden på seniorniveau for at opbygge hurtige, skalerbare applikationer.
Kernværdien ligger i at undgå gentaget dyrt arbejde: databaseforespørgsler, komplekse beregninger, eksterne API-kald og template-rendering kan caches, så efterfølgende requests behandles hurtigt, hvilket dramatisk reducerer latency og database-/serverbelastning.
Djangos fleksibilitet på tværs af flere cachingniveauer (hele sider med cache_page, template-fragmenter med {% cache %}, og vilkårlige data via low-level API'ens get-or-compute pattern) lader dig cache på præcis det rigtige granularitetsniveau for hver situation, og dens pluggable backends (især Redis for en delt cache på tværs af flere servere — vigtig da in-memory caches pr. proces ikke er delt ved horizontal skalering) passer til forskellige deployment-behov.
At vide, hvordan man konfigurerer caching, vælger det passende niveau, og udvælger den rigtige backend til deploymentet er praktisk, hyppigt-benyttet viden.
Ligeså vigtig er det at forstå cachings centrale vanskelighed — invalidering (det berømt svære problem med at rydde eller opdatere cachet data når de underliggende data ændres, via TTLs, eksplicit sletning ved skrivninger, eller key versioning, for at undgå at servere forældet data) — da det at gøre dette forkert er det klassiske caching-failure, der viser brugerne forældet information.
Også at vide hvad man skal cache (dyrt, sjældent-skiftende data) versus hvad man ikke skal (meget dynamiske eller følsomme data) er nøglen til at bruge caching effektivt.
Fordi caching leverer større performance-gevinster men kræver omhyggelig invalidering, er det vigtig viden at mestre Djangos caching framework — niveauerne, backends, og især invaliderings-strategierne — for at opbygge performante, skalerbare applikationer og er et kendetegn på udviklere, der kan få Django-apps til at køre hurtigt under rigtig belastning.