Django એક લવચક કેશિંગ ફ્રેમવર્ક સમાવે છે જે કેશિંગના બહુવિધ સ્તરો (સંપૂર્ણ પૃષ્ઠો, view પરિણામો, template ફ્રેગમેન્ટ્સ, અથવા મનસ્વી ડેટા) અને બહુવિધ backends (ઇન-મેમોરી, Redis, Memcached, ડેટાબેસ) સપોર્ટ કરે છે. કેશિંગ મોંઘા કામને પુનરાવર્તિત કરવાથી બચાવે છે — આ સર્વોચ્ચ-પ્રભાવવાળી performance optimizations માંથી એક છે.
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 તમને બહુવિધ granularities પર કેશ કરવા દે છે: સંપૂર્ણ પૃષ્ઠો (cache_page), template ફ્રેગમેન્ટ્સ ({% cache %}), અને મનસ્વી ડેટા low-level API (cache.get/cache.set — લવચક get-or-compute pattern) દ્વારા. Middleware દ્વારા સંપૂર્ણ-સાઇટ કેશિંગ પણ છે.
# 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)
کેશિંگ Django applications માટે સર્વોચ્ચ-પ્રભાવવાળી performance optimizations માંથી એક છે, અને ફ્રેમવર્કની વ્યાપક, બહુ-સ્તરીય કેશિંગ સિસ્ટમ તેને સુલભ બનાવે છે — તેને સમજવું ઝડપી, scalable applications બનાવવા માટે મૂલ્યવાન senior-level જ્ઞાન છે.
મૂળ મૂલ્ય પુનરાવર્તિત મોંઘા કામને ટાળવું છે: database queries, જટિલ computations, બાહ્ય API calls, અને template rendering કેશ કરી શકાય છે તેથી પછીના requests ઝડપથી serve થાય છે, latency અને database/server load નાટકીય રીતે ઘટાડે છે.
Django ની બહુવિધ કેશિંગ સ્તરો (સંપૂર્ણ પૃષ્ઠો cache_page સાથે, template ફ્રેગમેન્ટ્સ {% cache %} સાથે, અને મનસ્વી ડેટા low-level API ના get-or-compute pattern દ્વારા) લવચકતા તમને દરેક situation માટે બરાબર સાચી granularity પર કેશ કરવા દે છે, અને તેના pluggable backends (ખાસ કરીને Redis બહુવિધ servers વચ્ચે shared cache માટે — મહત્વપૂર્ણ કારણ કે per-process ઇન-મેમોરી caches horizontal રીતે scaling કરતી વખતે shared નથી) વિવિધ deployment needs સાથે મેળ ખાય છે.
કેશિંગ કેવી રીતે કોન્ફિગર કરવું, યોગ્ય સ્તર પસંદ કરવો, અને deployment માટે યોગ્ય backend પસંદ કરવો તે વ્યવહારિક, વારંવાર-જરૂરી જ્ઞાન છે.
સમાન મહત્વપૂર્ણ caching ની કેન્દ્રીય મુશ્કેલી સમજવું છે — invalidation (cached data કો સાફ કરવા અથવા તાજું કરવાની પ્રસિદ્ધ hard problem જ્યારે અંતર્ગત ડેટા બદલાય છે, TTLs, explicit deletion on writes, અથવા key versioning દ્વારા, stale data serve કરવાને બચાવવા માટે) — કારણ કે આ ગલત કરવો એ classical caching failure છે જે users ને outdated information દર્શાય છે.
પણ શું કેશ કરવું (મોંઘો, infrequently-changing ડેટા) વિરુદ્ધ શું નહીં (highly dynamic અથવા sensitive ડેટા) તે જાણવું એ કેશિંગ ને અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવા માટે key છે.
કારણ કે કેશિંગ મોટો performance gains આપે છે પણ સાવધ invalidation જરૂર છે, Django ની કેશિંગ ફ્રેમવર્ક માસ્ટર કરવું — સ્તરો, backends, અને ખાસ કરીને invalidation strategies — performant, scalable applications બનાવવા માટે મહત્વપૂર્ણ જ્ઞાન છે અને તે developers ની વિશેષતા છે જઓ Django apps ને વાસ્તવિક load હેઠળ ઝડપી બનાવી શકે છે.