Django में एक flexible caching framework शामिल है जो caching के कई levels (पूरे pages, view results, template fragments, या arbitrary data) और कई backends (in-memory, Redis, Memcached, database) को support करता है। Caching महंगे काम को दोहराने से बचाता है — यह सबसे high-impact performance optimizations में से एक है।
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 आपको कई granularities पर cache करने देता है: पूरे pages (cache_page), template fragments ({% cache %}), और low-level API के माध्यम से arbitrary data (cache.get/cache.set — flexible get-or-compute pattern)। Middleware के माध्यम से full-site caching भी है।
# 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 Django applications के लिए सबसे high-impact performance optimizations में से एक है, और framework की comprehensive, multi-level caching system इसे सुलभ बनाती है — इसे समझना fast, scalable applications बनाने के लिए मूल्यवान senior-level ज्ञान है।
मुख्य मूल्य महंगे काम को दोहराने से बचना है: database queries, complex computations, external API calls, और template rendering को cache किया जा सकता है ताकि बाद के requests जल्दी serve हों, latency और database/server load को नाटकीय रूप से कम करते हुए।
Django की कई caching levels में flexibility (cache_page के साथ पूरे pages, {% cache %} के साथ template fragments, और low-level API के get-or-compute pattern के माध्यम से arbitrary data) आपको प्रत्येक स्थिति के लिए ठीक सही granularity पर cache करने देती है, और इसके pluggable backends (विशेष रूप से कई servers में एक shared cache के लिए Redis — महत्वपूर्ण क्योंकि per-process in-memory caches horizontally scale करते समय share नहीं होते) विभिन्न deployment needs के अनुकूल हैं।
Caching को configure करना, उपयुक्त level चुनना, और deployment के लिए सही backend चुनना जानना व्यावहारिक, अक्सर आवश्यक ज्ञान है।
समान रूप से महत्वपूर्ण है caching की केंद्रीय कठिनाई को समझना — invalidation (cached data को clear या refresh करने की प्रसिद्ध रूप से कठिन समस्या जब underlying data बदलता है, TTLs, writes पर explicit deletion, या key versioning के माध्यम से, stale data serve करने से बचने के लिए) — क्योंकि इसे गलत करना classic caching failure है जो users को पुरानी जानकारी दिखाता है।
यह भी जानना कि क्या cache करें (महंगा, कम बार बदलने वाला data) बनाम क्या न करें (highly dynamic या sensitive data) caching को प्रभावी ढंग से उपयोग करने की कुंजी है।
क्योंकि caching बड़े performance gains देता है लेकिन सावधानीपूर्वक invalidation की आवश्यकता होती है, Django के caching framework में महारत हासिल करना — levels, backends, और विशेष रूप से invalidation strategies — performant, scalable applications बनाने के लिए महत्वपूर्ण ज्ञान है और उन developers की पहचान है जो Django apps को वास्तविक load में fast बना सकते हैं।
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