Django menyertakan framework caching yang fleksibel mendukung multiple levels of caching (seluruh halaman, hasil view, fragment template, atau data arbitrer) dan multiple backends (in-memory, Redis, Memcached, database). Caching menghindari pengulangan pekerjaan yang mahal — salah satu optimasi performa dengan dampak tertinggi.
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 memungkinkan Anda untuk cache di multiple granularities: seluruh halaman (cache_page), template fragments ({% cache %}), dan data arbitrer via low-level API (cache.get/cache.set — flexible get-or-compute pattern). Ada juga 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 adalah salah satu optimasi performa dengan dampak tertinggi untuk aplikasi Django, dan framework's comprehensive, multi-level caching system membuatnya accessible — memahaminya adalah valuable senior-level knowledge untuk membangun aplikasi yang cepat dan scalable.
Core value-nya adalah menghindari pengulangan pekerjaan yang mahal: database queries, complex computations, external API calls, dan template rendering dapat di-cache sehingga subsequent requests dilayani dengan cepat, secara dramatis mengurangi latency dan database/server load.
Fleksibilitas Django across multiple caching levels (seluruh halaman dengan cache_page, template fragments dengan {% cache %}, dan data arbitrer via low-level API's get-or-compute pattern) memungkinkan Anda untuk cache pada granularity yang tepat untuk setiap situasi, dan pluggable backends-nya (especially Redis untuk shared cache across multiple servers — penting karena per-process in-memory caches tidak shared saat scaling horizontally) sesuai dengan kebutuhan deployment yang berbeda.
Mengetahui cara mengonfigurasi caching, memilih appropriate level, dan memilih backend yang tepat untuk deployment adalah practical, frequently-needed knowledge.
Equally important adalah memahami central difficulty dari caching — invalidation (famously hard problem dari clearing atau refreshing cached data ketika underlying data berubah, via TTLs, explicit deletion on writes, atau key versioning, untuk menghindari serving stale data) — karena getting this wrong adalah classic caching failure yang menunjukkan users outdated information.
Juga mengetahui apa yang di-cache (expensive, infrequently-changing data) versus apa yang tidak (highly dynamic atau sensitive data) adalah key untuk menggunakan caching secara efektif.
Karena caching memberikan major performance gains tetapi memerlukan careful invalidation, mastering Django's caching framework — levels, backends, dan especially invalidation strategies — adalah important knowledge untuk membangun performant, scalable applications dan hallmark dari developers yang dapat membuat Django apps cepat under real load.