Django inkluderer et fleksibelt caching-rammeverk som støtter flere cachinglag (hele sider, visningsresultater, mallfragmenter eller vilkårlige data) og flere backends (minnebasert, Redis, Memcached, database). Caching unngår gjentakelse av dyrt arbeid — en av de høyeste-virkningen ytelsesforbedringer.
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 lar deg cache på flere granularitetsnivåer: hele sider (cache_page), mallfragmenter ({% cache %}), og vilkårlige data via det lavnivå-API (cache.get/cache.set — det fleksible get-or-compute-mønsteret). Det finnes 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 av de høyeste-virkning ytelsesforbedringer for Django-applikasjoner, og rammeverkets omfattende, multi-nivå caching-system gjør det tilgjengelig — å forstå det er verdifull senior-nivå kunnskap for å bygge rask, skalerbar applikasjoner.
Kjernverdien er å unngå gjentakelse av dyrt arbeid: databasespørringer, komplekse beregninger, eksterne API-kall og malltilgivelse kan caches slik at påfølgende forespørsler serveres raskt, og dramatisk redusere latens og database-/serverbelastning.
Djangos fleksibilitet på tvers av flere cachinglag (hele sider med cache_page, mallfragmenter med {% cache %}, og vilkårlige data via det lavnivå-API-ets get-or-compute-mønster) lar deg cache på nøyaktig riktig granularitet for hver situasjon, og dets pluggbare backends (spesielt Redis for en delt cache på tvers av flere servere — viktig siden per-prosess minnebaserte cacher ikke deles ved horisontal skalering) passer for ulike distribusjonsbehov.
Å vite hvordan man konfigurerer caching, velger det riktige lageret, og velger riktig backend for distribusjonien er praktisk, hyppig etterspurt kunnskap.
Like viktig er det å forstå cachings sentrale vanskelighet — invalidering (det berømt vanskelige problemet med å tømme eller oppdatere cachet data når de underliggende dataene endres, via TTL-er, eksplisitt sletting ved skriving, eller nøkkelversjonering, for å unngå å serve gamle data) — fordi å få dette galt er den klassiske caching-feilen som viser brukere utdatert informasjon.
Og å vite hva som skal caches (dyrt, sjelden skiftende data) versus hva som ikke skal (svært dynamiske eller sensitive data) er nøkkelen til å bruke caching effektivt.
Fordi caching leverer store ytelsesforbedringer men krever nøye invalidering, er det viktig kunnskap å mestre Djangos caching-rammeverk — lagene, backends, og spesielt invalideringstrategiene — for å bygge performant, skalerbare applikasjoner og er et karakteristikon på utviklere som kan gjøre Django-apper raske under reell last.