Django ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ caching framework ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ caching ਦੇ ਕਈ ਪੱਧਰ (ਪੂਰੇ ਪੰਨੇ، view ਨਤੀਜੇ، template fragment, ਜਾਂ arbitrary data) ਅਤੇ ਕਈ backends (in-memory، Redis، Memcached، database) ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Caching ਮਹਿੰਗੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ performance optimizations ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।
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 ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਈ granularities ਉੱਤੇ cache ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਪੂਰੇ ਪੰਨੇ (cache_page)، template fragments ({% cache %})، ਅਤੇ arbitrary data low-level API (cache.get/cache.set — ਲਚਕਦਾਰ get-or-compute pattern) ਦੁਆਰਾ। Middleware ਦੁਆਰਾ full-site caching ਵੀ ਹੈ।
# 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 ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ performance optimizations ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ، ਅਤੇ framework ਦਾ ਵਿਆਪਕ، ਬਹੁ-ਪੱਧਰਿਆ caching system ਇਸ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚ-ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਤੇਜ़، scalable applications ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੂਲ्य senior-level ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ।
ਮੂਲ ਮੂਲ्य ਮਹਿੰਗੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਹੈ: database queries، ਗੁੰਝਲਦਾਰ computations، external API calls، ਅਤੇ template rendering ਨੂੰ cache ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ requests ਤੇजਿ਼ ਸੰਭਾਲੀਆਂ ਜਾਣ، latency ਅਤੇ database/server load ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Django ਦੀ ਲਚਕ ਕਈ caching ਪੱਧਰਾਂ (whole pages cache_page ਨਾਲ، template fragments {% cache %} ਨਾਲ، ਅਤੇ arbitrary data low-level API ਦੀ get-or-compute pattern ਦੁਆਰਾ) ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰੇਕ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ granularity ਤੇ cache ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ، ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ pluggable backends (ਖ਼ਾਸਕਰ Redis ਕਈ servers ਵਿੱਚ shared cache ਲਈ — ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂਕਿ per-process in-memory caches horizontally scale ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ shared ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ) ਵੱਖ-ਵੱਖ deployment ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ।
Caching ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨਾ، ਢੁਕਵੀ ਪੱਧਰ ਚੁਣਨਾ، ਅਤੇ deployment ਲਈ ਸਹੀ backend ਚੁਣਨਾ ਜਾਣਨਾ ਵਿਹਾਰਕ، ਅਕਸਰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ।
ਉਤਨਾ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ caching ਦੀ ਕੇਂਦਰੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ — invalidation (cached data ਨੂੰ clear ਜਾਂ refresh ਕਰਨ ਦਾ ਮਸ਼ਹੂਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਖਾ ਸਮੱਸਿਆ ਜਦੋਂ underlying data changes، TTLs، writes 'ਤੇ explicit deletion، ਜਾਂ key versioning ਦੁਆਰਾ، stale data ਸ਼ਾਂਤ ਕਰਨ ਲਈ) — ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਕਲਾਸਿਕ caching ਅਸਫ਼ਲਤਾ ਹੈ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਵੀ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਕੀ cache ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਮਹਿੰਗਾ، ਘੱਟ ਬਦਲਣ ਵਾਲਾ data) ਬਨਾਮ ਕੀ ਨਹੀਂ (ਬਹੁਤ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ data) caching ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ caching ਵੱਡੀਆਂ performance ਗੈਨਜ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਸਾਵਧਾਨ invalidation ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ، Django ਦੇ caching framework — ਪੱਧਰ، backends، ਅਤੇ ਖ਼ਾਸਕਰ invalidation ਸਮਰਥਨਾਂ — ਨੂੰ ਮਾਸਟਰ ਕਰਨਾ performant، scalable applications ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਅਤੇ developers ਦੀ ਪਛਾਣ ਹੈ ਜੋ real load ਦੇ ਅਧੀਨ Django apps ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।