Django ఒక స유연な caching framework ను కలిగి ఉంది, ఇది కేशింగ్ యొక్క బహుళ స్థరాలను (온전한పేజీలు, view ఫలితాలు, టెంప్లేట్ ఫ్రాగ్మెంట్లు, లేదా ఏకపక్ష డేటా) మరియు బహుళ బ్యాకెండ్లను (in-memory, Redis, Memcached, database) సమర్థిస్తుంది. కేశింగ్ ఖరీదైన పని పునరావృత్తి చేయడం నుండి తప్పుకుంటుంది — ఇది అత్యధిక-প్రభావం పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్లలో ఒకటి.
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 మీరు బహుళ granularities వద్ద కేశ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది: whole pages (cache_page), template fragments ({% cache %}), మరియు arbitrary data low-level API (cache.get/cache.set — flexible get-or-compute pattern) ద్వారా. మధ్యస్థానిక నుండి full-site caching కూడా ఉంది.
# 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)
కేశింగ్ Django అనువర్తనాల కోసం అత్యధిక-ప్రభావం పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్లలో ఒకటి, మరియు ఫ్రేమ్వర్క్ యొక్క సమగ్ర, బహు-స్థర కేశింగ్ సిస్టమ్ దీన్ని సులభ చేస్తుంది — దీన్ని అర్థం చేసుకోవడం వేగవంతమైన, విస్తృत అనువర్తనాలను నిర్మించడానికి విలువైన సీనియర్-స్థర జ్ఞానం.
కోర్ విలువ పునరావృత్తమైన ఖరీదైన పని నుండి తప్పుకోవడం: డేటాబేస్ ప్రశ్నలు, సంక్లిష్ట గణనలు, బాహ్య API కాల్లు, మరియు టెంప్లేట్ రెండరింగ్ కేశ్ చేయబడవచ్చు తర్వాత్ అభ్యర్థనలను త్వరగా సేవ చేయటానికి, డ్రామాటిక్గా latency మరియు database/server లోడ్ను తగ్గించడం.
Django యొక్క నమ్యత multiple caching levels (whole pages with cache_page, template fragments with {% cache %}, మరియు arbitrary data via the low-level API యొక్క get-or-compute pattern) నుండి ఖచ్చితమైన granularity వద్ద కేశ్ చేయడానికి ప్రతి పరిస్థితిలో, మరియు దీని pluggable backends (ప్రత్యేకించి Redis ఓ shared cache కోసం బహుళ సర్వర్ల అంతటా — ముఖ్యమైనది since per-process in-memory caches నిలువుగా స్కేలింగ్ చేసేటప్పుడు భాగస్వామ్యం చేయబడవు) వేర్వేరు అభిప్రాయ అవసరాలకు సరిపోతాయి.
కేశింగ్ ను ఎలా కాన్ఫిగర్ చేయాలో తెలుసుకోవడం, సముచిత స్థరాన్ని ఎంచుకోవడం, మరియు అభిప్రాయ కోసం సరైన బ్యాకెండ్ను ఎంచుకోవడం ఆచరణాత్మక, తరచుగా-అవసరమైన జ్ఞానం.
సమానంగా ముఖ్యమైనది కేశింగ్ యొక్క కేంద్రీయ కష్టాన్ని అర్థం చేసుకోవడం — invalidation (అంతర్లీన డేటా మారినప్పుడు cached డేటాను క్లియర్ చేయడం లేదా రిఫ్రెష్ చేయడం యొక్క ప్రసిద్ధ కష్టమైన సమస్య, TTLs, explicit deletion on writes, లేదా key versioning ద్వారా, సాగిన డేటా సేవ చేయడం నుండి నిరోధించడానికి) — since దీనిని తప్పు చేయడం విలాసవంతమైన కేశింగ్ వైఫల్యం ఇది వినియోగదారులకు పాతవైన సమాచారాన్ని చూపుతుంది.
ఆ what to cache (ఖరీదైన, చిరస్థायిగా-మార్పులేని డేటా) లేదా what not to (highly dynamic లేదా sensitive డేటా) తెలుసుకోవడం ఎక్కువగా కేశింగ్ను ఉపయోగించటానికి కీలకం.
ఎందుకంటే కేశింగ్ ప్రధాన పనితీరు లాభాలను సరఫరా చేస్తుంది కానీ జాగ్రత్త invalidation అవసరం, Django యొక్క కేశింగ్ ఫ్రేమ్వర్క్ను ఎలా ఉపయోగించుకోవాలో నేర్చుకోవడం — స్థరాలు, బ్యాకెండ్లు, మరియు ప్రత్యేకించి invalidation వ్యూహాలు — నిజ లోడ్ కింద వేగవంతమైన, విస్తృత అనువర్తనాలను నిర్మించటానికి ముఖ్యమైన జ్ఞానం మరియు డెవలపర్ల యొక్క ఒక హాలమార్క్ వారు Django apps ను వేగవంతమైనదిగా చేయగలరు.