Redis Django 缓存后端技术文档
2024-12-23 13:14:31作者:凌朦慧Richard
1. 安装指南
1.1 环境要求
redis-py>= 2.10.3redis>= 2.4hiredispython>= 2.7
1.2 安装步骤
-
使用
pip安装django-redis-cache:pip install django-redis-cache -
修改 Django 项目的
settings.py文件,配置缓存后端为redis_cache。
2. 项目安装方式
2.1 使用 TCP 连接
在 settings.py 中配置 CACHES 如下:
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'redis_cache.RedisCache',
'LOCATION': [
'<host>:<port>',
'<host>:<port>',
'<host>:<port>',
],
'OPTIONS': {
'DB': 1,
'PASSWORD': 'yadayada',
'PARSER_CLASS': 'redis.connection.HiredisParser',
'CONNECTION_POOL_CLASS': 'redis.BlockingConnectionPool',
'CONNECTION_POOL_CLASS_KWARGS': {
'max_connections': 50,
'timeout': 20,
},
'MAX_CONNECTIONS': 1000,
'PICKLE_VERSION': -1,
},
},
}
2.2 使用 Unix 域套接字
在 settings.py 中配置 CACHES 如下:
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'redis_cache.RedisCache',
'LOCATION': '/path/to/socket/file',
'OPTIONS': {
'DB': 1,
'PASSWORD': 'yadayada',
'PARSER_CLASS': 'redis.connection.HiredisParser',
'PICKLE_VERSION': 2,
},
},
}
2.3 主从配置
在 settings.py 中配置 CACHES 如下:
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'redis_cache.RedisCache',
'LOCATION': [
'<host>:<port>',
'<host>:<port>',
'<host>:<port>',
],
'OPTIONS': {
'DB': 1,
'PASSWORD': 'yadayada',
'PARSER_CLASS': 'redis.connection.HiredisParser',
'PICKLE_VERSION': 2,
'MASTER_CACHE': '<master host>:<master port>',
},
},
}
3. 项目的使用说明
3.1 缓存操作
django-redis-cache 提供了与 Django 内置缓存后端相同的 API,并增加了一些额外的功能。
3.1.1 cache.delete_pattern
使用通配符模式删除缓存键。
示例:
>>> from news.models import Story
>>>
>>> most_viewed = Story.objects.most_viewed()
>>> highest_rated = Story.objects.highest_rated()
>>> cache.set('news.stories.most_viewed', most_viewed)
>>> cache.set('news.stories.highest_rated', highest_rated)
>>> data = cache.get_many(['news.stories.highest_rated', 'news.stories.most_viewed'])
>>> len(data)
2
>>> cache.delete_pattern('news.stories.*')
>>> data = cache.get_many(['news.stories.highest_rated', 'news.stories.most_viewed'])
>>> len(data)
0
3.1.2 cache.clear
清除缓存中的所有键,可以选择指定版本号来删除特定版本的键。
3.1.3 cache.reinsert_keys
重新插入所有缓存键,适用于更改缓存条目的 pickle 协议版本时。
3.2 防雪崩保护
get_or_set 方法支持防雪崩保护,通过传入一个可调用对象和超时时间,确保在缓存失效时只有一个请求去获取新数据,其他请求则使用旧数据。
示例:
tweets = cache.get_or_set('tweets', twitter.get_newest, timeout=300)
4. 项目API使用文档
4.1 缓存设置
BACKEND: 缓存后端,设置为redis_cache.RedisCache。LOCATION: Redis 服务器地址,可以是 TCP 连接或 Unix 域套接字。OPTIONS: 缓存选项,包括数据库编号、密码、解析器类、连接池类等。
4.2 缓存操作API
cache.set(key, value, timeout=None): 设置缓存键值对。cache.get(key, default=None): 获取缓存键的值。cache.delete(key): 删除缓存键。cache.delete_pattern(pattern): 使用通配符模式删除缓存键。cache.clear(version=None): 清除缓存中的所有键,可选指定版本号。cache.reinsert_keys(): 重新插入所有缓存键。
4.3 防雪崩保护API
cache.get_or_set(key, callable, timeout=None): 获取缓存键的值,如果缓存失效则调用可调用对象获取新值。
通过以上文档,您可以轻松安装、配置和使用 django-redis-cache 项目,并了解其提供的 API 和功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
14
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
659
4.26 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
503
608
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
939
862
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
334
378
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
390
285
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
123
195
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
180
258
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.54 K
893
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168