Caddy 缓存处理器使用教程
2024-08-27 05:39:08作者:柯茵沙
项目介绍
Caddy 缓存处理器是一个基于 Souin 的分布式 HTTP 缓存模块,专为 Caddy 服务器设计。该模块符合 RFC 7234 标准,支持设置 Cache-Status HTTP 响应头,并提供 REST API 用于清除缓存和列表管理。
项目快速启动
安装 Caddy 和缓存处理器
首先,确保你已经安装了 Caddy。然后,通过以下命令安装缓存处理器模块:
xcaddy build --with github.com/caddyserver/cache-handler
配置 Caddyfile
以下是一个简单的 Caddyfile 配置示例,用于启用缓存处理器:
{
order cache before respond
}
example.com {
cache {
allowed_http_verbs GET POST
api {
basepath /some-basepath
}
prometheus {
souin {
basepath /souin-changed-endpoint-path
}
}
badger {
path /anywhere/badger_configuration.json
}
cache_keys {
*\.css {
disable_body
disable_host
disable_method
disable_query
headers X-Token Authorization
hide
}
}
cache_name Another_cdn
}
reverse_proxy your-app:8080
}
启动 Caddy
使用以下命令启动 Caddy 服务器:
caddy run
应用案例和最佳实践
案例一:静态资源缓存
假设你有一个网站,其中包含大量的静态资源(如 CSS 和 JavaScript 文件)。通过配置缓存处理器,可以显著减少这些资源的加载时间。
example.com {
cache {
allowed_http_verbs GET
cache_keys {
*\.css {
disable_body
disable_host
disable_method
disable_query
headers X-Token Authorization
hide
}
}
}
file_server
}
案例二:动态内容缓存
对于动态内容,可以通过设置适当的缓存策略来提高性能。例如,对于某些 API 请求,可以设置较短的缓存时间。
api.example.com {
cache {
allowed_http_verbs GET POST
cache_keys {
/api/v1/* {
disable_body
disable_host
disable_method
disable_query
headers X-Token Authorization
hide
}
}
}
reverse_proxy backend:8080
}
典型生态项目
Souin
Souin 是一个高性能的 HTTP 缓存库,Caddy 缓存处理器基于 Souin 构建。Souin 提供了丰富的配置选项和强大的缓存策略支持。
Badger
Badger 是一个快速的键值存储库,适用于高性能场景。Caddy 缓存处理器支持使用 Badger 作为缓存存储后端。
Prometheus
Prometheus 是一个开源的监控系统和时间序列数据库。Caddy 缓存处理器集成了 Prometheus,可以方便地收集和分析缓存相关的指标。
通过以上教程,你可以快速上手并充分利用 Caddy 缓存处理器的强大功能,提升你的 Web 应用性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0598- Ddeepseek-harnessDeepSeek Harness: Everything is a Plugin.TypeScript057
MooncakeMooncake 是面向大模型服务的通信与存储基础设施,致力于让解耦式大模型架构真正能够在真实生产环境中稳定运行、持续扩展、灵活组合,由趋境科技、月之暗面 Kimi 、清华大学 MADSys 实验室、9#AISoft、阿里云、蚂蚁集团等产学研力量共同建设的开源分布式大模型推理架构。C++06
OnnxOCR基于PaddleOCR重构,并且脱离PaddlePaddle深度学习训练框架的轻量级OCR,推理速度超快 —— A lightweight OCR system based on PaddleOCR, decoupled from the PaddlePaddle deep learning training framework, with ultra-fast inference speed.Python03
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown01
airi💖🧸 自托管、归你拥有的 Grok 风格 AI 伴侣与 waifu / 赛博生命灵魂容器,目标是接近 Neuro-sama 的高度;支持实时语音聊天、Minecraft 和 Factorio 游玩,支持 Web / macOS / Windows。TypeScript06
热门内容推荐
项目优选
收起
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
515
558
暂无描述
Markdown
862
5.73 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.05 K
2.54 K
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
843
1.3 K
deepin linux kernel
C
33
17
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
858
1.73 K
本仓库fork自上游llvm-project仓,面向openEuler社区提供了前端C/C++语言的支持,中端通用优化能力的增强,以及后端多架构的支持,包括AArch64/X86/LoongArch/RISC-V/SW64等。
C++
159
64
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.36 K
878
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++
1.28 K
1.39 K
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++
522
354