redis和memcached的区别
Redis的作者SalvatoreSanfilippo曾经比较过这两种基于内存的数据存储系统：
1.Redis支持服务器端数据操作：Redis比Memcached拥有更多的数据和更丰富的支持。
通常在Memcached中，您需要将数据返回到客户端进行类似的编辑，然后重置。
这显着增加了网络IO量和数据量。
在Redis中，这些复杂的操作通常与常规GET/SET一样高效。
因此，如果需要缓存来支持更复杂的结构和操作，Redis将是一个不错的选择。
2.比较内存使用效率：如果使用简单的key-value存储，Memcached的内存使用率更高。
如果Redis使用哈希结构来存储key-value，由于其关联压缩特性，其内存。
使用级别将高于Memcached。
3.性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，因此平均每个核存储小数据时Redis比Memcached具有更高的性能。
对于100k以上的数据，Memcached的性能高于Redis。
虽然Redis最近针对大数据存储性能进行了优化，但与Memcached相比还是稍逊一筹。
具体为什么会出现上述结论，收集到的资料如下：
1．数据类型支持不同
与Memcached仅支持简单的key-value结构化数据记录不同，Redis支持更丰富的数据类型。
有五种最常用的数据类型：String、Hash、List、Set和SortedSet。
Redis使用内部redisObject对象来表示所有键和值。
redisObject最重要的信息如图所示：
类型代表值对象的具体数据类型，编码是不同数据类型在redis内部的存储方式。
例如：type=string表示。
如果该值存储为常规字符串，则相应的编码可以是raw或int。
如果它是int，则意味着Redis实际上将其存储在内部并表示数字类中的字符串。
本身可以用数值来表示。
例如，“123”和“456”等字符串。
只有当Redis的虚拟内存功能开启时，vm字段才真正分配内存。
1）String
常用命令：set/get/decr/incr/mget等；
应用场景：String是data最常用的数据类型，常见的键/值存储都可以归为此类；
实现方法：字符串默认以字符串形式存储在redis中，由redisObject定义和引用。
当遇到incr、decr等运算时，会转为数字类型进行计算。
redisObject的类型是int。
2）Hash
常用命令：hget/hset/hgetall等
应用场景：我们要存储对象数据用户信息，包括用户ID数据，用户名，年龄和出生日期通过用户ID，我们希望获取用户的姓名、年龄或出生日期；
实现方法：Redis的Hash实际上将值内部存储为HashMap并直接可用。
storage获取该Map成员的接口。
如图所示，Key为用户ID，value为Map。
这个Map的key是成员的属性名，value是属性值。
这样就可以直接通过其内部Map的key（内部Map的key在Redis中称为字段）来修改和访问数据，也就是说可以通过key（用户ID）+field（属性）来操作对应的属性数据。
标签）。
目前HashMap的实现方式有两种：当HashMap的成员比较少时，Redis会使用类似一维数组的方式来紧凑地存储它以节省内存，而不是使用实际的HashMap结构。
，对应的redisObject值的编码是zipmap，当成员数量增加时，会自动转换成真正的HashMap，编码是ht。
3）List
常用命令：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等；
应用场景：Redislist的应用场景很多，它也是Redis最重要的数据结构之一，更多例如：观看列表、粉丝列表等。
Twitter的可以利用Redis的列表结构来实现；
实现方法：List实现为双向链表，可以支持反向搜索和浏览，操作起来更加方便。
然而，它带来了一些额外的内存开销，Redis中的许多实现，包括缓冲区调度等，也使用这种数据结构。
4）Set
通用命令：sadd/spop/smembers/sunion等；
应用场景：Redisset提供的外部函数提供了类似列表，就是列表。
一个特殊功能是该集合可以自动删除重复列表。
当你需要存储一组数据并且不希望出现重复数据时，set就是其中之一。
好的select和set提供了判断一个成员是否在集合set中的重要接口，这是list无法提供的；
实现方法：set的内部实现是一个值永远为null的HashMap实际上使用散列来快速对元素进行排序。
这就是为什么集合可以提供一种方法来确定成员是否在集合中。
5）SortedSet
常用命令：zadd/zrange/zrem/zcard等；
应用场景：Redissortedset的使用场景与set类似，不同的是set不会自动排序，但SortedSet可以通过用户提供额外的优先级（分数）参数对成员进行排序，并按顺序排列insert，意思是自动排序。
当需要有序、不重复的集合列表时，可以选择有序集合数据结构。
例如，Twitter的公开时间表可能是与发布时间一起存储为分数，以便在检索时自动按时间排序。
实现方法：Redissortedset内部使用HashMap和跳跃列表（SkipList）来保证数据的存储和排序，HashMap存储成员到分数的映射，而跳跃列表存储根据存储的分数排序的所有成员在HashMap中。
采用跳表结构可以实现较高的查找效率，且实现比较简单。
2.不同的内存管理机制
在Redis中，并不是所有的数据总是存储在内存中。
这是与Memcached相比最大的区别。
当物理内存耗尽时，Redis可以将一些长期未使用的值换出到磁盘。
Redis只会存储所有关键信息。
如果Redis检测到内存使用量超过某个阈值，就会触发交换操作。
Redis会根据交换“swappability=age*log(size_in_memory)”计算出哪个key对应于请求的值。
盘子。
然后将这些键对应的值保存到磁盘并在内存中擦除。
该功能允许Redis持久保存超出机器自身内存大小的数据。
当然，设备本身的内存必须能够保存所有的密钥，毕竟这些数据不会被交换。
同时，当Redis将内存中的数据交换到磁盘时，提供服务的主线程和执行交换的从线程会共享这部分内存，因此如果需要交换的数据有更新，Redis会阻塞直到交换操作完成后才能进行子流修改。
当从Redis读取数据时，如果读取的key对应的值不在内存中，Redis需要从交换文件中下载对应的数据并返回给请求者。
这里有一个I/O线程池问题。
默认情况下，Redis会阻塞，即在加载所有交换文件之前不会响应。
这种策略比较适合客户数量较少、批量操作的情况。
但如果Redis应用在大型Web应用中的话，这显然无法容纳海量并发。
因此，在运行Redis时，我们设置I/O线程池的大小，并对需要从交换文件中加载相应数据的读请求进行并发操作，以减少阻塞时间。
对于Redis、Memcached等基于内存的数据库系统来说，有效的内存管理是影响系统性能的主要因素。
传统C中的malloc/free函数是最常用的分配和释放内存的方法，但这种方法有重大缺陷：第一，对于开发人员来说，malloc和free不匹配很容易导致内存泄漏。
大量内存碎片无法回收再利用，减少端内存使用最后，作为系统调用，它的系统开销比常规函数调用要大得多；因此，为了提高内存管理效率，高效的内存管理解决方案不会直接使用malloc/free调用。
Redis和Memcached都使用自己的设备，它们的内存管理机制都是设计的，但实现方法却有很大不同。
下面将分别介绍两者的内存管理机制。
Memcached默认使用SlabAllocation机制来管理内存。
主要思想是将分配的内存按照预定义的大小划分为特定长度的块，以完整存储相应长度的键值数据记录。
解决内存碎片问题。
SlabAllocation机制仅针对外部数据存储而设计，这意味着所有键值数据都存储在SlabAllocation系统内，而Memcached的其他内存需求通常通过malloc/free来申请，因为这些请求的数量和频率决定了它们。
，它们不会影响整个系统的性能。
SlabAllocation的原理非常简单。
如图所示，它首先从操作系统申请一大块内存，将其划分为不同大小的部分，并将相同大小的部分划分为SlabClass组。
其中，Chunk是用于存储key-value数据的最小单位。
每个SlabClass的大小可以通过启动Memcached时指定GrowthFactor来控制。
假设图中GrowthFactor的值为1.25。
如果第一组Chunk的大小为88字节，则第二组Chunk的大小为112字节，以此类推。
当Memcached接收到客户端发送的数据时，首先根据接收到的数据大小选择最合适的SlabClass，然后通过查询Memcached保存的SlabClass中空闲的Chunk列表来查找该数据可以用来存储数据。
当数据库记录过期或被删除时，它所占用的Chunk可以被回收并免费添加回列表中。
从上面的过程我们可以看出，Memcached的内存管理系统效率很高，并且不会造成内存碎片，但是它最大的缺点就是导致空间的浪费。
因为每个Chunk都分配了特定长度的内存空间，所以变长数据不能用完这个空间。
如图所示，128字节的缓冲区中存储了100字节的数据，剩余的28字节被浪费了。
Redis内存管理主要是通过源码中的两个文件zmalloc.h和zmalloc.c来完成的。
为了方便内存管理，Redis在部分分配内存后，会将这块内存的大小存储在内存块的开头。
如图所示，real_ptr是redis调用malloc后返回的指针。
Redis存储维度的大小标头中的内存块。
已知size占用的内存大小并且是size_t类型的长度，则返回ret_ptr。
当需要释放内存时，ret_ptr被传递给内存管理器。
通过ret_ptr，程序可以方便地计算出real_ptr的值，然后将real_ptr转换为free以释放内存。
Redis通过定义一个数组来记录所有的内存分配情况。
该数组的长度为ZMALLOC_MAX_ALLOC_STAT。
数组的每个元素代表当前程序分配的内存块的数量，内存块的大小是该元素的下标。
在源代码中，这个数组是zmalloc_allocations。
zmalloc_allocations[16]表示已分配的16字节内存块的数量。
zmalloc.c中有一个静态变量used_memory，记录了当前分配的内存的总大小。
因此，总的来说，Redis采用malc/free封装，比Memcached的内存管理方式简单很多。
3.支持数据持久化
虽然Redis是一个基于内存的存储系统，但它本身支持内存数据持久化，主要提供两种存储策略：RDB快照和AOF日志。
。
Memcached不支持数据缓存操作。
1）RDB快照
Redis支持一种将当前数据的快照保存到数据文件中的机制，即RDB快照。
但是持久写数据库如何创建快照呢？Redis使用fork命令的copyonwrite机制。
创建快照时，当前进程被划分为子进程，然后所有数据都在子进程中流动，并将数据写入RDB文件中。
我们可以通过Redis的save命令来配置RDB快照创建时间。
例如，我们可以配置每10分钟创建一次快照，也可以配置每1000次写入创建一次快照，也可以同时部署多个规则。
这些规则的定义包含在Redis配置文件中，您还可以在Redis运行时通过RedisCONFIGSET命令设置规则，而无需重新启动Redis。
RedisRDB文件不会被损坏，因为写入操作是在新进程中执行的。
当创建新的RDB文件时，Redis创建的子进程首先将数据写入到a.rdb文件中。
临时文件，然后通过原子重命名系统调用将临时文件重命名为RDB文件，这样，如果任何时候发生错误，RedisRDB文件始终可用。
另外，RedisRDB文件是Redis主从同步内部实现的一部分。
RDB有它的缺点，就是当数据库出现问题时，我们的RDB文件中保存的数据并不是新的。
从最后一次RDB文件创建到Redis关闭的所有数据都将丢失。
在某些企业中，这可能是可以接受的。
2）AOF日志
AOF日志的全称是appendixfile，即追加日志文件。
与设施的binlog不同通用数据，AOF文件是可识别的纯文本，其是每个标准的Redis命令。
只有导致数据被修改的命令才会添加到AOF文件中。
每一条修改数据的命令都会创建一条日志，AOF文件会越来越大，因此Redis提供了另一个功能，叫做AOFrewrite。
它的作用是重新创建AOF文件。
新AOF文件中的一条记录只会有一个操作，与旧文件不同，旧文件可能对同一值有多个操作。
创建过程与RDB类似。
它还对进程进行分支、遍历实时数据并写入新的AOF临时文件。
在写入新文件的过程中，所有写操作日志仍然会写入到原来的旧AOF文件中，同时也会写入到缓存中。
备份操作完成后，缓存中的所有日志都会立即写入临时文件。
然后调用原子重命名命令将旧的AOF文件替换为新的AOF文件。
AOF是一个文件写操作，它的目的是将操作记录到磁盘上，所以它也会遇到我们上面提到的写操作过程。
在Redis中调用AOF的write后，使用appendfsync选项来控制调用fsync将其写入磁盘需要多长时间。
下面的appendfsync这三个设置的安全强度逐渐变强。
appendfsyncno当appendfsync设置为no时，Redis不会主动调用fsync将AOF日志同步到磁盘，所以这完全取决于操作系统onion的调试。
对于大多数Linux操作系统，每30秒执行一次fsync，将缓存数据写入磁盘。
appendfsynceverysec当Appendfsync设置为Everysec时，Redis会默认每秒进行一次fsync调用，将缓存数据写入磁盘。
但是当这个fsync调用持续超过1秒时。
Redis将应用fsync延迟策略并再等待一秒钟。
即两秒后就会执行fsync。
这次无论执行时间如何都会执行fsync。
此时，由于fsync时文件描述符会被阻塞，所以当前的写操作会被阻塞。
所以结论是大多数情况下Redis都会每秒进行一次fsync。
在最坏的情况下，fsync操作每两秒发生一次。
这个操作在大多数数据库系统中称为groupcommit。
它将多个写入和日志操作的数据同时组合到磁盘。
appednfsyncalways当没有设置syncalways时，每次写操作都会调用一次fsync。
此时数据当然是最安全的，因为fsync会一直执行，所以性能会有保证。
也受到影响。
对于一般的业务需求，应该使用RDB进行持久化。
原因是RDB的开销比AOF日志低很多。
对于不能容忍数据丢失的应用程序，您应该使用。
使用AOF日志。
4.集群管理的区别
Memcached的区别在于系统全内存数据缓冲区。
Redis虽然支持数据持久化，但全内存的本质就是高性能。
作为基于内存的存储系统，机器的物理内存大小就是系统可以容纳的最大数据量。
如果要处理的数据量超过了一台机器的物理内存大小，就需要构建分布式集群来扩展存储容量。
Memcached本身不支持分布式，所以Memcached的分布式。
存储只能通过一致性哈希等分布式算法部署在客户端。
下图展示了Memcached的分布式存储实现架构。
客户端向Memcached集群发送数据之前，首先会通过内置的分布式算法计算出数据的目的节点，然后将数据直接发送到该节点进行存储。
但客户端在查询数据时，还必须计算出查询数据所在的节点，然后直接向该节点发送查询请求来获取数据。
与只能使用客户端实现分布式内存的Memcached相比，Redis优先在服务器端构建分布式内存。
最新版本的Redis已经支持分布式存储功能。
RedisCluster是Redis的增强版本，实现分布式并允许单点故障。
它没有中心节点，并且可以线性扩展。
下图展示了RedisCluster的分布式存储架构，节点之间通过二进制协议进行通信，节点与客户端之间通过ascii协议进行通信。
在数据放置策略上，RedisCluster将整个键值字段划分为4096个哈希位置，每个节点可以存储一个或多个哈希位置。
即RedisCluster目前支持的最大节点数为4096。
RedisCluster使用的分布式算法也很简单：crc16(key)%HASH_SLOTS_NUMBER。
为了保证单点故障下的数据可用性，RedisCluster引入了Primary和Secondary节点。
在RedisCluster中，每个Master节点都会有两个对应的Slave节点，以实现冗余。
这样，在整个集群中，任意两个节点宕机都不会导致数据不可用。
当Master节点退出时，集群会自动选举Slave节点成为新的Master节点。
提升系统性能的必备利器：详解缓存分类、常见的缓存淘汰策略及实现方案
1）本地缓存：本地缓存是指在应用程序进程内将缓存的数据存储在内存中，一般使用HashMap、ConcurrentHashMap等Java集合类来实现。优点是速度快、易于实现、不需要网络传输，缺点是多个应用进程之间无法共享信息。
2）分布式缓存：分布式缓存缓存将数据存储在多个服务器上，并通过网络传输数据，实现缓存共享。
常见的分布式缓存框架有Redis、Memcached、Ehcache等。
其优点包括良好的可扩展性、高会议支持、大容量以及提高的应用程序可靠性和可用性。
3）多级缓存（本地+分布式）：多级缓存是指将缓存数据同时存储在本地缓存和分布式缓存中，以加快访问速度，提高可靠性。
常见的多级缓存方案有EHCache+Redis、GuavaCache+Redis等。
它的优点是结合了本地缓存和分布式缓存的优点，使得缓存系统更加灵活和高性能。
1）什么是本地缓存？有什么优点和缺点？本地缓存通常使用Java集合类将缓存数据存储在单个应用程序进程的内存中。
优点是速度快、易于实现、不需要网络传输，缺点是多个应用进程之间无法共享信息。
2）什么是分布式缓存？有什么优点和缺点？分布式缓存将缓存数据存储在多个服务器上，并通过网络传输数据，实现缓存共享。
好处包括兼容性好、组件支持高、容量大、提高应用程序的可靠性和可用性；3）什么是多级缓存？有什么优点和缺点？多级缓存将缓存数据同时存储在本地缓存和分布式缓存中，以加快访问速度并提高可靠性。
优点是结合了本地缓存和分布式缓存的优点，使得缓存系统更加灵活和高性能。
4）如何为您的应用选择正确的缓存解决方案？在为您的应用选择合适的缓存解决方案时，您需要仔细考虑应用条件、数据平衡、兼容性要求、可靠性要求、运营成本等因素，并进行详细的调查和评估。
根据不同的需求和场景，您可以选择本地缓存、分布式缓存或多级缓存等解决方案，也可以与CDN、静态资源服务器等其他技术相结合，实现更灵活、高效的缓存应用。
2.1.概述Java的缓存驱逐策略是指当缓存数据量达到一定阈值时，按照一定规则部分删除缓存数据，以维持缓存容量与性能之间的平衡。
常见的Java缓存驱逐策略包括：1）最近最少使用（LRU）：最近使用策略，删除最近使用的缓存项。
2)FirstInFirstOut(FIFO)：先进先出策略，删除第一个添加到缓存的缓存项。
3）最不频繁使用（LFU）：最不频繁使用的策略，删除使用频率很低的缓存项。
4）RandomReplacement（RR）：随机替换策略，根据随机算法选择要删除的缓存。
5)Size-basedevict：基于缓存大小进行驱逐。
6）生存时间（TTL）：基于缓存项的生命周期，当缓存项的生命周期超过预设的时间限制时自动驱逐。
不同的缓存应用场景需要不同的驱逐策略，开发者可以根据情况选择合适的策略。
在选择重复数据删除策略时，应综合考虑缓存速度、容量管理等问题，并进行适当的调整和调整。
2.2.相关问题1)什么是缓存删除策略？缓存删除策略是指当缓存数据量达到一定限度时，按照一定的规则删除部分缓存数据。
2）常见的缓存删除策略有哪些？常见的缓存删除策略包括：最近使用最少（LRU）、先进先出（FIFO）、最不频繁使用（LFU）、随机替换（RR）、基于缓存大小的逐出、缓存项生命周期（TTL）等。
3）LRU和LFU中算法之间有什么区别？LRU算法是最近使用策略，删除最近使用的缓存项，而LFU算法则删除最不常用的缓存项。
LRU更注重时间因素，强调缓存项的访问次数，LFU更注重频率因素，注重缓存项的频率。
4）如何选择合适的缓存策略？在选择缓存清除策略时，需要根据具体的应用场景和需求进行选择。
如果关心缓存访问频率，可以根据使用次数和频率选择策略，如LRU或LFU；如果您关心缓存对象的生命周期，可以为该对象选择TTL策略。
需要注意的是，不同的位移策略对缓存性能、一致性和容量管理都有影响，因此选择策略时必须考虑几个因素。
5）如何实现自定义缓存清除策略？要实现自定义的缓存驱逐策略，您可以通过继承或实现JavaCache库提供的相应接口或抽象类来实现自己的逻辑。
例如GuavaCache提供了CacheBuilder.custom()方法允许用户自定义缓存规则和回收器，Ehcache提供了自定义驱逐算法的方法等。
实现自定义策略时必须考虑线程安全、性能、可靠性等问题。
1）本地缓存（1）HashMap/ConcurrentHashMap/LinkedHashMap：这是Java中最基本的缓存实现，它将键值对存储在内存中，并提供快速的读写操作。
通常使用Java集合类实现，优点是简单易用。
（2）Caffeine：Caffeine是一个高效、强大的本地缓存库，提供自动加载、过期、缓存大小限制等功能。
是吗。
咖啡因具有出色的性能，在高动态条件下效果良好。
（3）GuavaCache：GuavaCache是Google开发的一个高效的缓存库，简单易用，功能强大。
支持超时、最大缓存项数、缓存复用等特性，并且可以通过监听器、属性配置等方式扩展其功能。
2）分布式缓存（1）Redis：Redis是一种流行的开源缓存系统，可以支持各种数据结构和数据类型。
它提供高性能、高可用、高可靠的分布式缓存服务。
（2）Memcached：Memcached是另一个流行的开源缓存系统，主要用于Web应用程序和数据库缓存。
缓存数据存储在多个服务器上，通过网络传输数据来实现缓存共享。
（3）Ehcache：Ehcache是一个流行的开源缓存框架，可以支持本地和分布式两种部署方式。
它提供了多种缓存机制，并且可以扩展到集群模式。
django缓存怎么用（django使用redis缓存）
本文是关于Django缓存的使用以及Redis缓存使用相关的知识点。
我希望它对你有帮助。
不要忘记为该网站添加书签。
django-redis结合drf实现缓存3.如何在Django中使用Redis缓存服务器，请提供详细说明。
4.如何在Django中使用Redis作为缓存服务器。
5.姜戈会怎样？6.如何为SAEDjango项目设置站点范围的Memcached缓存。
如何清理Django生成的缓存。
您已开始使用多进程方法，进程应部分更新。
更新后会随机使用特定进程来执行代码，从而使新旧同时出现。
请重新启动Django。
但是，也有可能您修改了页面并在视图上使用了Django的缓存修饰符。
在这种情况下，您必须首先清除所有服务器上的缓存。
如果您的问题解决了，请采纳！
如果解决方案没有解决，请进一步询问
django-redis结合drf实现django_redis。
1
1.django-redis基于BSD许可证，是一个允许Django支持rediscache/session的后端。
功能齐全的组件。
2.django-redis的优点：
●持续更新
●本地化的redis-pyURL符号连接字符串
●可扩展的客户端
●可扩展解析器
●可扩展的排序器
●标准客户端主/从支持
●完美测试
●部分项目生产环境中用作缓存和会话
●支持NeverTimeout设置
●原生访问Redis客户端/连接池支持
●高度可配置（例如模拟异常缓存行为）
●默认支持Unix套接字
●支持Python2.7、3.4、3.5和3.6
3。
推荐版本
django_redis基本功能：
7。
自定义Rediskey协议
8.如何在Django中使用Redis缓存服务器，请提供详细说明。
django-redis中文文档
AndreyAntukh,[email protected]
翻译：RaPoSpectre
django-redis是基于一个BSD许可证并且是Django用户支持全功能的rediscache/session后端组件。1.1为什么选择django-redis
因为：
不断更新
本地化的redis-pyURL符号连接字符串
有可扩展客户端
可扩展解析器
可扩展定序器
标准客户端主/从支持
全面测试
已用作缓存和会话在一些项目的生产环境中使用
从不支持超时设置
原生输入对Redis客户端/连接池的支持
高度可配置（例如模拟异常缓存行为）
默认支持Unix套接字
支持Python2.7、3.4、3.5和3.6
可用DjangoRedis1.2版本
稳定版本：4.7.0
稳定版本：3.8.4
1.3应该使用哪个版本
版本号如3.6、3.7 等。
是一个主要版本，可能包含向后兼容的。
之前读过请升级升级日志。
版本号同3.7.0、3.7.1 等待小更新或bug修复版本，一般只包含bug修复，不包含功能更新。
1.4依赖
1.4.1Django版本支持
支持django-redis3.8.xdjango1.4,1.5,1。
6、1.7（可能是1.8）
django-redis4.4.x支持django1.6、1.7、1.8、1.9和1.10
1.4.2RedisServer支持
django-redis3.x.y支持Redis-server2.6.x或更高
django-redis4.x.y支持redis-server2.8
如何在Django中使用Redis作为缓存服务器如何实现缓存，有多种，本地内存缓存，数据库缓存和文件系统缓存。
这里介绍一下使用Redis数据库进行缓存。
环境
redis
django-redis
配置
settings.py
CACHES={"default":{"BACKEND":"django_redis.cache.RedisCache","LOCATION":"redis://127.0.0.1:6379/1","OPTIONS":{"CLIENT_CLASS":"django_redis.client.DefaultClient","PASSWORD":"mysecret"
?}
}
}
pythonmanage.pycreatecachetable1
缓存包括站点缓存和单视图缓存
站点缓存：？
settings.py
MIDDLEWARE=[#Site缓存，请注意必须在第一个位置
'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
?缓存，请注意必须在最后位置
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
]
缓存show:?
views.py
fromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.views.decorators.cacheimportcache_pagefromcache.modelsimportFoo#为需要缓存的视图添加装饰器。
该参数用于设置超时超时时间，单位为秒，@cache_page(60)defindex(request):
bar=Foo.对象。
all()returnrender(request,'cache/index.html',{'bar':bar})
我最近开始爱上Python，因为我非常喜欢Python。
朋友和同事推荐Python是2007年的年度语言。
我们要如何与时俱进？我最近获得了一些见解，希望与大家分享，如果我错了，希望大家能够指出并纠正我。
不是从py语法派生的。
让我们谈谈基础知识，让我们直接谈谈我使用Django的经历：
关于Django，您需要了解的第一件事可能是您将拥有的模型，对于那些在Java中工作的人来说很好。
（当然，这对于动态语言来说似乎是理所当然的事情），所以我们先看一个模型示例：
我偷懒，直接把用户带进了django-admin
cl输出assUser(models.Model):
username=models.CharField(_('username'),maxlength=30,unique=True,validator_list=[validators.isAlphaNumeric]))
first_name=models.CharField(_('firstname'),maxlength=30,blank=True)
last_name=models.CharField(_('lastname'),maxlength=30,blank=True)
E-Mail=models.EmailField(_('电子邮件地址'),blank=True)
password=models.CharField(_('password'),maxlength=128))
classMeta:
ordering=('用户名',)
每个属性都是图书馆表的一个字段，定义起来非常简单明了。
Models提供了许多类型的字段，类似于上面的EmailField。
不同的字段有不同的设置。
您可以查看相关源码来了解相关设置。
模型类中还有一个classMeta。
这个类的属性为它制定了一些访问策略表，如这里的顺序。
MetaClass中的属性可以通过模型的_meta属性来获取。
OK，这样的模型如何实现对数据库表的灵活操作呢？我们来看一下。
首先分析文件/django/django/db/models/base.py，其中包含models.Model等定义：
查看类定义。
一行，第一行足以让我思考：
classModel(object):
__metaclass__=ModelBase
Model使用newstyleclass定义。
你可以看看这个。
第一行是__metaclass__属性的定义，是ModelBase，一个类。
__metaclass__的意思是指定一个类，该类的实例就是这个类。
我想你已经很困惑了。
那么就拿这个模型的例子来说明一下。
如果没有__metaclass__属性，生成实例是正常过程。
这个属性改变了这个过程：
其实BaseModel是Model的元类，它决定了Model类的最终外观。
您可以在这里找到有关元类的更多信息。
然后我们的注意力转移到BaseModel类。
我有预感，终于可以使用_meta获取元类了。
看一下BaseModel的定义，有点长：
classModelBase(type):
"Metaclassforallmodels"
def__new__(cls,name,bases,attrs):
#Ifthisisn'ttasubclassofModel，不执行任何操作特殊。
ifname=='Model'ornotfilter(lambdab:issubclass(b,Model),bases):#1
returnsuper(ModelBase,cls).__new__(cls,name,bases,attrs)
#Createtheclass.
new_class=type.__new__(cls,name,bases,{'__module__':attrs.pop('__module__')})#2
new_class.add_to_class('_meta',Options(attrs.pop('Meta',None)))#3
new_class.add_to_class('DoesNotExist',types.ClassType('DoesNotExist',(ObjectDoesNotExist,),{}))
#Buildcompletelistofparents#4
forbaseinbases:
#TODO:检查“_meta”ishac的存在
if'_meta'indir(base):
new_class._meta.parents.append(base)
new_class._meta.parents.extend(base._meta.parents）
model_module=sys.modules[new_class.__module__]
ifgetattr(new_class._meta,'app_label',None)isNone:
#向上一层查找即可找到app_label
#For'django。
contrib.sites.models'，这将是'sites'。
new_class._meta.app_label=model_module.__name__.split('.')[-2]#5
#Bailoutearlyifwehavealreadycreatedt他的班级。
m=get_model(new_class._meta.app_label,name,False)#6
ifmisnotNone:
returnm
#将所有属性添加到类中。
forobj_name,objinattrs.items():
new_class.add_to_class(obj_name,obj)#7
#AddFieldsinheritedfromparents
forparentinnew_class._meta.parents:
forfielddinparent._meta.fields:
#仅添加未为此类定义的父字段
尝试：
new_class._meta.get_field(field.name)
exclusiveFieldDoesNotExist：
field.contribute_to_class(new_class,field.name)#8
new_class._pre pare()
register_models(new_class._meta.app_label,new_class)#9
#由于导入的完成方式（递归），我们可能是
#该模型向框架注册的第一个类。
它
#shouldonlybeoneclass对于每个模型，我们总是必须返回
#registeredversion。
returnget_model(new_class._meta.app_label,name,False)#10
简单分析这段代码：
1.检查该类是否是Model的子类。
否则不做处理，直接传给父类处理。
请注意，Super绝对应该用于多重继承
2。
使用类型创建类，创建的是一个普通的ModelClass
3.这句话很重要，add_to_class就是模型中的类方法：这个方法实际上就是传递名称和值，将类属性添加到模型中。
正如你所看到的，这就是神奇的_meta的来源。
说到add_to_class方法，快速看一下它的代码：
defadd_to_class(cls,name,value):
ifname=='Admin':
asserttype(value)==types.ClassType,"%rattributeof%smodelmustbeaclass,nota%sobject"%(name,cls.__name__,type(value))
value=AdminOptions(**dict([(k,v)fork,vinvalue.__dict__.items()ifnotk.startswith('_')]))
ifhasattr(value,'contribute_to_class'):
value.contribute_to_class(cls,name）
否则：
setattr(cls,name,value)
add_to_class=classmethod(add_to_class)
最后一句的目的是表明这个方法是一个类方法并指定它的属性是该方法的第一部分。
参数就是这个类。
其实classmethod就是一个装饰器。
2.4之后可以缩写为@。
这里不得不提的是它对Admin的特殊处理，虽然它不包含在Admin模块中，但它仍然是Java界的一个大问题。
为什么Django不提供解耦点？而且它们还封装在Option中，一个是在BaseModel（Meta的封装）中完成，另一个是在add_to_class方法中完成，确实有点不优雅。
可能我还不太了解，不知道具体的用意。
4.集成Meta，Option类提供继承方法
5获取applabel，需要将model的名称分成倒数第二个。
非常喜欢-2这样的设置
6get_model方法检索缓存的。
7.取出所有类属性并重复该过程。
如果这个属性有“contribute_to_class”可调用属性，也可以这样处理。
8每个字段都会调用自己的“contribute_to_class”方法。
对9.进行了特殊处理，暂且称之为缓存。
很简单，/django/django/db/models/loading.py里面的还是很多的10.看一下评论。
显然我们需要缓存模型。
1
在服务管理-Memcache中初始化Memcache服务并分配适当的容量。
2
更改“settings.py”并添加配置：
3
过了一会儿，您就可以SAE服务管理-Memcache-使用监控缓存命中率和内存使用情况。
关于使用Django缓存以及Django对Redis缓存的使用的介绍就到此结束。
我想知道您是否找到了您需要的信息。
如果您想了解更多，记得收藏并关注本网站。
GPTCache，LangChain，强强联合
ChatGPT和其他大型语言模型(LLM)在应用程序开发中提供了强大的多功能性，但存在高昂的API调用费用和响应时间问题。为了应对这一挑战，我们开发了GPTCache项目，旨在构建语义缓存来存储LLM响应。
LangChain库的创建是为了帮助开发人员将LLM与其他计算或知识源结合起来，以创建更强大的应用程序。
但LangChain目前的缓存仍然依赖于字符串匹配，包括MemoryCache、SQLiteCache和RedisCache，在处理大量请求时效率较低。
在使用GPTCache之前，LangChain的缓存实现存在一些问题。
从运行时的角度来看，如果请求命中缓存，则响应时间可以显着缩短。
然而，使用LLM的成本仍然很高，无论是使用OpenAI、Cohere等在线服务还是自己部署LLM模型，推理耗时取决于计算机资源，包括CPU、内存、GPU等。
如果一个请求可以多次命中缓存，则可以减轻计算机资源的压力，从而为其他任务提供更多资源。
LangChain访问缓存的条件是，两个问题是完全一样的，但是在实际使用中，访问缓存还是比较困难的，缓存的使用还有很大的提升空间。
接入GPTCache将完善LangChain缓存模块的功能，提高缓存命中率，从而降低LLM的使用成本和延迟。
GPTCache首先会对输入进行嵌入操作，然后在缓存存储中进行近似向量搜索，获得搜索结果后进行相似度评估，达到指定阈值后返回。
通过调整阈值可以改变模糊搜索结果的准确度。
面试官说，听说你了解Redis，手写一个LRU算法吧
LRU是缓存消除策略之一。主要是根据“最近最少使用”的原则，剔除最近访问过的数据。
该策略对于提高缓存命中率、减轻数据库压力有显着效果。
LRU算法实现的本质是选择合适的数据结构并考虑插入、读取和删除操作的效率。
通常是结合HashMap和双向链表来实现的。
前者提供了O(1)时间复杂度的快速数据访问，后者利用其结构特性实现了O(1)的添加和删除操作。
从具体实现来看，首先定义Node类，包括键值和存储的数据，以及前一个节点和后继节点的引用。
接下来构造一个双链表DoubleList这个类封装了节点操作，包括添加、删除节点、获取链表长度等方法，保证数据操作的效率。
然后是LRUCache类，它是缓存管理的核心。
它内部封装了一个HashMap来存储键值数据对，以及一个双向链表来存储数据访问的顺序。
通过get和put方法，实现访问和添加数据的逻辑，保证缓存容量限制，并通过移除较长时间未使用的数据来保留容量。
在实际应用场景中，LRU算法可以有效提高缓存命中率，但需要注意的是，它对于随机批量操作可能存在局限性，可能会导致热门数据被频繁访问的数据覆盖，从而导致缓存污染。
为了解决这个问题，LRU-K算法通过将“最近使用过”的判断标准扩展到“最近使用过的次数”，并引入额外的数据结构来记录应用程序的访问历史，从而避免了内存污染问题，通常LRU-2被认为实用。
作为一个平衡选项。
此外，Twoqueue（2Q）算法通过将访问历史队列替换为FIFO缓存队列，进一步优化了数据的访问和淘汰机制，实现了一定程度的灵活性。
MySQLInnoDBLRU策略通过将链表分为热数据池和冷数据池来优化批量操作，避免触及热数据池中的数据，提高缓存效率。
综上所述，LRU算法及其实现、范围和应用展示了各种场景下缓存管理的效率和灵活性，对于提高系统性能和用户体验具有重要意义。
