tornado_auto_cache：实现基于Tornado框架的Memcache自动缓存机制

资源摘要信息:"tornado_auto_cache是一个基于Python语言开发的自动设置memcache缓存的修饰器库，其主要功能是针对tornado框架下的Web应用，通过自动化的手段实现对API接口返回数据的缓存。该修饰器库允许开发者根据预设的配置信息，选择性地从URL中提取特定字段，将这些字段作为缓存key的一部分。这样的设计有助于提高响应速度，减少对后端数据库的查询压力，尤其适用于那些返回数据相对固定且访问量较大的API接口。 以下是针对标题中提到的知识点的详细解读： 1. **tornado框架**： tornado是一个开源的Python Web框架和异步网络库，用于处理C10k问题（即同时处理成千上万个连接的问题）。tornado支持长连接（如WebSocket）和异步非阻塞IO，非常适合开发需要高并发、低延迟响应的网络应用。tornado_auto_cache正是为这样的应用场景提供了缓存机制。 2. **memcache**： memcache是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于减少动态Web应用程序的数据库访问，通过缓存数据和对象来减少数据库的读取次数，从而降低数据库的负载。tornado_auto_cache使得tornado应用能够利用memcache来存储那些不变或更新频率不高的数据，加快数据读取速度，提升应用性能。 3. **自动设置memcache**： 在tornado框架中，通过tornado_auto_cache修饰器，开发者无需手动编写代码来设置和查询memcache中的缓存。该修饰器能够根据设定的规则自动完成缓存的存储和读取，简化了开发流程。 4. **修饰器（Decorator）**： 在Python中，修饰器是一种设计模式，允许用户在不修改原有函数定义的情况下，增加额外的功能。在tornado_auto_cache的场景下，修饰器用于包装原有的tornado请求处理函数（如getSearch），为这些函数增加自动缓存处理的能力。 5. **根据配置信息取url中的字段做为cache的key**： tornado_auto_cache支持灵活的缓存key生成策略，允许开发者指定哪些URL参数应该作为生成缓存key的一部分。这意味着，即使同一个API接口，不同的请求参数组合可以拥有不同的缓存key，从而实现更加精确的缓存控制。 6. **缓存的使用**： 当相同请求再次发生时，tornado_auto_cache会先检查memcache中是否存在相应key的缓存数据。如果存在，就直接返回缓存数据，减少对后端服务的调用；如果不存在，则执行原始的请求处理函数，并将返回的数据存储到memcache中，以备下次调用。 7. **测试**： 测试环节通常包括编写单元测试来验证tornado_auto_cache的功能。使用如curl这样的命令行工具发起请求是一种简单直接的测试方法。测试时需要检查缓存是否被正确地使用，比如相同的请求参数是否能够从缓存中获取到数据，以及不同的请求参数是否生成了正确的缓存key。 以上知识点涵盖了tornado_auto_cache修饰器库在Python语言的tornado框架中，与memcache缓存系统结合使用的各个方面，展示了其在提升Web应用性能方面的潜力和便捷性。