web2py缓存机制详解:cache.ram与cache.disk
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更新于2024-08-09
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"cache缓存对象-三零卫士工业防火墙系统技术白皮书"
在Web2py框架中,`cache`对象是一个重要的工具,用于提高应用程序的性能,通过存储和检索经常使用的数据来减少不必要的计算和数据库查询。`cache`有两个主要属性:`cache.ram`和`cache.disk`。
`cache.ram`用于在主内存中存储缓存数据,这提供了快速的访问速度,但是数据在服务器重启后会丢失。例如,以下代码展示了如何缓存`time.ctime()`函数的输出到RAM,缓存有效期为5秒:
```python
def cache_in_ram():
import time
t = cache.ram('time', lambda: time.ctime(), time_expire=5)
return dict(time=t, link=A('click me', _href=request.url))
```
`cache.disk`则是在磁盘上存储缓存,数据可以持久化,即使服务器重启仍然存在。缓存到磁盘的示例如下:
```python
def cache_on_disk():
import time
t = cache.disk('time', lambda: time.ctime(), time_expire=5)
return dict(time=t, link=A('click me', _href=request.url))
```
`cache`对象还可以同时在RAM和磁盘上缓存数据。下面的例子中,先尝试从RAM中获取数据,如果不存在,则从磁盘获取,如果磁盘上也不存在,才会执行lambda函数生成新的数据:
```python
def cache_in_ram_and_disk():
import time
t = cache.ram('time', lambda: cache.disk('time',
lambda: time.ctime(), time_expire=5),
time_expire=5)
return dict(time=t, link=A('click me', _href=request.url))
```
在多进程环境中,这种策略特别有用,因为每个进程可以独立地查看RAM和磁盘中的缓存,而无需同步。
此外,除了使用lambda函数,还可以直接缓存已有对象。例如,如果`myobject`是已存在的对象,可以这样缓存:
```python
cache.ram('myobject', lambda: myobject, time_expire=60*60*24)
```
在Web2py中,`cache`不仅可以用来缓存函数的输出,还可以应用于控制器函数的输出,但不包括视图。这意味着控制器处理后的数据会被缓存,而视图的渲染过程每次请求时都会重新进行。
`cache`对象是Web2py中实现高效缓存策略的关键组件,通过合理使用`cache.ram`和`cache.disk`,可以显著提升应用性能,减少对服务器资源的依赖,并提供更流畅的用户体验。
2019-09-05 上传
2019-08-28 上传
2013-08-22 上传
2023-06-28 上传
2023-06-28 上传
2023-10-26 上传
2024-04-05 上传
2023-05-30 上传
2023-05-15 上传
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史东来
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