web2py缓存机制详解：cache.ram与cache.disk

"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。