BACKEND 缓存引擎，数据库缓存我们就这样写就好
LOCATION 缓存表名称
TIMEOUT 缓存保存时间，单位为秒。可以不写，不屑默认是300s，如果过了300秒没存进去，这缓存我就不存了
OPTIONS 一些选项
- MAX_ENTRIES 缓存表最大数据数，可以不写，不写默认为300条
- CULL_FREQUENCY 当缓存表达到最大数据数时，删除1/x的缓存数据，我上面给的是2，那就是如果我到达了缓存最大数据数的时候，就删除表中1/2的数据

1.1.2 生成缓存数据表

使用之前我们需要在项目数据库中加入缓存数据表输入 python manage.py createcachetable

之后我们去mysql中查看，发现my_cache_table已经创建完毕

我们看一下这个表的内容

从上至下依次是缓存键，缓存值，过期时间

1.2 缓存到服务器内存

这个平时用用就可以了，如果是正式上线会将缓存存到缓存性的数据库redis中

unique-snowflake是雪花算法寻址

1.3 缓存到服务器文件

我在项目路径下创建了一个文件夹cache

1.4 缓存配置可以有多个

缓存可以有多个相同类型或不同类型的缓存，只要名字不同就行

最好是搞一个default的缓存，在引入对象的时候会用到

2 使用缓存

我们下面以缓存到数据库为例

为了测试是否走的是缓存，我们加上一个视图

再加上一个路由

访问这个路由你每一次刷新页面，都会显示访问的时间戳

2.1 整体缓存

整体缓存就是把整个页面都扔到缓存中

2.1.1 视图中使用

我们可以在视图中使用cache_page装饰器，cache_page的参数是该缓存的有效期，单位为秒

如果缓存在有效期内会直接使用缓存的数据，如果不在有效期内会重新走一遍视图获取数据

我们访问一下该路由

再刷新一下

发现时间戳相同，我们的缓存生效了

我们去mysql中查看，发现缓存表中有存储的数据

2.1.2 在路由中使用

屏蔽掉刚刚视图中的缓存装饰器

清空缓存表

在路由加入cache_page，用法与视图中使用相似，第一个参数是过期时间，第二个参数的要缓存的视图

访问一下

刷新一下

时间戳没有变化，缓存生效

数据表中增加了数据

2.2 局部缓存

整体缓存只能缓存某个整体页面，我们没法对整体页面进行操作，局部缓存可以缓存某个变量，局部缓存我们只能在视图中操作

2.2.1 引入cache对象

2.2.1.1 方式一

引入caches，然后通过caches引入settings.py中设置的不同的缓存

2.2.1.2 方法二

引入cache，cache相当于settings.py中的默认项，我们后面对cache直接使用就行了

我们后面就使用方法二引入后操作缓存

2.2.2 设置缓存内容 cache.set()

使用cache.set()的方式存储缓存，返回值无论成功与否都是None，set()有三个参数，依次是

key 键，需要传入字符串形式
value 值，任何python变量都可以
timeout 过期时间，可以不给，如果不给就按settings.py中的cache设置的来，单位为秒

仅仅设置而不使用的话，我们访问后依然是不同的时间戳

但存储的时候在缓存数据库中会有存储的数据

当你使用同一个key存储多次的时候，后面的值会覆盖掉前面的值

2.2.3 取出缓存 cache.get()

参数为key，存储时用的key放在这里就可以拿出来了，如果没有指定的key会返回None

有就用，没有就存，这样我们访问后再刷新，时间戳是相同的

2.2.4 增加缓存 cache.add()

只有在key不存在时cache.add()会生效，如果存储成功则返回True,如果返回失败则返回False

我们如果使用cache.add()增加缓存的话，在上面的逻辑中，你去的时候就不用进行判断了

但是会出现获取不到的情况

这个是因为在程序走到这里的时候，由于之前有该key的cache但所剩的时间极短，所以没添加进去且在后面会获取不到

2.2.5 取不到就存 cache.get_or_set()

有三个参数，依次是

key 缓存的键
value 缓存的值
timeout 过期时间，单位为秒

使用get_or_set()对于上面的逻辑来说不需要进行判断，而且使用get_or_set不会出现获取到None的情况

get_or_set的返回值是设置的value值

2.2.6 批量存储缓存 cache.set_many()

有两个参数，依次是

dict 要存储的内容，我们把要存储的内容都放到一个字典中
timeout 过期时间，单位为秒

set_many()存储的数据不能使用get()取，如果用get取是无效的

set_many()会将没有存储成功的数据作为列表返回，如果都成功了就会返回一个空数组

2.2.7 批量提取缓存 cache.get_many()

get_many()的参数为要提取的键列表，get_many()的返回值是一个字典，你需要用get()拿到指定键的内容

像我这样写会出现None的情况

2.2.8 删除缓存 cache.delete()

参数为缓存的key

这样写页面上返回的就永远是None

2.2.9 批量删除缓存 cache.delete_many()

参数为要删除键的数组

这样页面上会永远显示None

3 浏览器缓存

浏览器本身是自带缓存的，分为两大类，强缓存与协商缓存

3.1 强缓存

强缓存不会向服务器发送请求，直接从缓存中读取资源。

3.1.1 前进与后退

一般浏览器，点击后退再前进回来就不会向服务器发送请求

如果你第一次访问的时候，会有响应的信息

但如果访问一个别的地址后再进行后退，则没有响应信息，我们发现时间戳也没变，没有进行请求

3.1.2 整体缓存页面

我们现在使用将页面整体缓存的视图

之后我们访问一下test_cache这个路由

发现在响应头中多了两个值(使用局部缓存没有这两个值)，这两个值都是控制缓存的时间的，Cache-Control是相对时间，Expires是绝对时间，两者同时存在优先使用Cache-Control

3.2 协商缓存

协商缓存的内容是静态文件，大图片这种大型文件

当这些大文件缓存到期后，与服务器进行通信，如果服务器那边有要求更改就重新获取文件，如果没有要求更改就保留原来的缓存,优点是不用每次缓存到期都拿新的

这个一般有两种方式，视频中也没说怎么实现，我们简单了解一下就行

1.Last-Modified响应头与If-Modified-Sine请求头

Last-Modified为文件最近的修改时间，浏览器第一次请求静态文件时，服务器如果返回Last-Modified响应头，则代表该资源为需协商的缓存
当缓存到期后，浏览器将获取到Last-Modified值作为请求头If-Modified-Since的值，与服务器发请求协商，服务端返回304响应码(响应体为空)，代表缓存继续使用，200响应码代表缓存不可用(响应体为最新资源)

2.ETage响应头和If-None-Match请求头

ETage是服务器响应请求时，返回当前资源文件的一个唯一标识(由服务器生成)，只要资源有变化，ETag就会重新生成
缓存到期后，浏览器将ETag响应头的值作为If-None-Match请求头的值，给服务器发请求协商；服务器接到请求头后，对比文件标识，不一致则认为资源不可用，返回200响应码（响应体为最新资源）；可用则返回304响应码

第一种方式是算时间，第二种方式是算哈希值，哈希值会比算时间多占用一些计算资源，如果这两种方案同时出现浏览器优先使用ETag

原文链接：https://blog.csdn.net/potato123232/article/details/126685261

1 配置缓存

1.1 缓存到数据库

1.1.1 配置settings.py