Ubuntu Python如何配置缓存系统

Ubuntu 下 Python 缓存系统配置指南

一 方案总览与选型

• 内存键值缓存：优先选用 Redis（支持持久化、丰富数据结构、可做消息队列）或 Memcached（极简、纯内存、适合高并发读）。
• HTTP 层缓存：在 Django/Flask/FastAPI 中设置 Cache-Control、ETag 等响应头，结合条件请求（如 If-None-Match）实现客户端/反向代理缓存。
• CDN 静态资源缓存：将 图片、CSS、JS 等推送到 CDN，降低源站压力、提升全球访问速度。
• 系统层优化：合理设置 内核参数 与 文件系统缓存，并使用 top/htop/vmstat/iostat 做性能监控与瓶颈定位。

二 安装与启动缓存服务

• 安装并启动 Redis
  • 安装：sudo apt-get update & & sudo apt-get install redis-server
  • 启动：sudo systemctl start redis-server
  • 验证：redis-cli ping 返回 PONG 表示可用
• 安装并启动 Memcached
  • 安装：sudo apt-get install memcached
  • 启动：sudo systemctl start memcached
  • 验证：echo stats | nc 127.0.0.1 11211 能看到统计信息
• 基本配置建议
  • Redis：在 /etc/redis/redis.conf 中设置 maxmemory 1gb 与淘汰策略 maxmemory-policy allkeys-lru（按业务调整）。
  • Memcached：在 /etc/memcached.conf 中设置 -m 1024（单位 MB）与监听 -l 127.0.0.1 -p 11211（按需开放远程）。

三 Python 与 Django 集成示例

• 通用 Redis 客户端（非 Django）
  • 安装：pip install redis
  • 示例：

    import redis
    r = redis.Redis(host="127.0.0.1", port=6379, db=0, decode_responses=True)
    r.set("k", "v", ex=60)        # 60 秒过期
    print(r.get("k"))
    

• 通用 Memcached 客户端（非 Django）
  • 安装：pip install python-memcached
  • 示例：

    import memcache
    mc = memcache.Client(["127.0.0.1:11211"], debug=0)
    mc.set("k", "v", time=60)
    print(mc.get("k"))
    

• Django 使用 Redis 作为缓存
  • 安装：pip install 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",
            }
    
        }
    
    }
        
    # 可选：将 Session 存入缓存
    SESSION_ENGINE = "django.contrib.sessions.backends.cache"
    SESSION_CACHE_ALIAS = "default"
    

  • 使用：
    • 视图缓存：from django.views.decorators.cache import cache_page

      @cache_page(60 * 15)  # 15 分钟
      def my_view(request):
          return HttpResponse("Hello")
      

    • 全站缓存（在 MIDDLEWARE 顶部/底部加入）：

      MIDDLEWARE = [
          "django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware",
          # ... 其他中间件 ...
          "django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware",
      ]
      

    • 低级 API：

      from django.core.cache import cache
      cache.set("my_key", "hello", 30)
      cache.get("my_key")
      

• Flask 使用 Redis 缓存
  • 安装：pip install Flask-Caching（建议用新包名 Flask-Caching，旧名 Flask-Cache 已不再维护）
  • 示例：

    from flask import Flask
    from flask_caching import Cache
    
    app = Flask(__name__)
    app.config["CACHE_TYPE"] = "RedisCache"
    app.config["CACHE_REDIS_URL"] = "redis://127.0.0.1:6379/1"
    cache = Cache(app)
    
    @app.route("/")
    @cache.cached(timeout=120)  # 2 分钟
    def index():
        return "Hello, cache"
    

  注：若使用旧教程的 Flask-Cache，配置键名可能不同，建议迁移到 Flask-Caching。

四 生产环境建议与监控

• 资源与淘汰策略
  • 为 Redis 设置合理的内存上限（如 maxmemory）与淘汰策略（如 allkeys-lru），避免 OOM；为 Memcached 设置合适的 -m 值并限制监听地址。
• 连接与高可用
  • 使用连接池、设置超时与重试；Redis 建议启用 AOF/RDB 持久化与必要的 主从/哨兵 或集群方案以提升可用性。
• 监控与排障
  • 使用 redis-cli info、memcached-tool 或应用性能监控，配合 top/htop/vmstat/iostat 观察 CPU、内存、I/O 与命中率变化，及时调参。

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