昨天在服务器和本地都安装了Redis数据库，具体可看Redis在CentOS和Windows安装过程。

安装该数据库是为了做服务器缓存。以下两种情况都适合使用服务器缓存：

1）数据非经常更新。若每次都从硬盘读取一次，浪费服务器资源、拖慢响应速度。

2）数据更新频率较高，服务器负担比较大。

我网站就有这么一些数据：阅读排行榜和7日阅读变化。

这些数据只需每天更新一次。而我每次都从数据库获取相应的数据，计算统计排行情况和阅读数。很明显浪费服务器资源，浪费时间。解决方法是定时统计一次数据，保存到数据库或文件中。每次读取数据从中获取。

若保存到数据库，还需要额外建立一张对应的表存储数据。在Django中建立表通常做法是建立一个模型。看似简单，问题调试麻烦、开发时长久。所以我一直拖着没处理该问题。毕竟一开始访问量不是很多。后来不少网友访客打开慢（当然服务器在国外也是个原因），查了资料发现Redis内存数据库。可以将数据写入到内存，再进行读写。减少计算量，可以有效提高服务器响应速度。

这么一来，我就不用创建新表创建模型。直接将数据写入缓存，定时更新。获取数据从服务器缓存获取即可。

啰嗦了这么多，看看如何实现Redis数据库作服务器缓存。

1、安装redis

具体安装过程，见Redis在CentOS和Windows安装过程。

我安装的版本是3.2.8。读写数据之前，记得开启redis服务。否则会显示No connect未连接错误。

2、安装django-redis和settings配置

执行命令，即可安装：

pip install django-redis

目前django-redis已更新到4.7.0版本。安装完毕之后，给Django项目的settings.py文件添加如下配置。

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache',
        'LOCATION': '127.0.0.1:6379',
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
        },
    },
}

网上大部分文章该部分配置有误（可能是旧版的redis库对应配置），都是写成如下：

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'redis_cache.cache.RedisCache',
        'LOCATION': '127.0.0.1:6379',
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "redis_cache.client.DefaultClient",
        },
    },
}

都是抄来抄去的文章，错得一模一样。这么写会报错：InvalidCacheBackendError: Could not find backend redis_cache.cache.RedisCache': No module named redis_cache.cache。找不到对应的模块。

另外，LOCATION参数和你的redis.conf文件中IP地址和端口要一致。redis服务才能监听到你的读写操作。

3、测试redis缓存

该步骤非必须，只是为了测试看可否正常使用redis。

进入django的后台命令模式：

python manage.py shell

逐条输入如下命令测试：

from django.core.cache import cache #引入缓存模块
cache.set('k', '12314', 30*60)      #写入key为k，值为12314的缓存，有效期30分钟
cache.has_key('k') #判断key为k是否存在
cache.get('k')     #获取key为k的缓存

测试没问题，则说明可正常使用。

若出现错误：ConnectionError: Error 10061 connecting to None:6379。说明没开启redis。

4、redis缓存功能开发

这里需要考虑两个问题：

1）写入redis的数据是什么形式？

2）缓存时效多长？

redis支持字符串、列表、集合、字典等数据结构。经测试，可将Python的字典和列表直接存储。你也可以用json模块对字典和列表转化成字符串再存储。

至于缓存时效看具体情况，建议30分钟或者1小时更新一次。原本我考虑1天更新1次数据，但全球有很多个时区。不是每个时区都和我一样在0点的时候看到更新结果。我们是东八区，我们0点的时候，东九区是1点。所以，每1小时更新一次的频率较为合适，你可以直接设置60*60秒。而我需要整点的时候更新，需要再多一步计算到下一个整点还有多少秒。

获取多少天之前的阅读排行榜代码如下（该部分可以不看）：

#coding:utf-8
import datetime
from blog.models import Blog

#获取阅读排行榜
def readed_list(date_end, days, item_num):
    date_start = date_end - datetime.timedelta(days)

    qs = Blog.objects.values('id', 'caption')
    qs = qs.filter(view_recorder__view_time__range=[date_start, date_end])
    qs = qs.annotate(read_num=models.Count('view_recorder'))
    qs = qs.order_by('-read_num')[:item_num]
    return qs

这是我自己项目的具体代码，主要获取博客id，博客标题，和博客在这段时间内的阅读数。每一项数据都是字典，再添加到一个列表中。

读写redis缓存代码（敲黑板，这是重点）：

#coding:utf-8
from django.core.cache import cache
import time

def get_readed_cache():
    #判断键是否存在
    key = 'readed'
    if cache.has_key(key):
        data = cache.get(key)
    else:
        #不存在，则获取数据，并写入缓存
        data = get_readed_data()

        #写入缓存
        cache.set(key, data, 3600-int(time.time() % 3600))
    return data
    
def get_readed_data():
    #日期处理
    now = datetime.datetime.now()
    date_end = datetime.datetime(now.year, now.month, now.day, 0, 0) 
    item_num = 14

    #阅读排行
    readed_1 = readed_list(date_end, 1, item_num)
    readed_7 = readed_list(date_end, 7, item_num)
    readed_30 = readed_list(date_end, 30, item_num)
    data = [readed_1, readed_7, readed_30]
    
    return data

使用has_key方法判断键是否存在；get方法获取数据；set方法设置缓存。

写入缓存中的时间是以秒为单位。time.time()得到当前时间，取1小时(3600秒)的余数得到当前小时跑了多少秒。3600减去该值得到距离下个整点还剩多少秒。

得到该数据，再返回给前端页面：

#coding:utf-8
from django.shortcuts import render_to_response

def test(request):
    data = {}
    data["read_lists"] = get_readed_cache()
    return render_to_response('index.html', data)

该方法是示例代码，还需要设置url路由，令其可在前端打开。

前端页面可以用for循环遍历列表，可用键名当作属性获取字典的值。例如：

{%for read_list in read_lists%}
    {%for blog in read_list%}
        <p>{{blog.caption}}</p>
    {%endfor%}
{%endfor%}

其中，blog变量是一个字典，键有id、caption、read_num。上面代码有写。在模版中，可用属性的方法获取键值。

若你想看看redis保存该数据的样子，可进入redis客户端查看。输入命令redis-cli进入客户端。

再分别输入keys * 查看有那些键，再输入get命令获取数据。结果如下：

当然，这里我写入redis缓存是被动写入。需要打开前端页面触发该行为。

所以打开页面正好需要写入缓存时，该页面打开速度相对慢一点。有了缓存之后，后面打开速度飞快。经测试，这一点改动，打开首页足足加快了0.5-1秒。

后面，我将采用celery定时任务主动更新缓存。

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相关专题： Django+Celery+Redis