vLog使用Tornado框架结合memcached缓存页面
原因 Blog是一个更新并不很频繁的一套系统,但是每次刷新页面都要更新数据库反而很浪费资源,添加静态页面生成是一个解决办法,同时缓存是一个更好的主意,可以结合Memcached添加少量的代码进行缓存,而且免去去了每次更新文章都要重新生成静态页面,特别当页面特
原因
Blog是一个更新并不很频繁的一套系统,但是每次刷新页面都要更新数据库反而很浪费资源,添加静态页面生成是一个解决办法,同时缓存是一个更好的主意,可以结合Memcached添加少量的代码进行缓存,而且免去去了每次更新文章都要重新生成静态页面,特别当页面特别多时.
实现
主要通过页面的uri进行缓存,结合tornado.web.RequestHandler的prepare和on_finish方法函数, prepare 主要是请求前执行,on_finish()是请求结束之前执行.在渲染模板时缓存页面内容,然后在请求前检测是否有缓存,如果有直接输出缓存,结束请求,在POST提交之后清空所有缓存,重新生成缓存,从而保证内容实时性.由于登录用户和普通用户的页面不相同,所以不缓存登录用户页面(代码中没有体现,请自行实现).主要python代码(省略了模板渲染的代码):
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # # Author : cold # E-mail : wh_linux@126.com # Date : 13/01/14 09:57:31 # Desc : # import config import pylibmc from tornado.web import RequestHandler #### 省略Cache类定义 ##### class Memcached(object): _mc = pylibmc.client.Client(config.CACHE_HOST, binary = True) def __enter__(self): if config.CACHED: return Memcached else: return Cache() def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): pass @classmethod def get_cache(cls): return cls._mc @classmethod def get(cls, key, default = None): r = cls._mc.get(key) if not r: r = default return r @classmethod def set(cls, key, value, timeout = 0): timeout = timeout if timeout else config.CACHE_TIMEOUT return cls._mc.set(key, value, timeout) @classmethod def delete(cls, key): return cls._mc.delete(key) @classmethod def flush(cls): return cls._mc.flush_all() def __getattr__(self, key): return Memcached.get(key) def __setattr__(self, key, value): return Memcached.set(key, value) class BaseHandler(RequestHandler): """ 继承tornado请求基类,重写 prepare和on_finish方法 """ cache = Memcached def render(self, template_path, *args, **kwargs): """ 渲染模板 """ # 省略渲染模板代码 content = '' # 渲染模板后的内容 if self.request.method == "GET" and CACHED and \ not self.request.path.startswith("/admin"): self.cache.set(self.request.uri, content) # 将渲染后的内容缓存起来 self.write(content) def prepare(self): super(BaseHandler, self).prepare() # 如果请求是GET方法,而且不是请求后台 if self.request.method == "GET" and CACHED and \ not self.request.path.startswith("/admin"): # 尝试获取当前页面的缓存 cache = self.cache.get(self.request.uri) # 获取缓存则输出页面,结束请求 if cache: return self.finish(cache) def on_finish(self): """ 重写结束请求前的方法函数 """ if self.request.method == "POST": # 如果遇到POST提交则清空缓存 self.cache.flush()
缓存系统在redis
和Memcached
选择了很久,因为只是单纯的缓存页面所以最后选择了memcached
,使用pylibmc
python库.
测试
使用webbench 网站压力测试对比了缓存前后的结果: 使用缓存前
$ webbench -c 500 -t 30 http://www.linuxzen.com/ Webbench - Simple Web Benchmark 1.5 Copyright (c) Radim Kolar 1997-2004, GPL Open Source Software. Benchmarking: GET http://www.linuxzen.com/ 500 clients, running 30 sec. Speed=54 pages/min, 38160 bytes/sec. Requests: 27 susceed, 0 failed.
使用缓存后:
$ webbench -c 500 -t 30 http://www.linuxzen.com/ Webbench - Simple Web Benchmark 1.5 Copyright (c) Radim Kolar 1997-2004, GPL Open Source Software. Benchmarking: GET http://www.linuxzen.com/ 500 clients, running 30 sec. Speed=256 pages/min, 238544 bytes/sec. Requests: 128 susceed, 0 failed.
明显快了很多...
原文地址:vLog使用Tornado框架结合memcached缓存页面, 感谢原作者分享。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Sony ZV-E10 II telah dibocorkan sebelum ini sebagai akan datang pada separuh pertama tahun 2024, dan sementara pelancaran awal nampaknya ditetapkan untuk beberapa ketika pada bulan Mei, ia nampaknya telah ditangguhkan. Kebocoran baharu yang dikongsi oleh pembocor prolifik Andrea Pizzini, kononnya berasal

Menilai kos/prestasi sokongan komersial untuk rangka kerja Java melibatkan langkah-langkah berikut: Tentukan tahap jaminan yang diperlukan dan jaminan perjanjian tahap perkhidmatan (SLA). Pengalaman dan kepakaran pasukan sokongan penyelidikan. Pertimbangkan perkhidmatan tambahan seperti peningkatan, penyelesaian masalah dan pengoptimuman prestasi. Timbang kos sokongan perniagaan terhadap pengurangan risiko dan peningkatan kecekapan.

BitgetLaunchpool ialah platform dinamik yang direka untuk semua peminat mata wang kripto. BitgetLaunchpool menonjol dengan produknya yang unik. Di sini, anda boleh mempertaruhkan token anda untuk membuka kunci lebih banyak ganjaran, termasuk airdrop, ganjaran yang tinggi dan kumpulan hadiah yang murah eksklusif untuk peserta awal. Apakah BitgetLaunchpool? BitgetLaunchpool ialah platform mata wang kripto di mana token boleh dipertaruhkan dan diperoleh dengan terma dan syarat yang mesra pengguna. Dengan melabur BGB atau token lain dalam Launchpool, pengguna berpeluang menerima airdrop percuma, pendapatan dan mengambil bahagian dalam kumpulan bonus yang murah hati. Pendapatan daripada aset yang dicagarkan dikira dalam masa T+1 jam dan ganjaran adalah berdasarkan

Keluk pembelajaran rangka kerja PHP bergantung pada kecekapan bahasa, kerumitan rangka kerja, kualiti dokumentasi dan sokongan komuniti. Keluk pembelajaran rangka kerja PHP adalah lebih tinggi jika dibandingkan dengan rangka kerja Python dan lebih rendah jika dibandingkan dengan rangka kerja Ruby. Berbanding dengan rangka kerja Java, rangka kerja PHP mempunyai keluk pembelajaran yang sederhana tetapi masa yang lebih singkat untuk bermula.

Rangka kerja PHP yang ringan meningkatkan prestasi aplikasi melalui saiz kecil dan penggunaan sumber yang rendah. Ciri-cirinya termasuk: saiz kecil, permulaan pantas, penggunaan memori yang rendah, kelajuan dan daya tindak balas yang dipertingkatkan, dan penggunaan sumber yang dikurangkan: SlimFramework mencipta API REST, hanya 500KB, responsif yang tinggi dan daya pemprosesan yang tinggi.

Menulis dokumentasi yang jelas dan komprehensif adalah penting untuk rangka kerja Golang. Amalan terbaik termasuk mengikut gaya dokumentasi yang ditetapkan, seperti Panduan Gaya Pengekodan Google. Gunakan struktur organisasi yang jelas, termasuk tajuk, subtajuk dan senarai, serta sediakan navigasi. Menyediakan maklumat yang komprehensif dan tepat, termasuk panduan permulaan, rujukan API dan konsep. Gunakan contoh kod untuk menggambarkan konsep dan penggunaan. Pastikan dokumentasi dikemas kini, jejak perubahan dan dokumen ciri baharu. Sediakan sokongan dan sumber komuniti seperti isu dan forum GitHub. Buat contoh praktikal, seperti dokumentasi API.

Pilih rangka kerja Go terbaik berdasarkan senario aplikasi: pertimbangkan jenis aplikasi, ciri bahasa, keperluan prestasi dan ekosistem. Rangka kerja Common Go: Gin (aplikasi Web), Echo (Perkhidmatan Web), Fiber (daya pemprosesan tinggi), gorm (ORM), fasthttp (kelajuan). Kes praktikal: membina REST API (Fiber) dan berinteraksi dengan pangkalan data (gorm). Pilih rangka kerja: pilih fasthttp untuk prestasi utama, Gin/Echo untuk aplikasi web yang fleksibel, dan gorm untuk interaksi pangkalan data.

Pelan hala tuju pembelajaran rangka kerja Java untuk bidang yang berbeza: Pembangunan web: SpringBoot dan PlayFramework. Lapisan kegigihan: Hibernate dan JPA. Pengaturcaraan reaktif bahagian pelayan: ReactorCore dan SpringWebFlux. Pengkomputeran masa nyata: ApacheStorm dan ApacheSpark. Pengkomputeran Awan: AWS SDK untuk Java dan Google Cloud Java.
