初窥门径：巧用 Python 搭建简便缓存系统

后端

2023-01-25 03:14:57

缓存系统：优化数据访问性能的利器

什么是缓存系统？

随着互联网的迅猛发展，数据存储和检索变得愈发重要。缓存系统应运而生，旨在通过将经常访问的数据存储在快速访问的内存中，避免重复查询数据库或文件系统，从而显著提升数据访问速度和系统性能。

Python 构建简单缓存系统

本文将循序渐进地指导您使用 Python 构建一个简洁易用的缓存系统，实现键值对存储并具备数据持久化功能。

创建缓存类

首先，我们创建一个名为 Cache 的类，负责管理缓存数据。借助 cachetools 库提供的 TTLCache 类，可实现具备时间限制的缓存，自动移除过期的缓存项。

import cachetools

class Cache:
    def __init__(self, ttl):
        self.cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=ttl)

    def get(self, key):
        return self.cache.get(key)

    def set(self, key, value):
        self.cache[key] = value

使用缓存类

利用 Cache 类，我们可以便捷地存储和检索数据：

# 设置缓存数据有效时间为 5 分钟
cache = Cache(300)

# 将数据存入缓存
cache.set('key1', 'value1')
cache.set('key2', 'value2')

# 从缓存获取数据
value1 = cache.get('key1')
value2 = cache.get('key2')

print(value1)  # 'value1'
print(value2)  # 'value2'

数据持久化

为了在应用重启后仍能保留缓存数据，我们需要将其持久化到文件中。借助 json 库，我们可以将缓存数据序列化为 JSON 格式并写入文件：

import json

# 将缓存数据序列化为 JSON
json_data = json.dumps(cache.cache)

# 将 JSON 数据写入文件
with open('cache.json', 'w') as f:
    f.write(json_data)

数据加载

当应用重新启动时，我们可以从文件中加载缓存数据。同样借助 json 库，将 JSON 数据反序列化为 Python 对象并加载到 Cache 类中即可：

import json

# 从文件读取 JSON 数据
with open('cache.json', 'r') as f:
    json_data = f.read()

# 将 JSON 数据反序列化为 Python 对象
cache_data = json.loads(json_data)

# 将缓存数据加载到 Cache 类
cache = Cache(300)
cache.cache.update(cache_data)