在质量度量平台中，有少数几个页面打开速度是很慢的（不过由于用户量不大，以前也没关注），原因是需要对大量的数据做运算分析才展现出结果，这几天做了一下优化。方法很简单，这几个很慢的页面都是只读的数据，使用memcached缓存一下数据，效果会非常的好。
Django中很方便使用Cache，先需要安装python-memcached这个python包，在settings.py文件中添加如下内容：
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CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': '192.168.1.2:11211', } } |
其中192.168.1.2:11211就是搭建的memcached服务（搭建方法也比较简单）。
然后在代码中，先去cache中取一下，如果没有取到，就重新从原始取到获取数据即可。例如下面的代码片段：
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from django.core.cache import cache def get_web_status(start, end): ''' @summary: get the web HTTP status data. it will call the remote AEW (in product env). @param start: the start date. Not used yet. @param end: the end date. Not used yet. @return: a list of the web HTTP status count data. ''' key = 'weekly_web_status' ret = cache.get(key) if not ret: try: remote_api = 'http://10.1.1.2:8080/api/remote/weekly_web_status' days = 7 remote_url = '%s?days=%s' % (remote_api, days) doc = urllib.urlopen(remote_url) ret = json.loads(doc.read())['detail'] cache.set(key, ret, 1*3600) except: pass return ret |
由于我的数据是从DW部门来过来的，这部分是每天更新一次的数据，对稍微的延迟不敏感，cache设置的过期时间是1小时。
另外，还在后台有个job在每天凌晨就去获取最新的数据并set到memcached中，这样每天第一个人访问时也不会太慢。
使用了Cache效果非常明显，以其中一个API为例，测试数据如下：
在没有使用cache时，这个页面去调用外部的API（进行的是实时计算统计分析），响应时间在30s左右（⊙﹏⊙b汗），使用cache后缩短为6ms；在使用1个并发压测的情况下，TPS提升300倍。100并发时，使用memcached的API的TPS达到866，还不错的~ （服务跑在4核4GB内存的虚拟机上）。