Flask缓存

CentOS Redis哨兵集群
最新推荐文章于 2024-08-02 11:30:44 发布
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#缓存 #flask #redis

Centos redis哨兵模式

  • 使用docker + docker-compose来部署

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AVjgqCrQ-1653465381232)(/Users/zhujian/Library/Application Support/typora-user-images/image-20220524103820552.png)]

  • Sentinel 配置

    Redis-sentinel-1.conf

    # 哨兵的端口号
# 因为各个哨兵节点会运行在单独的Docker容器中
# 所以无需担心端口重复使用
# 如果需要在单机
port 26379

# 配置哨兵的监控参数
# 格式：sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
# master-name是为这个被监控的master起的名字
# ip是被监控的master的IP或主机名。因为Docker容器之间可以使用容器名访问，所以这里写master节点的容器名
# redis-port是被监控节点所监听的端口号
# quorom设定了当几个哨兵判定这个节点失效后，才认为这个节点真的失效了
sentinel myid 248195cce565a0dc133f513be0e0aea13fd1efab

# 连接主节点的密码
# 格式：sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel deny-scripts-reconfig yes

# master在连续多长时间无法响应PING指令后，就会主观判定节点下线，默认是30秒
# 格式：sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel monitor local-master 127.0.0.1 6381 2

    redis-sentinel-2.conf

    # 哨兵的端口号
# 因为各个哨兵节点会运行在单独的Docker容器中
# 所以无需担心端口重复使用
# 如果需要在单机
port 26380

# 配置哨兵的监控参数
# 格式：sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
# master-name是为这个被监控的master起的名字
# ip是被监控的master的IP或主机名。因为Docker容器之间可以使用容器名访问，所以这里写master节点的容器名
# redis-port是被监控节点所监听的端口号
# quorom设定了当几个哨兵判定这个节点失效后，才认为这个节点真的失效了
sentinel monitor local-master 127.0.0.1 6379 2

# 连接主节点的密码
# 格式：sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass local-master zj122900

# master在连续多长时间无法响应PING指令后，就会主观判定节点下线，默认是30秒
# 格式：sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds local-master 30000

    Redis-sentinel-3.conf

    # 哨兵的端口号
# 因为各个哨兵节点会运行在单独的Docker容器中
# 所以无需担心端口重复使用
# 如果需要在单机
port 26381

# 配置哨兵的监控参数
# 格式：sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
# master-name是为这个被监控的master起的名字
# ip是被监控的master的IP或主机名。因为Docker容器之间可以使用容器名访问，所以这里写master节点的容器名
# redis-port是被监控节点所监听的端口号
# quorom设定了当几个哨兵判定这个节点失效后，才认为这个节点真的失效了
sentinel monitor local-master 127.0.0.1 6379 2

# 连接主节点的密码
# 格式：sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass local-master zj122900

# master在连续多长时间无法响应PING指令后，就会主观判定节点下线，默认是30秒
# 格式：sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds local-master 30000

  • Redis server配置

    Redis-master.conf

    # 监听端口
port 6379

# 设定密码认证
requirepass zj122900

cluster-enabled yes

    redis-server-slave-1.conf

    # 监听端口
port 6380

# 设定密码认证
requirepass zj122900

slaveof 127.0.0.1 6379

masterauth "zj122900"

    Redis-server-slave-2.conf

    # 监听端口
port 6381

# 设定密码认证
requirepass zj122900

slaveof 127.0.0.1 6379

masterauth "zj122900"

  • Docker-compose配置

    Redis-server

    version: '3'

services:
  redis-server-master:
    image: redis:latest
    container_name: redis-server-master
    restart: always
    network_mode: host
    environment:
      TZ: "Asia/Shanghai"
    volumes:
      - ./redis-master.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
    command: ["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"]
  redis-server-slave-1:
    image: redis:latest
    container_name: redis-server-slave-1
    restart: always
    network_mode: host
    depends_on:
      - redis-server-master
    environment:
      TZ: "Asia/Shanghai"
    volumes:
      - ./redis-slave-1.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
    command: ["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"]
  redis-server-slave-2:
    image: redis:latest
    container_name: redis-server-slave-2
    restart: always
    network_mode: host
    depends_on:
      - redis-server-master
    environment:
      TZ: "Asia/Shanghai"
    volumes:
      - ./redis-slave-2.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
    command: ["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"]

    redis-sentinel

    version: '3'

services:
  redis-sentinel-1:
    image: redis:4.0.12
    container_name: redis-sentinel-1
    restart: always
    network_mode: host
    volumes:
      - ./redis-sentinel-1.conf:/usr/local/etc/redis/redis-sentinel.conf
    environment:
      TZ: "Asia/Shanghai"
    command: ["redis-sentinel", "/usr/local/etc/redis/redis-sentinel.conf"]
  redis-sentinel-2:
    image: redis:4.0.12
    container_name: redis-sentinel-2
    restart: always
    network_mode: host
    volumes:
      - ./redis-sentinel-2.conf:/usr/local/etc/redis/redis-sentinel.conf
    environment:
      TZ: "Asia/Shanghai"
    command: [ "redis-sentinel", "/usr/local/etc/redis/redis-sentinel.conf" ]
  redis-sentinel-3:
    image: redis:4.0.12
    container_name: redis-sentinel-3
    restart: always
    network_mode: host
    volumes:
      - ./redis-sentinel-3.conf:/usr/local/etc/redis/redis-sentinel.conf
    environment:
      TZ: "Asia/Shanghai"
    command: [ "redis-sentinel", "/usr/local/etc/redis/redis-sentinel.conf" ]

  • 解决槽节点问题

    redis-cli --cluster check 127.0.0.1:6379
redis-cli --cluster fix 127.0.0.1:6379

flask 连接redis

from redis.sentinel import Sentinel
from rediscluster import StrictRedisCluster
_sentinel = Sentinel([
        ('xx.xx.xx.xx', '26379'),
        ('xx.xx.xx.xx', '26380'),
        ('xx.xx.xx.xx', '26381'),
    ])
app.redis_master = _sentinel.master_for("redis-sentinel-name", password="passwd")
app.redis_master = _sentinel.slave_for("redis-sentinel-name", password="passwd")

app.redis_cluster = StrictRedisCluster(startup_nodes=[
        {'host': 'xx.xx.xx.xx', 'port': '6379'},
        {'host': 'xx.xx.xx.xx', 'port': '6380'},
        {'host': 'xx.xx.xx.xx', 'port': '6381'},
    ], decode_responses=True, password="passwd")

flask 缓存工具

class UserCache:
    """
    用户基本信息的缓存工具类
    """

    def __init__(self, user_id):
        # 记录到redis中的key, 使用的是redis的string类型
        self.redis_key = f"user:{user_id}:profile"
        self.user_id = user_id

    def save(self):
        """
        保存缓存记录
        """

        # 从current_app中获取redis连接
        r = current_app.redis_cluster

        try:
            user = User.query.options(load_only(
                User.name,
                User.mobile,
                User.status,
                User.email
            )).filter(User.id == self.user_id).first()
        except DatabaseError as e:
            current_app.logger.error(e)
            # 对于数据库异常，抛给调用者，由调用者决定
            raise e

        # 如果用户不存在
        if user is None:
            try:
                # 防止缓存击穿，给不存在的用户缓存为-1
                r.setex(self.redis_key, constants.UserNotExistsCacheTTL.get_val(), -1)
            except RedisError as e:
                current_app.logger.error(e)

            return None
        else:
            # 初始化返回数据格式
            user_dict = {
                'mobile': user.mobile,
                'name': user.name,
                'status': user.status,
                'email': user.email
            }
            try:
                r.setex(self.redis_key, constants.UserProfileCacheTTL.get_val(), json.dumps(user_dict))
            except RedisError as e:
                current_app.logger.error(e)

            return user_dict

    def get(self):
        """
        获取缓存数据
        """

        # 先到redis查询缓存记录
        r = current_app.redis_cluster

        try:
            ret = r.get(self.redis_key)
        except RedisError as e:
            current_app.logger.error(e)
            ret = None

        if ret is not None:
            # 如果redis中有缓存记录，判断是否是-1
            if ret == b"-1":
                return None
            else:
                user_dict = json.loads(ret)
                return user_dict
        else:
            return self.save()

    def clear(self):
        """
        清除缓存
        """
        try:
            r = current_app.redis_cluster
            r.delete(self.redis_key)
        except RedisError as e:
            current_app.logger.error(e)

    def is_user_exists(self):
        """
        通过缓存判断用户是否存在
        """
        r = current_app.redis_cluster

        # 查询redis中是否有缓存记录
        try:
            ret = r.get(self.redis_key)
        except RedisError as e:
            current_app.logger.error(e)
            ret = None

        # 如果redis中存在缓存记录，就判断值是否为-1
        if ret is not None:
            if ret == b"-1":
                return False
            else:
                return True
        else:
            ret = self.save()
            if ret is not None:
                return True
            else:
                return False

flask使用缓存

@user_bp.route('/user/<int:user_id>')
@login_required
def obtain_user_info(user_id):
    """
    获取用户的信息
    :user_id: 用户id
    """
    error_msg = {
        "data": None,
        "response": "failed",
        "msg": ""
    }

    # 使用缓存查询
    user_cache = UserCache(user_id)

    # 判读用户是否存在
    is_exists = user_cache.is_user_exists()
    if not is_exists:
        error_msg["msg"] = "Invalid user"
        return error_msg, 400

    user_data = user_cache.get()

    user_data["id"] = user_id

    return {
        "data": user_data,
        "response": "success",
        "msg": "0"
    }
Flask 缓存和信号
weixin_48183870的博客
07-01 1277
信号的概念信号是一种松耦合的通信方式，允许对象间的交互而不需要显式调用对方的方法。在 Flask 和 Django 中，信号可以用于监听和响应框架的特定事件，如请求开始、模板渲染、模型保存等。信号与信号量的区别信号（Signal）是观察者模式的一种实现，用于事件通知和通信。信号量（Semaphore）是并发编程中用于控制对共享资源访问的计数器锁。信号的好处低侵入性：信号允许在不修改现有代码的基础上，添加新的功能或行为。解耦：信号可以降低代码间的依赖关系，提高模块化。
[python]使用flask-caching缓存数据
最新发布
weixin_60669486的博客
12-19 1971
Flask-Caching 是 Flask 的一个扩展，为任何 Flask 应用程序添加了对各种后端的缓存支持。它基于 cachelib 运行，并通过统一的 API 支持 werkzeug 的所有原始缓存后端。开发者还可以通过继承类来开发自己的缓存后端。官方文档 - https://flask-caching.readthedocs.io/en/latest/index.html有时您希望为每个路由定义自己的缓存键。使用@cached装饰器，您可以指定如何生成这个键。当缓存键不应仅仅是默认的。
如何使用Flask-Cache来缓存和提高Web应用程序性能？
2301_78316786的博客
07-28 1142
例如，当数据更新时，缓存的数据可能已经过期，需要重新获取新的数据并更新缓存。例如，当数据更新时，缓存的数据可能已经过期，需要重新获取新的数据并更新缓存。除了以上两种方式，Flask-Cache还提供了一些其他的功能，比如支持多种缓存类型、设置缓存键、自定义缓存过期等等。你可以在官方文档中查看更多信息。自定义缓存过期：除了使用timeout参数设置缓存过期时间外，还可以使用max_age参数来设置自定义的缓存过期时间。设置缓存键：可以使用cache_key参数来设置缓存的键，以便在缓存中存储和获取数据。
Flask 扩展 缓存
weixin_34261415的博客
06-19 374
如果同一个请求会被多次调用，每次调用都会消耗很多资源，并且每次返回的内容都相同，就该使用缓存了 自定义缓存装饰器 在使用Flask-Cache扩展实现缓存功能之前，我们先来自己写个视图缓存装饰器，方便我们来理解视图缓存的实现。首先，我们要有一个缓存，Werkzeug框架中的提供了一个简单的缓存对象SimpleCache，它是将缓存项存放在Python解释器的内存中，我们可以用下面的代码获取Si...
Flask 缓存
qq_39112101的博客
08-12 510
Flask 在web开发的过程当中，使用flask-cache插件来作为缓存插件。使用需要安装flask-cache 引入缓存的方法如下 视图中使用缓存：使用缓存装饰器和route装饰器，一定将缓存装饰器放到路由装饰器和函数的中间。否则不能生效，得到的是route路由的结果。 前端使用缓存 清除缓存的方法：cache.clear() ...
清除Flash缓存和各种浏览器缓存的方法.docx
09-27
清除Flash缓存和各种浏览器缓存的方法 清除Flash缓存和各种浏览器缓存的方法是计算机用户常用的技术技能，以解决浏览器缓存引发的问题，如卡机、进不去、游戏滞后等问题。下面将详细介绍清除Flash缓存和各种浏览器...
一键清理Flash缓存
08-19
标题“一键清理Flash缓存”所指的是一种方便快捷的方法，用于清除计算机中Adobe Flash Player的临时文件和缓存数据。这些数据在我们浏览含有Flash内容的网页时积累，随着时间的推移，可能会占用大量的硬盘空间，甚至...
如何清除Win7 flash缓存文件.docx
09-27
在使用Windows 7操作系统时，我们常常会遇到各种缓存文件，其中包括Flash缓存文件。这些文件是由Adobe Flash Player在播放Flash内容时自动保存的，目的是为了提高下次加载相同内容的速度。然而，随着时间的推移，...
win7 flash缓存在哪里-.docx
09-27
标题中的“win7 flash缓存在哪里”指的是在Windows 7操作系统中，Adobe Flash Player缓存文件的存储位置。Flash Player是一款曾经广泛使用的浏览器插件，用于播放网页上的动画和视频内容。在Windows 7系统中，它同样...
一键清理Flash缓存工具发布
标题“一键清理Flash缓存”所描述的内容涉及计算机系统维护与优化的一个具体操作，即通过一个简单的方法或脚本快速清理Adobe Flash Player所使用的本地缓存数据。这个操作旨在帮助用户释放系统资源、提升浏览器运行...
Flask---缓存：
shao0000的博客
12-03 394
缓存： 配置： 在settings.py中： CACHES = { "default": { #缓存存在redis中 "CACHE_TYPE": "redis", #redis路径，存在7号库 "CACHE_REDIS_URL": "redis://127.0.0.1:6379/7", }, "debug":
FLASK 缓存（flask_caching）
心有猛虎细嗅蔷薇
08-02 855
为了尽量减少缓存穿透，并同时减少web的响应时间，可以针对那些需要一定时间才能获取结果的函数和那些不需要频繁更新的视图函数提供缓存服务，可以在一定的时间内直接返回结果而不是每次都需要计算或者从数据库中查找。
Flask-Cache: 快速、可靠的缓存解决方案
gitblog_00002的博客
03-12 1043
Flask-Cache: 快速、可靠的缓存解决方案 是一个强大的缓存库，为基于 Flask 的应用程序提供了简单易用的 API 和多种缓存策略。 项目简介 Flask-Cache 提供了一种有效的方法来存储和检索重复计算的结果，从而提高应用程序的性能。它支持各种后端缓存系统，包括内存缓存（如 SimpleCache）、数据库缓存（如 SQLAlchemy）以及其他第三方缓存解决方案，例如 Redi...
flask缓存处理
一个小角落
08-27 4521
1.安装依赖 pip install Flask-Caching==1.7.2 2.需要缓存处理业务 主要用在数据库多次查询，数据库几乎不修改情况下 3.新建文件，比如extensions.py # 缓存对象 from flask_caching import Cache cache = Cache() 4.配置文件 # 缓存 app.config['CA...
flask 缓存
长门有希的博客
07-16 222
# -*- coding: utf-8 -*- # by dl from flask import Flask, request from werkzeug.contrib.cache import SimpleCache cache = SimpleCache() app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['post']) def in...
flask缓存
我是张先生
12-24 277
flask-cache 很久没有更新 flask-caching 现在使用的 有用的信息查阅官网 #缓存的配置，连接redis cache = Cache(config={ 'CACHE_TYPE':'redis', 'CACHE_REDIS_URL':"redis://123@127.0.0.1:6379/2" }) #初始化 cache.init_app(app) ...
【flask】根据接口名称和请求参数进行缓存
xiangxiang613的专栏
09-16 1068
基于flask-cache的两种缓存方案
flask缓存、信号的使用
m0_58310590的博客
07-02 1409
1 Flask框架中的信号基于blinker，其主要就是让开发者可以在flask请求过程中定制一些用户行为 # 2 信号是典型的 观察者模式 - 触发某个事执行【模板准备渲染】 - 绑定信号：可以绑定多个只要模板准备渲染 - - 》就会执行这几个绑定的新 - - 》函数 # 3 面向切面编程(AOP)--》一种方案 - 整个程序正常运行，但是我们可以把一部分代码，插入到某个位置执行 - 钩子函数：只要写了，程序走到哪，就会执行，没写，就不会执行 - 序列化类的校验 # 4 通过信号可以做什么事？
Flask后端缓存1
weixin_52190942的博客
04-01 821
Flask 设置缓存 后端读入一个文件耗时过长，设置缓存 安装flask-caching pip install flask-caching 引入 from flask_caching import Cache 实例化一个cache对象 cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'}) #有多个变量 可选择 # simple 存储为字典 缓存文件 @cache.cached(key_prefix = 'cell',timeout=6000) #k
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