摘要：實(shí)際執(zhí)行緩存操作的函數(shù)需要用到數(shù)據(jù)行的延遲值，如果某個(gè)數(shù)據(jù)行的延遲值不存在，那么程序?qū)⑷∠麑?duì)這個(gè)數(shù)據(jù)行的調(diào)度。上一篇文章實(shí)戰(zhàn)第二章使用構(gòu)建應(yīng)用第三節(jié)網(wǎng)頁緩存下一篇文章實(shí)戰(zhàn)第二章使用構(gòu)建應(yīng)用第五節(jié)網(wǎng)頁分析

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到目前為止，我們已經(jīng)：

將原本由關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)頁瀏覽器實(shí)現(xiàn)的登錄和訪客會(huì)話轉(zhuǎn)移到了Redis上面實(shí)現(xiàn)；

將原本有關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)的購(gòu)物車也放到了Redis上面實(shí)現(xiàn)；

將所有頁面緩存到了Redis里面；

這一系列工作提升了網(wǎng)站的性能，降低了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載并較少了網(wǎng)站的成本。

現(xiàn)在經(jīng)過分析，我們的網(wǎng)站的商品頁面通常只會(huì)從數(shù)據(jù)庫(kù)里面載入一兩行數(shù)據(jù)，包括已登錄用戶的用戶信息【這些信息可以通過AJAX動(dòng)態(tài)載入，所以不會(huì)對(duì)頁面緩存造成影響】和商品本身的信息。即使是那些無法被整個(gè)緩存起來的頁面：比如用戶賬號(hào)頁面、記錄用戶以往購(gòu)買商品的頁面等等，程序也可以通過緩存頁面載入時(shí)所需的數(shù)據(jù)庫(kù)行來減少載入頁面所需的時(shí)間。

為了展示數(shù)據(jù)行緩存的作用，我們假設(shè)我們的網(wǎng)站為了清空舊庫(kù)存和吸引客戶消費(fèi)，決定開始新一輪的促銷活動(dòng)：這個(gè)活動(dòng)每天都會(huì)推出一些特價(jià)商品供用戶搶購(gòu)，所有特價(jià)商品的數(shù)量都是限定的，賣完即止。在這種情況下，網(wǎng)址是不能對(duì)整個(gè)促銷頁面進(jìn)行緩存的，因?yàn)檫@可能會(huì)導(dǎo)致用戶看到錯(cuò)誤的特價(jià)商品的剩余數(shù)量，但是每次載入頁面都從數(shù)據(jù)庫(kù)里面取出特價(jià)商品的剩余數(shù)量的話，又會(huì)給數(shù)據(jù)庫(kù)帶來巨大的壓力，并導(dǎo)致我們需要花費(fèi)額外的成本來擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫(kù)。

為了應(yīng)對(duì)促銷互動(dòng)帶來的大量負(fù)載，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)行進(jìn)行緩存，具體的做法是：編寫一個(gè)持續(xù)運(yùn)行的守護(hù)進(jìn)程函數(shù)，讓這個(gè)函數(shù)將指定的數(shù)據(jù)行緩存到Redis里面，并不定期地對(duì)這些緩存進(jìn)行更新。緩存函數(shù)會(huì)將數(shù)據(jù)行編碼【encode】為JSON字典并存儲(chǔ)在Redis的字符串里面，其中，數(shù)據(jù)列【column】的名字會(huì)被映射為JSON字典的鍵，而數(shù)據(jù)行的值則會(huì)被映射為JSON字典的值。

程序使用了兩個(gè)有序集合來記錄應(yīng)該在何時(shí)對(duì)緩存進(jìn)行更新：

第一個(gè)有序集合為調(diào)度【schedule】有序集合，它的成員為數(shù)據(jù)行的行ID，而分值則是一個(gè)時(shí)間戳，這個(gè)時(shí)間戳記錄了應(yīng)該在何時(shí)將制定的數(shù)據(jù)行緩存到Redus里面

第二個(gè)有序集合為延時(shí)【delay】有序集合，它的成員也是數(shù)據(jù)行的ID，而分值則記錄了指定數(shù)據(jù)行的緩存需要每隔多少秒更新一次。

為了讓緩存函數(shù)定期的緩存數(shù)據(jù)行，程序首先需要將行ID和給定的延遲值添加到延遲有序集合里面，然后再將行ID和當(dāng)前時(shí)間的時(shí)間戳添加到調(diào)度有序集合里面。實(shí)際執(zhí)行緩存操作的函數(shù)需要用到數(shù)據(jù)行的延遲值，如果某個(gè)數(shù)據(jù)行的延遲值不存在，那么程序?qū)⑷∠麑?duì)這個(gè)數(shù)據(jù)行的調(diào)度。如果我們想要移除某個(gè)數(shù)據(jù)行已有的緩存，并且讓緩存函數(shù)不再緩存那個(gè)數(shù)據(jù)行，那么只需要把那個(gè)數(shù)據(jù)行的延遲值設(shè)置為小于或等于0就可以了。

#負(fù)責(zé)調(diào)度緩存和終止緩存的函數(shù)
import time

def schedule_row_cache(conn,row_id,delay):
    #先設(shè)置數(shù)據(jù)行的延遲值
    conn.zadd("delay:",row_id,delay)
    #立即對(duì)需要緩存的數(shù)據(jù)行進(jìn)行調(diào)度
    conn.zadd("schedule:",row_id,time.time())

現(xiàn)在我們已經(jīng)完成了調(diào)度部分，那么接下來該如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存呢？負(fù)責(zé)緩存數(shù)據(jù)行的函數(shù)會(huì)嘗試讀取調(diào)度有序集合的第一個(gè)元素以及該元素的分值，如果調(diào)度有序集合沒有包含任何元素，或者分值存儲(chǔ)的時(shí)間戳所指定的時(shí)間尚未來臨，那么函數(shù)會(huì)先休眠50毫秒，然后再重新進(jìn)行檢查。當(dāng)緩存函數(shù)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)需要理解進(jìn)行更新的數(shù)據(jù)行時(shí)，緩存函數(shù)會(huì)檢查這個(gè)數(shù)據(jù)行的延遲值：如果數(shù)據(jù)行的延遲值小于或者等于0，那么緩存函數(shù)會(huì)從延遲有序集合和調(diào)度有序集合里面移除這個(gè)數(shù)據(jù)行ID，并從緩存里面刪除這個(gè)數(shù)據(jù)行已有的緩存，然后再重新進(jìn)行檢查；對(duì)于延遲值大于0的數(shù)據(jù)行來說，緩存函數(shù)會(huì)中數(shù)據(jù)庫(kù)里面取出這些行，將他們編碼為JSON格式并存儲(chǔ)到Redis里面，然后更新這些行的調(diào)度時(shí)間。

def cahce_rows(conn):
    while not QUIT:
        #嘗試獲取下一個(gè)需要被緩存的數(shù)據(jù)行以及該行的調(diào)度時(shí)間戳，命令會(huì)返回一個(gè)包含0或1個(gè)元祖【tuple】的列表
        next=conn.zrange("schedule:",0,0,withscores=True)
        now=time.time()

        if not next or next[0][3]>now:
            #暫時(shí)沒有行需要被緩存，休眠50毫秒后重試
            time.sleep(.05)
            continue
        row_id=next[0][0]

        #獲取下一次調(diào)度的延遲水岸
        delay=conn.zscore("delay:",row_id)
        if delay<=0:
            #不必再緩存這個(gè)行，將他從緩存中移除
            conn.zrem("delay:",row_id)
            conn.delete("inv:"+row_id)
            continue

        #讀取行數(shù)據(jù)
        row=Inventory.get(row_id)
        #更新調(diào)度時(shí)間并設(shè)置緩存值
        conn.zadd("schedule:",row_id,now+delay)
        conn.set("inv:"+row_id,json.dumps(row.to_dict()))

通過組合使用調(diào)度函數(shù)和持續(xù)運(yùn)行緩存函數(shù)，我們實(shí)現(xiàn)了一種重復(fù)進(jìn)行調(diào)度的自動(dòng)緩存機(jī)制，并且可以隨心所欲地控制緩存行緩存的更新頻率：如果數(shù)據(jù)行記錄的是特價(jià)促銷商品的剩余數(shù)量，并且參與促銷活動(dòng)的用戶非常多的話，那么我們最好每隔幾秒更新一次數(shù)據(jù)行緩存；另一方面，如果數(shù)據(jù)并不經(jīng)常改變，或者商品缺貨是可以接受的，那么我們可以每分鐘更新一次緩存。

在這一節(jié)中，我們學(xué)習(xí)了如何將數(shù)據(jù)行緩存到Redis里面，在下面一節(jié)中，我們通過只緩存一部分頁面來減少時(shí)間頁面緩存所需的內(nèi)存數(shù)量。

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