Python для начинающих

Основы работы с Memcached и Redis для кэширования данных

Если ваш Python‑код постоянно лезет в базу за одними и теми же данными — вы жжёте процессор и тормозите приложение. В таких случаях на сцену выходят Memcached и Redis — быстрые in‑memory хранилища, идеальные для кэширования.

---

### Зачем нужен кэш

Кэширование — это сохранение заранее вычисленных результатов в память, чтобы не пересчитывать и не запрашивать их повторно. Типичный сценарий:

1. Проверяем кэш.
2. Если данных нет — обращаемся к БД / API.
3. Кладём результат в кэш.
4. В следующий раз берём из кэша за миллисекунды.

---

### Memcached: минималистичный и быстрый

Memcached — это просто распределённый словарь в памяти: ключ–значение, без сложных типов данных.

Установка клиента:

pip install pymemcache

Пример:

from pymemcache.client import base

client = base.Client(("localhost", 11211))

def get_user_profile(user_id: int) -> dict:
    cache_key = f"user:{user_id}"
    cached = client.get(cache_key)
    if cached:
        # данные хранятся как bytes; в реальном коде — json.loads(...)
        print("from cache")
        return eval(cached.decode("utf-8"))

    print("from db")
    user = {"id": user_id, "name": "Alice"}  # тут должна быть реальная БД
    client.set(cache_key, str(user).encode("utf-8"), expire=60)
    return user

get_user_profile(1)
get_user_profile(1)

Особенности Memcached:
- Нет персистентности: перезапустили — всё забыто.
- Простые типы (строки/байты).
- Идеален как быстрый временный кэш поверх БД.

---

### Redis: швейцарский нож кэширования

Redis умеет больше: строки, списки, множества, хэши, TTL, pub/sub, транзакции и персистентность.

Установка:

pip install redis

Пример кэша с TTL:

import json
from redis import Redis

redis_client = Redis(host="localhost", port=6379, db=0)

def get_product(product_id: int) -> dict:
    cache_key = f"product:{product_id}"
    cached = redis_client.get(cache_key)
    if cached:
        print("from cache")
        return json.loads(cached)

    print("from db")
    product = {"id": product_id, "title": "Keyboard", "price": 99.9}
    redis_client.set(cache_key, json.dumps(product), ex=120)
    return product

get_product(10)
get_product(10)

Пример использования сложных структур: счётчик просмотров товара:

def increment_views(product_id: int) -> int:
    key = f"product:{product_id}:views"
    return redis_client.incr(key)

print(increment_views(10))
print(increment_views(10))

---

### Что выбрать новичку

- Memcached, если нужен простой, сверхбыстрый кэш без сложных структур и персистентности.
- Redis, если хотите кэш + дополнительные возможности (счётчики, очереди, сессии, персистентность).

Для учебных проектов Redis часто удобнее: он универсален и его легче масштабировать по мере усложнения системы.

👍2

243 views05:03