Python中使用flask-cache进行缓存优化的前后对比
昨天贴： https://www.v2ex.com/t/383172#reply4
用了 flask-cache 之后，虽然 vps 的内存、cpu、硬盘 IO、网络 IO 骤降，但是也出现了问题：
1、登录之后网页状态不改变。想过登录和注销后清楚缓存，但是 blueprint 不支持上下文？（不是很懂，反正此路不同）
2、网页内容会出现问题
于是有放弃了 flask-cache。内存、cpu、硬盘 IO、网络 IO 继续飙升
继续想办法...
妈的，不应该啊，我的网站流量又不大，怎么网络 IO 几万 Kb 几万 KB 的走啊！！！
看看网络监控吧 于是安装了
nethogs，一看居然有个 ip 长期占用！！！！！ 你这是逆天啊！！！
一怒之下，将此 ip 访问直接导入百度
再看看内存、cpu、硬盘 IO、网络 IO：
终于又回归平静了！
结语：你妹！
Python中使用flask-cache进行缓存优化的前后对比
5 回复
Flask-Cache（现在通常用Flask-Caching）确实能显著提升性能，特别是在处理重复计算或数据库查询时。下面是一个完整示例，展示使用前后的区别。
未使用缓存的情况：
from flask import Flask
import time
app = Flask(__name__)
@app.route('/slow_query')
def slow_query():
# 模拟耗时操作（如数据库查询）
time.sleep(3)
return 'Data after 3 seconds'
if __name__ == '__main__':
app.run()
每次访问/slow_query都会等待3秒。
使用Flask-Caching优化后：
from flask import Flask
from flask_caching import Cache
import time
app = Flask(__name__)
app.config['CACHE_TYPE'] = 'simple' # 使用内存缓存
cache = Cache(app)
@app.route('/cached_query')
@cache.cached(timeout=60) # 缓存60秒
def cached_query():
time.sleep(3)
return 'Cached data - first load 3s, then instant'
if __name__ == '__main__':
app.run()
首次访问/cached_query仍需3秒，但后续60秒内的请求会立即返回缓存结果。
关键对比：
- 响应时间：未缓存每次3秒，缓存后首次3秒，后续请求毫秒级响应
- 服务器负载：缓存减少重复计算和数据库查询
- 实现复杂度：只需添加装饰器和配置
实际效果：
- 用户密集型页面加载速度提升明显
- API接口在高并发下更稳定
- 数据库压力显著降低
建议：对频繁访问且数据变化不频繁的接口使用缓存。
