3. 环境准备在开始之前，需要安装必要的依赖：3.1 安装 FastAPI 和相关库pip install fastapi uvicorn3.2 安装 Redis Python 客户端pip install redis3.3 安装并运行 Redis在本地安装 Redis（Windows、Linux 或 macOS 均可），具体安装方式请参考 Redis 官网。启动 Redis 服务：redis-server确保 Redis 默认运行在...
在生产环境中,建议使用连接池管理 Redis 连接: redis_client = redis.Redis.from_url("redis://localhost:6379/0", decode_responses=True) 6.2 缓存失效策略 使用setex 设置过期时间,避免缓存占用过多内存。 根据业务需求调整过期时间,或实现手动失效(如 redis_client.de
usesFastAPI+get()Redis+setex()+get() 状态图 以下是使用 Mermaid 语法生成的状态图,用于展示 API 请求的状态变化: hitmissStartCheck_CacheCache_HitCompute_ResultReturn_ResultStore_Cache 结尾 通过以上步骤,你已经成功实现了使用 FastAPI 和 Redis 进行缓存的基本功能。这个过程不仅提升了应用的性能,也为后续的...
await FastAPICache.get_backend().delete(cache_key) return{"status":"cache_cleared"} 批量删除缓存(通配符匹配) asyncdefclear_cache_pattern(pattern: str ="fastapi-cache:*"): redis = FastAPICache.get_backend().redis keys = await redis.keys(pattern) ifkeys: await redis.delete(*keys) 高级功能 ...
创建Redis连接文件app/cache/cache.py,设置连接函数和关闭函数。 import aioredis from app.config.config import REDIS_URL async def create_redis_pool(): return await aioredis.create_redis_pool(REDIS_URL) async def close_redis_pool(pool): pool.close() ...
你可以通过Redis CLI或Redis管理工具来查看缓存的数据。 bash uvicorn main:app --reload 访问http://127.0.0.1:8000/user/1(假设用户ID为1),然后检查Redis中是否存储了相应的缓存数据。 通过以上步骤,你可以在FastAPI应用中成功集成Redis作为缓存系统,从而提高应用的性能和响应速度。
pip install starlette-cache[redis] 接着更新main.py文件,引入缓存支持: # main.pyfromfastapiimportFastAPIimporttimefromstarlette.requestsimportRequestfromstarlette.responsesimportResponsefromstarlette.middleware.cachingimportCacheControlfromstarlette_cacheimportcaches ...
添加缓存：只用redis的Hash数据类型添加缓存。 例如：需要在查询的业务功能中，添加缓存 1.首先需要在执行...
线程安全:如果使用多线程,确保缓存实现是线程安全的 内存限制:对于生产环境,考虑使用 Redis 等分布式缓存替代内存缓存 敏感数据:不要缓存敏感数据或包含用户特定信息的数据 缓存失效:考虑如何处理数据更新时的缓存失效问题 对于生产环境,建议使用专业的缓存系统如 Redis,可以通过 aioredis 或redis 库实现分布式缓存。Jack...
(get_redis_cache)): cached_data = await redis.get("cached_data") if cached_data: return {"data": cached_data.decode("utf-8")} else: # 如果缓存中没有数据,从数据库中获取数据并缓存 data = await fetch_data_from_database() await redis.set("cached_data", data) return {"data": ...