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在使用 Sanic 框架开发 Web 应用时，我们可以通过内存缓存来提升应用的性能，减少对数据库或其他外部服务的频繁请求。下面提供一些在 Sanic 中实现内存缓存的基本方法。

使用 Python 内置的 functools.lru_cache

如果你的缓存需求比较简单，且数据可以通过函数调用得到，functools.lru_cache 是一个非常方便的工具。它会缓存函数的返回值，可以指定缓存的最大大小。

from sanic import Sanic
from sanic.response import json
from functools import lru_cacheapp = Sanic("MyApp")@lru_cache(maxsize=128)
def get_data(param):# 模拟耗时的数据获取过程return {"data": f"Result for {param}"}@app.route("/data/<param>")
async def data(request, param):result = get_data(param)return json(result)if __name__ == "__main__":app.run(host="0.0.0.0", port=8000)

使用第三方库 cachetools

cachetools 提供了更灵活的缓存策略，例如 TTL（Time-To-Live）缓存。

from sanic import Sanic
from sanic.response import json
from cachetools import TTLCacheapp = Sanic("MyApp")# 创建一个TTL缓存，最多缓存100个条目，每个条目存活600秒
cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=600)@app.route("/data/<param>")
async def data(request, param):if param in cache:result = cache[param]else:# 模拟耗时的数据获取过程result = {"data": f"Result for {param}"}cache[param] = resultreturn json(result)if __name__ == "__main__":app.run(host="0.0.0.0", port=8000)

使用 aiocache

aiocache 是一个异步的缓存库，支持不同的后端（例如内存、Redis、Memcached）。它可以更好地集成到异步框架如 Sanic 中。

from sanic import Sanic
from sanic.response import json
from aiocache import caches, Cacheapp = Sanic("MyApp")# 配置内存缓存
caches.set_config({'default': {'cache': "aiocache.SimpleMemoryCache",'ttl': 600,}
})@app.route("/data/<param>")
async def data(request, param):cache = caches.get('default')result = await cache.get(param)if not result:# 模拟耗时的数据获取过程result = {"data": f"Result for {param}"}await cache.set(param, result)return json(result)if __name__ == "__main__":app.run(host="0.0.0.0", port=8000)

选择适合的缓存策略

在选择缓存策略时，需要根据具体的使用场景和系统架构做出权衡。例如：

• 内存缓存：适合于缓存数据量不大、访问频繁且数据更新不频繁的场景。
• Redis/Memcached：适合分布式系统，需要共享缓存的场景。

通过合理的缓存使用，能够显著提升应用程序的响应速度和整体性能。