高级整合场景
场景1：配置变更自动刷新
python
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# apps/core/signals.py
from django.db.models.signals import post_save
from django.dispatch import receiver
from core.services import ConfigService
from .models import SiteSettings

@receiver(post_save, sender=SiteSettings)
def handle_config_update(sender, instance, **kwargs):
    changed_fields = instance.tracker.changed()
    for field in changed_fields:
        ConfigService.refresh(field)
场景2：带降级的配置获取
python
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# 在视图中的使用
def get_smtp_settings():
    from core.services import ConfigService
    
    # 优先从缓存获取，失败时直接查库
    return ConfigService.get_config('smtp_settings') or SiteSettings.get_solo().smtp_settings
场景3：缓存预热脚本
python
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# scripts/warmup_configs.py
from core.services import ConfigService
from apps.core.models import SiteSettings

def warmup():
    config = SiteSettings.get_solo()
    for field in config._meta.fields:
        ConfigService.get_config(field.name)
方案优势
‌分层缓存策略‌
python
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# 响应时间对比
| 缓存层    | 平均耗时 | 容量限制 |
|-----------|----------|----------|
| 本地内存  | 0.1ms    | 1,000条  |
| Redis     | 2ms      | 10万条   |
| 数据库    | 50ms     | 无限制   |
‌智能路由机制‌
mermaid
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graph TD
    A[请求] --> B{内存缓存?}
    B -- 命中 --> C[返回数据]
    B -- 未命中 --> D{Redis缓存?}
    D -- 命中 --> E[回填内存]
    D -- 未命中 --> F{数据库缓存?}
    F -- 命中 --> G[回填Redis]
    F -- 未命中 --> H[查询数据库]
‌防御性设计‌
python
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# 防雪崩机制示例
original_timeout = 3600  # 1小时
actual_timeout = 3600 + random.randint(300, 600)  # 添加5-10分钟随机抖动
‌无缝升级‌
python
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# 当需要更新缓存结构时
def make_key(base):
    return f"{base}_v2"  # 修改版本号即可使旧缓存自动失效

# 原生方式调用
from django.core.cache import cache
cache.set('key', 'value')  # 使用default缓存

# 智能缓存调用
smart_cache = caches['smart_cache'] 
smart_cache.get('key', callback=query_func)

三级缓存配置逻辑
1. 典型三级缓存配置示例
python
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CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
        'LOCATION': 'emergency_cache'
    },
    'level1': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
        'LOCATION': 'layer1_cache',
        'OPTIONS': {'MAX_ENTRIES': 1000}
    },
    'level2': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
        'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
        'TIMEOUT': 300
    },
    'level3': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',
        'LOCATION': 'global_cache_table',
        'OPTIONS': {'MAX_ENTRIES': 10000}
    }
}
2. 使用逻辑
‌第一级（Level1）‌：使用内存缓存（LocMemCache），响应速度最快但容量最小，用于存储高频访问数据 ‌24
‌第二级（Level2）‌：使用分布式缓存（如Memcached），平衡速度与容量，处理并发请求 ‌34
‌第三级（Level3）‌：使用持久化存储（如数据库缓存或文件缓存），作为兜底存储，保障数据不丢失 ‌12
三、缓存查询逻辑实现
通过自定义缓存路由策略实现层级穿透查询：

python
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# core/cache.py
from django.core.cache import caches

class TieredCacheRouter:
    def get_cache(self, key):
        # 按层级顺序查询
        for alias in ['level1', 'level2', 'level3']:
            cache = caches[alias]
            if value := cache.get(key):
                # 回填上层缓存
                if alias != 'level1':
                    caches['level1'].set(key, value)
                return value
        return None
该逻辑会依次查询内存→Memcached→数据库缓存，未命中时触发回填机制 ‌23

四、验证配置有效性
‌单元测试‌
python
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from django.test import TestCase
class CacheTest(TestCase):
    def test_tiered_cache(self):
        caches['level1'].set('test_key', 'value')
        self.assertEqual(caches['level2'].get('test_key'), 'value')  # 验证回填
‌性能监控‌
使用django-debug-toolbar观察各层级缓存的命中率
