在互聯網蓬勃發展的時代，相信大多數讀者都會碰到以下問題：前端等待後端發送數據的時間過長，除了造成用戶體驗不佳外，也會減少用戶訪問網站的意願，同時降低用戶的黏著度，以及增加用戶的脫落率；上述問題更是降低用戶轉換率、變現率的主要推手，意味著公司營利將受到嚴峻的考驗。
究其原因為當數據庫的資料日益增長，導致數據查詢過慢，除了可以透過slow-query log分析慢查詢的原因，優化Query的語句，或者是適時添加Index，提升數據查找速度，甚或是分庫分表、讀寫分離等。然而，遇到高併發的情況時，頻繁地訪問數據庫，數據庫性能仍會出現瓶頸，進而影響整體服務。
為了改善上述問題，本節將著重如何在後端開發時，添加Cache的機制，來減少對數據庫的I/O，進而優化後端的服務性能。由於筆者工作實務上經常以Flask框架進行API的開發，因此想與讀者們分享Flask-Caching的技術，縮短前端整體等待時間。
首先，我們先安裝Flask-Caching的套件pip3 install flask-caching。
接著，我們創建app.py檔vim app.py，並且初始化flask-caching的配置，如下所示。
from flask import Flask
from flask_caching import Cache
import timeconfig = {
"DEBUG": True,
"CACHE_TYPE": "SimpleCache",
}app = Flask(__name__)
app.config.from_mapping(config)
cache = Cache(app)
我們在撰寫視圖函數時，在函數上方加上@cache.memoize()的裝飾器，便可發揮Cache的功能，timeout參數代表需要緩存的時間，單位為秒，該參數可以根據實際開發需求進行調整。讓我們來模擬向MySQL請求數據的場景，感受一下Cache的威力吧!
@app.route("/")
@cache.memoize(timeout=50)
def index():
time.sleep(5)
print("inner index")
return "Cached for 50s"if __name__ == "__main__":
app.run(port=5050)
第一次請求 http://127.0.0.1:8000/時，我們需要等待5秒的時間，前端才會收到後端響應的數據，同時終端機會輸出inner index的字樣。但當用戶發出第二次請求時，我們會發現終端機會直接繞過index()中執行業務邏輯的代碼，並且立即返回Cache for 50s的結果，即代表該視圖函數的結果，已經被緩存了。相信讀者們能夠深刻感受到Cache強大的威力了！
除了能夠緩存視圖函數的結果，一般函數的返回結果也能被緩存，我們實作下面的例子:
@app.route("/app")
def cache_test():
cache_result()
return "Cached for 50s"@cache.memoize(timeout=50)
def cache_result():
print("cache not yet started …")
time.sleep(5)
return "cache_result"
在筆者實際開發中，會針對數據變動性較小、訪問次數頻繁以及QPS高的服務添加Cache功能，以避免流量尖峰壓垮DB性能。
接下來，我們將Cache的數據存入Redis中。Redis是一個基於Key-Value的NoSQL數據庫，支持各種數據類型，因資料全部存放於記憶體當中，可以完成實時的數據查找。
請讀者們確保Redis已安裝完畢。此時，我們需要安裝Redis的Python包pip3 install redis，並且修改app.py中，關於CACHE_TYPE的配置。
config = {
"DEBUG": True,
"CACHE_TYPE": "redis",
"CACHE_REDIS_URL": "redis://localhost:6379",
}如此一來，數據的結果便會儲存至Redis當中，我們可以到Redis中查看緩存的數據。
至此便介紹完Flask-caching的簡單操作，筆者會陸陸續續撰寫後端服務優化的文章，請讀者拭目以待。如讀者認為該篇文章有所助益，可多多分享並且拍手，表示對我的支持與鼓勵。
