面试题：Python的Flask构建RESTful API如何实现高效的缓存机制

缓存工具选择

Redis：
- 优势：
  - 速度极快，基于内存存储，读写性能高，能快速响应缓存查询。
  - 支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合等，适合不同类型数据的缓存。
  - 具备高可用性和分布式特性，可通过集群模式部署，满足大规模应用需求。
Memcached：
- 优势：
  - 简单高效，专注于缓存，在高并发场景下性能卓越。
  - 轻量级，资源消耗少，适合对资源要求较高的应用场景。但它仅支持简单的键值对存储，相比Redis功能稍显单一。

结合Flask使用Redis实现缓存

安装依赖：
```
pip install flask redis
```

设置缓存：

from flask import Flask
import redis

app = Flask(__name__)
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

@app.route('/cache - set/<key>/<value>')
def set_cache(key, value):
    r.set(key, value)
    return 'Cache set successfully'

获取缓存：

@app.route('/cache - get/<key>')
def get_cache(key):
    data = r.get(key)
    if data:
        return data.decode('utf - 8')
    else:
        return 'Cache not found'

更新缓存：

@app.route('/cache - update/<key>/<value>')
def update_cache(key, value):
    if r.exists(key):
        r.set(key, value)
        return 'Cache updated successfully'
    else:
        return 'Cache not found, cannot update'

缓存一致性问题处理

缓存过期策略：
- 设置合理的过期时间：对于一些变化频率较低的数据，可以设置较长的过期时间，如24小时或更长。例如，一些配置信息或很少更新的基础数据。对于变化频繁的数据，设置较短的过期时间，如几分钟甚至几十秒。例如，实时的股票价格数据。
- 使用定时任务：可以使用Flask - APScheduler等扩展来定期刷新缓存数据，确保数据的一致性。比如，每小时重新获取一次重要的业务数据并更新到缓存中。
写后失效策略：
- 在数据更新操作完成后，立即删除对应的缓存数据。例如，当用户在数据库中更新了个人信息后，马上删除缓存中存储的该用户信息，这样下次请求该用户信息时，会从数据库中重新获取并更新缓存。
```
@app.route('/update - user - info/<user_id>/<new_info>')
def update_user_info(user_id, new_info):
    # 假设这里有更新数据库的操作
    # 更新数据库后删除缓存
    r.delete(f'user:{user_id}')
    return 'User info updated and cache invalidated'
```
读写锁：
- 如果缓存数据的读写操作非常频繁，且一致性要求极高，可以考虑使用读写锁。在写操作时，获取写锁，禁止其他读写操作，确保数据更新的原子性。读操作时，获取读锁，可以允许多个读操作同时进行。在Python中，可以使用threading.Lock（适用于单进程多线程场景）或基于Redis的分布式锁（如redlock - py库，适用于分布式场景）来实现读写锁机制。

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面试题：Python的Flask构建RESTful API如何实现高效的缓存机制

知识考点

面试题答案

缓存工具选择

结合Flask使用Redis实现缓存

缓存一致性问题处理