Как кэшировал данные на предыдущей работе

Мы использовали несколько подходов к кэшированию в зависимости от контекста:

1. Redis для высоконагруженных эндпоинтов и часто запрашиваемых данных:

from django.core.cache import cache

def get_popular_products():
    key = "popular_products"
    data = cache.get(key)
    if data is None:
        data = Product.objects.filter(is_popular=True)[:10]
        cache.set(key, data, timeout=3600)  # 1 hour cache
    return data

2. Memcached для сессий пользователей и временных данных.

3. Локальный кэш (lru_cache) для тяжелых вычислений:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def calculate_complex_stats(user_id):
    # heavy computations here
    return result

4. Кэширование ORM-запросов через select_related/prefetch_related.

Ключевые моменты:

• Устанавливали разумные TTL
• Использовали инвалидацию кэша при изменениях данных
• Мониторили hit/miss ratio
• Для разных типов данных подбирали оптимальные стратегии