Django 从 0 到 1 打造完整电商平台：商品缓存优化（Redis）

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上一篇我们用 Redis 做消息代理，配合 Celery 实现了异步任务队列。今天，Redis 的另一个核心用途——缓存，终于要登场了。

你是否有这样的感受：电商首页、商品列表页、商品详情页，每次访问都要查数据库，高峰期数据库压力山大，页面加载越来越慢。尤其是商品详情页，图片多、规格多、还有浏览量实时更新，SQL 查询次数居高不下。这时候就需要缓存来拯救性能——把频繁访问又不常变的数据放进 Redis，下次访问直接走内存，快到飞起。

今天我就带大家用 Django 内置的缓存框架 + Redis，给商品列表、详情页加上多级缓存，同时处理好缓存的更新和失效策略，让项目具备生产级的性能基础。

一、缓存策略分析

1.1 哪些数据该缓存？

电商项目中，典型的可缓存数据：

原则：读多写少才缓存，强一致性数据不缓存。

1.2 缓存更新策略

常见的三种策略：

本系列采用Cache Aside模式，这也是 Django 缓存框架的默认行为。

二、配置 Django 缓存

2.1 安装依赖

上一篇我们已经装了 Redis 和 Celery，redisPython 客户端已有。如果没有，执行：

2.2 配置 settings.py

在django_ecommerce/settings.py中添加缓存配置：

# ==================== Django 缓存配置（Redis） ====================CACHES={'default':{'BACKEND':'django.core.cache.backends.redis.RedisCache','LOCATION':'redis://127.0.0.1:6379/2',# 使用 2 号数据库，与 Celery 隔离'OPTIONS':{'CLIENT_CLASS':'django_redis.client.DefaultClient',},'KEY_PREFIX':'ecommerce',# 键前缀，防止与其他项目冲突'TIMEOUT':300,# 默认过期时间 300 秒 = 5 分钟}}

注意：Redis 有 16 个逻辑数据库（编号 0-15）。我们规划：

• db 0：Celery Broker

• db 1：Celery Result Backend

• db 2：Django 缓存

各司其职，互不干扰。

三、缓存商品分类树

商品分类变化极低，是最适合缓存的。我们在第 11 篇的分类视图中加入缓存逻辑。

编辑apps/products/views.py中的category_tree视图：

from django.core.cacheimportcache from django.views.decorators.cacheimportcache_page def category_tree(request):# 先从缓存取cache_key='category_tree'categories=cache.get(cache_key)ifcategories is None:# 缓存未命中，查数据库categories=list(Category.objects.filter(parent__isnull=True,is_active=True).prefetch_related('children__children').order_by('sort'))# 写入缓存，设置超时时间为 1 小时cache.set(cache_key, categories,timeout=3600)returnrender(request,'products/category_tree.html',{'categories':categories})

说明：

• cache.get()从 Redis 读取，如果 key 不存在返回None。

• 命中缓存时，完全不走数据库，响应时间从 20ms 降到 2ms。

• timeout=3600意味着 1 小时后缓存过期，下次访问会重新查库。

更新策略：当管理员在 Admin 中修改分类时，需要清除分类缓存。我们可以通过 Django 信号来实现。

四、使用信号自动清除分类缓存

在apps/products/models.py末尾添加信号处理：

from django.db.models.signalsimportpost_save, post_delete from django.dispatchimportreceiver from django.core.cacheimportcache @receiver(post_save,sender=Category)@receiver(post_delete,sender=Category)def clear_category_cache(sender, **kwargs):"""当分类数据变更时，自动清除缓存""" cache.delete('category_tree')

这样，只要在 Admin 中新增、修改或删除分类，缓存立即清除，下次访问分类页时自动重建。

五、缓存商品列表（带参数）

商品列表比分类复杂，因为涉及筛选参数（分类、搜索关键词、排序、页码）。缓存键需要包含这些参数。

编辑apps/products/views.py中的sku_list视图：

def sku_list(request): query=request.GET.get('q','').strip()category_id=request.GET.get('category_id')sort_option=request.GET.get('sort','-create_time')page_number=request.GET.get('page',1)# 构建缓存键（包含所有查询参数）cache_key=f'sku_list:q={query}:cat={category_id}:sort={sort_option}:page={page_number}'# 尝试从缓存获取cached_data=cache.get(cache_key)ifcached_data is not None:# 缓存命中，直接返回returnrender(request,'products/sku_list.html', cached_data)# 缓存未命中，执行原查询逻辑skus=SKU.objects.filter(is_active=True).select_related('spu__category').prefetch_related('images')# ... 搜索过滤、分类过滤、排序逻辑不变 ...ifquery: skus=skus.filter(Q(name__icontains=query)|Q(spu__name__icontains=query)|Q(spu__brand__icontains=query)|Q(spu__desc__icontains=query))# ... 其余过滤排序分页代码同上 ...context={'page_obj':page_obj,'current_category':current_category,'top_categories':top_categories,'query':query,'sort_option':sort_option,}# 写入缓存（2 分钟过期，适合列表页）cache.set(cache_key, context,timeout=120)returnrender(request,'products/sku_list.html', context)

缓存键示例：

sku_list:q=iPhone:cat=2:sort=price_asc:page=1

这样不同筛选条件互不干扰，各自缓存各自的页面数据。

六、缓存商品详情页

商品详情页访问频率最高，但数据也相对稳定（价格调整、库存变化不频繁）。我们给详情页加上短时缓存。

编辑apps/products/views.py中的spu_detail视图：

def spu_detail(request, spu_id): cache_key=f'spu_detail:{spu_id}'# 尝试从缓存获取cached_data=cache.get(cache_key)ifcached_data is not None:# 浏览量在缓存命中时仍要递增（不能用缓存数据）# 直接查库做原子更新，但不影响页面渲染active_skus=SKU.objects.filter(spu_id=spu_id,is_active=True)active_skus.update(views=F('views')+1)returnrender(request,'products/spu_detail.html', cached_data)spu=get_object_or_404(SPU.objects.prefetch_related('skus__images'),pk=spu_id)# 浏览量 +1active_skus=spu.skus.filter(is_active=True)active_skus.update(views=F('views')+1)# 重新获取更新后的 SKU 列表skus=spu.skus.filter(is_active=True).prefetch_related('images')specs_data={}forskuinskus:forkey, valueinsku.specs.items():ifkey notinspecs_data: specs_data[key]=set()specs_data[key].add(value)specs_list={k: list(v)fork,vinspecs_data.items()}default_sku=skus.first()context={'spu':spu,'skus':skus,'specs':specs_list,'default_sku':default_sku,}# 缓存 5 分钟（300 秒）cache.set(cache_key, context,timeout=300)returnrender(request,'products/spu_detail.html', context)

注意：浏览量递增是写操作，不能被缓存“吞掉”。即使缓存命中，我们仍然执行update(views=F('views') + 1)，保证浏览量实时更新。

更新策略：当 SKU 的库存、价格发生变化时，通过信号清除对应 SPU 的详情缓存。

在apps/products/models.py中添加：

@receiver(post_save,sender=SKU)def clear_spu_cache_on_sku_change(sender, instance, **kwargs):"""SKU 变更时清除对应 SPU 的详情缓存""" cache.delete(f'spu_detail:{instance.spu_id}')

七、缓存模板片段（选择性缓存）

有些页面，大部分内容可以缓存，但个别区域需要动态更新（如导航栏的用户名、购物车数量）。Django 提供了模板片段缓存。

在templates/base.html中，我们可以缓存整个商品分类导航（因为它变化极低），但保留用户信息动态显示：

{% load cache %}...<!-- 缓存分类导航，1小时过期 -->{% cache3600category_nav %}{%forcatintop_categories %}<aclass="nav-link"href="{% url 'products:sku_list' %}?category_id={{ cat.id }}">{{cat.name}}</a>{% endfor %}{% endcache %}

但注意，模板缓存需要在settings.py的TEMPLATES中启用缓存相关的 context processor。或者直接在视图层做缓存更可控。我们以视图层缓存为主，模板片段缓存作为补充手段。

八、使用 Redis 计数器优化浏览量

在第 15 篇，我们直接在详情页用F('views') + 1更新数据库。如果并发很高，这会给数据库带来大量写压力。更优方案是用 Redis 做计数器，定时批量回写数据库。

这里给出一个进阶思路（本系列不作强制实现，感兴趣可自行扩展）：

1. 每次访问详情页，执行redis.incr(f'views:{sku_id}')。

2. 编写一个 Celery 定时任务，每 5 分钟将 Redis 中的浏览量汇总写入数据库。

3. 读取浏览量时，先从 Redis 取实时值，加上数据库中的基值。

这个方案适合超高并发场景，我们当前阶段保持F表达式更新即可。

九、监控缓存命中率

我们可以通过 Django 的缓存 API 来粗略统计命中率。在开发阶段，可以在视图中添加临时日志：

importlogging logger=logging.getLogger('cache')# 在 sku_list 中：ifcached_data is not None: logger.info(f'缓存命中: {cache_key}')else: logger.info(f'缓存未命中: {cache_key}')

生产环境可以使用django-redis提供的统计命令，或 Redis 的INFO stats查看keyspace_hits和keyspace_misses：

redis-cli INFO stats|grepkeyspace

控制台输出：

keyspace_hits:1234 keyspace_misses:56

命中率 = 1234 / (1234 + 56) ≈ 95.6%，相当理想。

十、测试缓存效果

10.1 启动服务

确保 Redis 运行中，然后启动 Django：

python manage.py runserver

10.2 测试分类缓存

1. 首次访问/products/categories/，控制台有 SQL 查询日志（如果有开启）。

2. 刷新页面，控制台不再出现 SQL 查询，页面秒开。

3. 进入 Admin 修改一个分类名称，保存。

4. 再次访问分类页，显示最新数据（缓存已自动清除）。

终端对比：

# 首次：[28/May/2026 09:15:00]"GET /products/categories/ HTTP/1.1"2003456# SQL: SELECT ... FROM tb_category ...# 缓存命中：[28/May/2026 09:15:05]"GET /products/categories/ HTTP/1.1"2003456# 无 SQL 查询

10.3 测试详情页缓存

1. 访问 iPhone 15 详情页/products/spu/1/，首次加载正常。

2. 刷新页面，响应速度明显加快。

3. 查看浏览量：每次刷新都有递增（缓存不影响浏览量更新）。

4. 在 Admin 中修改该 SPU 下任意 SKU 的价格，详情页再次访问时数据已更新（信号清除了缓存）。

十一、缓存最佳实践总结

十二、总结与下集预告

今天我们用 Redis 为项目装上了缓存加速引擎：

• 配置了 Django 的 Redis 缓存后端；

• 实现了分类树、商品列表、商品详情页的多级缓存；

• 通过信号自动清除缓存，保证数据一致性；

• 了解了模板片段缓存和 Redis 计数器的进阶用法。

现在，商品相关页面的访问速度有了质的飞跃。但缓存只是性能优化的一环，代码中的异常处理和日志记录同样关键。第 25 篇，我将带大家系统搭建Django 日志与异常处理体系，包括分级日志、异常邮件告警、请求追踪等，让项目的运维能力更上一层楼。

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本文为《Django 从 0 到 1 打造完整电商平台》系列第 24 篇。