Google app engine 谷歌应用引擎Memcache没有快速更新

我在谷歌应用程序引擎（Python）中使用Memcache已经有一段时间了，它通常工作得很好。在过去的几天里，虽然我注意到一些代码，比如下面的例子，当我更新数据库条目后立即更新它时，它没有及时得到它。这是因为在数据库中存储条目所需的时间长吗？有什么解决办法吗

# I store the comment here 
c = Comment(content = content, submitter = submitter, group_id=int(group_id), user_id = user_id)
c.put()
# Right after I store the comment I refresh the cache
comment_cache(int(group_id), True)

---

通常最新的注释不在缓存中。

由于最终的一致性，如果

comment\u cache（）

运行一个查询（即，不按键获取），则您所描述的内容是预期的

一些解决方案：

更改

comment\u cache（）

以将

c

作为参数，以便它明确了解它：

comment\u cache（int（group\u id），True，c）

在任务队列中运行

comment\u cache（）

。目前还不能保证它会收到新的评论，但因为它会在一段时间后运行，所以可能会

---

由于最终的一致性，如果

comment\u cache（）

运行一个查询（即，不按键获取），那么您所描述的内容是预期的

一些解决方案：

更改

comment\u cache（）

以将

c

作为参数，以便它明确了解它：

comment\u cache（int（group\u id），True，c）

在任务队列中运行

comment\u cache（）

。目前还不能保证它会收到新的评论，但因为它会在一段时间后运行，所以可能会

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我和你有同样的问题

当我在数据库中添加值时，我更新了缓存，但由于查询运行时间较长，最后插入的值没有插入到缓存中

我的解决方案：我有一个更新缓存的函数，现在我添加了我想放在数据库中的值作为参数，如下所示：

def get_values_from_cache_or_database(particular_value = None, update = True):
  key = 'my_key'

  values = memcache.get(key)
    if values is None or update:
      values = db.GqlQuery("SELECT * FROM Table")
      values = list(values)
      if update:
        if particular_value not in values:
          # if we are here, particular_value isn't in your data base (because time 
          # request is  long) but we want the particular_value in the cache so we add 
          # it manually  
          values.append(particular_value)
  memcache.set(key, values)
  return values

例如，我们将一个值“value1”设置为：

value1.put（）

我们调用此函数以“value1”作为参数刷新缓存：

从\u缓存\u或\u数据库中获取\u值（value1，True）

---

然后，我们将为您的缓存添加最新的附加值

我和你有同样的问题

当我在数据库中添加值时，我更新了缓存，但由于查询运行时间较长，最后插入的值没有插入到缓存中

我的解决方案：我有一个更新缓存的函数，现在我添加了我想放在数据库中的值作为参数，如下所示：

def get_values_from_cache_or_database(particular_value = None, update = True):
  key = 'my_key'

  values = memcache.get(key)
    if values is None or update:
      values = db.GqlQuery("SELECT * FROM Table")
      values = list(values)
      if update:
        if particular_value not in values:
          # if we are here, particular_value isn't in your data base (because time 
          # request is  long) but we want the particular_value in the cache so we add 
          # it manually  
          values.append(particular_value)
  memcache.set(key, values)
  return values

例如，我们将一个值“value1”设置为：

value1.put（）

我们调用此函数以“value1”作为参数刷新缓存：

从\u缓存\u或\u数据库中获取\u值（value1，True）

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然后，我们将为您的缓存添加最新的附加值

好的，谢谢你的帮助。随着注释数据库变得越来越大，您知道缓存是否需要更长的时间才能保持一致吗？我的理解是，数据存储的大小与性能无关，因此不应该随着它的增长而花费更长的时间。好的，谢谢您的帮助。随着注释数据库变得越来越大，您知道缓存是否需要更长的时间才能保持一致吗？我的理解是，数据存储的大小与性能无关，因此不应该随着它的增长而花费更长的时间。