Python 滑动窗口报告缓存

我有一个api端点，它接受一些带有“date_from”和“date_to”字段的数据作为输入

当发出请求时，它将启动报告的生成。这些“日期从”和“日期到”字段用于生成子请求的数量。基于这些子请求中的每一个子请求，生成哈希，该哈希用于通过哈希从redis数据库获取子响应，或者生成一些等式，然后将该子响应保存到redis。最后，所有子响应被聚合并作为实际响应返回

我有一个用例，其中所有的数据都已经存储在redis中，但是从date到date再到date再到date再到date仍然是

（date-to-date-from）。天

对缓存数据库的请求量。 所以我决定也通过生成散列以同样的方式将请求的最终响应存储在redis中

我的问题是，这些报告是定期生成的，带有date_from和date_to的滑动窗口。例如，昨天是从2017-03-08日期到2020-05-07日期，但今天是从2017-03-09日期到2020-05-08日期。也就是说

大部分报告都是缓存的，但这段时间会让整个过程变得非常缓慢

昨天已经准备好了非常类似的报告，可以在几秒钟内访问，但它并不完整，也无法知道它们是否相似 这是我的密码

def generate_report(self, serialized_data):
    result = {
            'deviation' : []
             }
    total_hash = hashlib.sha256(str(serialized_data).encode()).hexdigest()
    total_target = self.redis.get(total_hash)
    if not total_target:
        for date_from, date_to in self.date_range:
            serialized_data['media_company']['date_from'] = \
                                                date_from.strftime("%Y-%m-%d")
            serialized_data['media_company']['date_to'] = \
                                                date_to.strftime("%Y-%m-%d")
            hash = hashlib.sha256(str(serialized_data).encode()).hexdigest()
            target = self.redis.get(hash)
            media_company, context, validator = \
                                    self.prepare_for_validation(serialized_data)
            if not target:
                target = validator.check({'media_company': media_company, **context})
                self.redis.setex(hash, timedelta(days=180), json.dumps(target))
            else:
                self.redis.expire(hash, timedelta(days=180))
                target = json.loads(target)

            result['deviation'].append(target['deviation'])
            result['date'] = [str(date_to) for date_from, date_to in self.date_range]
        total_target = result
        self.redis.setex(total_hash, timedelta(days=180), json.dumps(total_target))
    else:
        total_target = json.loads(total_target)
    return total_target

total_hash表示初始数据的散列

self.date\u range表示子请求的日期范围数组

哈希表示子查询的哈希

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你能推荐一种更好的缓存数据的方法吗？或者是加速这个算法的方法？

你可以考虑在循环中使用ReIIS流水线而不是单独的GET命令，我不知道Python代码怎么做，但是跟随原型可以帮助你

p1 = self.redis.pipeline()
if not total_target:
  for date_from, date_to in self.date_range:
     #use pipeline here to get target for each day.
     hash = hashlib.sha256(str(serialized_data).encode()).hexdigest()
     p1.get(hash)

#use other pipeline here to set values and expires base on result
#also compute target_toal
p2 = self.redis.pipeline()
for result in p1.execute():
   if not result:
      -- p2 set value with expiry
   else
      -- p2 set expiry

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这是一个巨大的加速！谢谢