Python 烧杯缓存性能指南

我是用cherrypy应用程序实现的，但是在一些请求之后，烧杯响应时间增加了10-14秒

我想在缓存中包含500到1000件物品后，烧杯会掉下来

所有缓存类型都很简单（str、int、list、tuple等）

我发现了问题， 烧杯的文件类型后端存在一些性能问题。 我只是简单地改变了主意

'cache.type' : 'file'

致：

一切都很好

当类型为file时，bicker使用python纯pickle库序列化对象。而pickle不适合大型对象

'cache.type' : 'dbm'