캐싱은 웹 개발에서 자주 사용되는 기술 중 하나입니다. 캐싱은 데이터나 결과를 임시로 저장하여 이후에 동일한 요청이 발생했을 때 더 빠른 응답을 제공하는 방식입니다. 이를 통해 서버의 부하를 줄이고 웹 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

web2py는 파이썬으로 작성된 웹 프레임워크로, 많은 기능과 도구를 제공합니다. 그 중 하나가 캐싱 기능입니다. web2py에서는 다양한 방법으로 캐싱을 구현할 수 있습니다. 이번 글에서는 web2py에서 제공하는 기본적인 캐싱 방법과 몇 가지 팁을 살펴보겠습니다.

일반적인 캐시 사용 방법

web2py에서 캐싱을 사용하려면 cache 객체를 사용해야 합니다. 다음은 캐시 객체를 생성하는 예제입니다.

cache = Cache(
    request,  # 현재 요청 객체
    db,       # 데이터베이스 객체
    time_expire=300  # 캐시 만료 시간 (초 단위)
)

이제 생성한 cache 객체를 사용하여 데이터를 캐시할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 쿼리 결과를 캐싱하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다.

@cache(request.env.path_info, time_expire=60)
def get_data():
    # 데이터베이스 쿼리 실행
    # ...
    return result

위의 코드에서 @cache 데코레이터는 캐싱을 적용할 함수나 메서드에 적용됩니다. request.env.path_info는 요청된 URL을 나타내며, time_expire 인자는 캐시 만료 시간을 설정합니다. 위의 예제에서는 60초로 설정되어 있습니다.

캐시 옵션 설정하기

web2py에서는 다양한 캐시 옵션을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 캐시되는 데이터의 크기 제한을 설정하고 싶다면 limit_response_size 옵션을 설정할 수 있습니다.

cache = Cache(
    request,
    db,
    time_expire=300,
    limit_response_size=1024  # 최대 응답 크기 (바이트 단위)
)

또한, cache 객체의 clear 메서드를 사용하여 캐시를 수동으로 지울 수도 있습니다.

cache.clear(request.env.path_info)

멀티플 캐시 백엔드 사용하기

web2py는 다양한 캐시 백엔드를 지원합니다. 기본적으로 ram, disk, db 등의 백엔드가 제공되며, 각각의 특징과 장단점이 있습니다.

다음은 ram 캐시 백엔드를 사용하는 방법입니다.

cache = Cache(
    request,
    db,
    time_expire=300,
    cache_memcache=True,  # ram 캐시 사용
    cache_memcache_servers=['127.0.0.1:11211']  # memcached 서버 주소
)

disk 백엔드를 사용하려면 다음과 같이 설정할 수 있습니다.

cache = Cache(
    request,
    db,
    time_expire=300,
    cache_disk=True,  # disk 캐시 사용
    cache_folder='/path/to/cache/folder'  # 캐시 폴더 경로
)

요약

이번 글에서는 web2py에서의 캐싱에 대해 알아보았습니다. web2py에서 제공하는 cache 객체를 사용하여 캐싱을 구현할 수 있으며, 다양한 옵션과 백엔드를 설정할 수 있습니다. 캐싱을 효과적으로 활용하면 웹 애플리케이션의 성능을 높일 수 있습니다.