我怀疑这是可能的，但这是问题和建议的解决方案（提出的解决方案的可行性是这个问题的对象）：
我有一些“全局数据”需要可用于所有请求。我将这些数据保存到Riak并使用Redis作为访问速度的缓存层（现在......）。数据被分成大约30个逻辑块，每个块大约为8 KB。
每个请求都需要读取这些8KB块中的4个，从而导致从Redis或Riak读入32KB数据。这是对任何特定于请求的数据的补充，这些数据也需要被读取（这是相当多的）。
假设每秒甚至3000个请求（这不是实时服务器，所以我没有实数，但3000ps是一个合理的假设，可能更多），这意味着从Addis或Riak的ADDITION转移到96KBps从应用程序逻辑中发出的其他调用已经不那么重要了。此外，Python正在解析这些8KB对象的JSON 每秒3000次。
所有这一切 - 特别是Python不得不反复反序列化数据 - 似乎是一种彻头彻尾的浪费，一个非常优雅的解决方案就是将反序列化的数据缓存在Python中的内存中本机对象中，当所有这些“静态”数据变得陈旧时，我可以定期刷新。一分钟（或几小时），而不是每秒3000次。
但我不知道这是否可行。您实际上需要一个“始终运行”的应用程序来缓存其内存中的任何数据。而且我知道在nginx + uwsgi + python组合中不是这种情况（与节点之类的东西相比） - 除非我知道，否则 python内存数据不会在所有请求中保留 非常错误。
不幸的是，这是一个我“继承”的系统，因此无法在基础技术方面做太多改动，也不足以了解nginx + uwsgi + python组合如何在启动Python方面发挥作用进程和持久的Python内存数据 - 这意味着我可能会错误地认为我的上述假设！
所以，直接建议这个解决方案是否有效 +对材料的引用可以帮助我理解nginx + uwsgi + python如何在启动新进程和内存分配方面起作用，这将有很大帮助。
P.S：
已经查看了nginx，uwsgi等的一些文档，但还没有完全理解我的用例的后果。希望现在在这方面取得一些进展
如果内存中的东西可以解决，我会扔掉Redis，因为我只缓存上面提到的静态数据。这使得进程内持久性内存中的Python缓存对我来说更具吸引力，减少了系统中的一个移动部分，并且每个请求至少减少了四次网络往返。
答案 0 :(得分：3)
您建议的内容并非直接可行。由于新进程可以在您的控件之外上下旋转，因此无法将本机Python数据保留在内存中。
然而，有几种方法可以解决这个问题。
通常，只需要一级键值存储即可。有时候，为值设置固定大小的缓冲区（可以直接用作str / bytes / bytearray个对象;在那里需要struct所需的任何其他内容序列化）就是你所需要的。在这种情况下，uWSGI的内置caching framework将照顾您需要的一切。
如果您需要更精确的控制，您可以查看如何在SharedArea之上实现缓存并执行自定义操作。但是，我不推荐这样做。它基本上为您提供了与文件相同的API，并且仅使用文件的唯一真正优势是服务器将管理文件的生命周期;它适用于所有支持uWSGI的语言，甚至是那些不允许使用文件的语言;如果您以后需要，它可以更轻松地将您的自定义缓存迁移到分布式（多台计算机）缓存。我认为其中任何一个都与你无关。
获得平坦键值存储的另一种方法是使用Python的stdlib anydbm，但没有固定大小的缓冲区。键值查找与pythonic一样：它看起来就像dict，除了它备份到磁盘上的BDB（或类似）数据库，在内存中适当缓存，而不是存储在内存中的哈希表中。
如果您需要处理其他一些简单的类型 - 任何非常快/非腌制的内容，例如int s - 您可能需要考虑shelve。
如果您的结构足够严格，则可以将键值数据库用于顶级，但可以通过ctypes.Structure访问值，或使用struct进行de / serialize。但通常情况下，如果你能做到这一点，你也可以消除最高级别，此时你的整个事情只有一个Structure或Array。
此时，您可以使用普通文件进行存储 - mmap（ctypes）或open和read（对于{ {1}}）。
或使用struct Shared ctypes Objects直接从共享内存区域访问multiprocessing。
与此同时，如果你实际上并不是一直需要所有的缓存数据，而是每隔一段时间只需要一点点，那就是数据库的用途。同样，Structure等可能就是您所需要的，但如果您有复杂的结构，请绘制ER图，将其转换为一组表，并使用类似MySQL的东西。
答案 1 :(得分：1)
你没有说回写这些数据，它是静态的吗？在这种情况下，解决方案很简单，我不知道所有“不可行”的响应是什么。
Uwsgi工作人员是始终在运行的应用程序。因此，数据绝对会在请求之间保持不变。您需要做的就是将东西存储在全局变量中，就是这样。并记住它是每个工人，并且工作人员会不时重新启动，因此您需要正确的加载/失效策略。
如果数据很少更新（很少在重新启动服务器时），您可以节省更多。只需在app构建期间创建对象。这样，它们将被创建一次，然后所有工作人员将分离主服务器，并重用相同的数据。当然，它是写时复制的，所以如果你更新它，你将失去内存的好处（如果python决定在gc运行期间压缩其内存，同样的事情会发生，所以它不是超级可预测的。）
答案 2 :(得分：0)
我自己从未尝试过，但是你可以使用uWSGI的SharedArea来完成你所追求的目标吗？
答案 3 :(得分：0)
“根据我的知识，所有请求都不会保留python内存数据，除非我非常错误。”
你错了。使用uwsgi的全部意义，例如，CGI机制是跨线程持久化数据并节省每次调用的初始化开销。您必须在processes = 1文件中设置.ini，或者，根据uwsgi的配置方式，它可能会代表您启动多个工作进程。记录env并查找'wsgi.multiprocess': False和'wsgi.multithread': True，并且单个工作程序的所有uwsgi.core个线程都应显示相同的数据。
您还可以使用内置的stats-server查看有多少个工作进程以及每个进程下的“核心”线程。
这就是为什么uwsgi提供lock和unlock函数来操作多个线程的数据存储。
您可以通过在应用中添加/status路径来轻松测试，该路由只转储全局数据对象的json表示，并在更新商店的操作后经常查看。