1. 问题现象与根源分析
当django应用在开发环境（通常是单进程运行）或使用apache/iis等部署方式时，全局变量可能按预期工作。然而，一旦部署到gunicorn配合nginx的环境，并配置了多个gunicorn工作进程（worker），就会出现全局变量值在不同视图或请求中“重置”的现象。
考虑以下场景：
# my_app/some_module.py
my_global_dict = {} # 初始为空字典的全局变量
# my_app/views.py
from django.shortcuts import render
# 假设 myClass 是一个自定义类
class MyClass:
def __init__(self):
self.data = "some_data"
def view1(request):
"""
此视图向全局字典添加一个MyClass实例。
"""
my_global_dict["key0"] = MyClass()
print(f"view1: Global dict after modification: {my_global_dict}")
return render(request, 'some_template.html', {'message': 'Data added'})
def view2(request):
"""
此视图尝试访问全局字典。
"""
print(f"view2: Global dict before access: {my_global_dict}")
# 期望在此处看到 view1 添加的数据，但实际可能为空字典
if "key0" in my_global_dict:
print(f"view2: Retrieved data: {my_global_dict['key0'].data}")
else:
print("view2: Global dict is empty or 'key0' not found.")
return render(request, 'some_other_template.html', {'message': 'Checking data'})在Gunicorn多工作进程模式下，当一个请求（例如访问view1）被Gunicorn路由到Worker A处理时，Worker A会修改其自身内存中的my_global_dict。随后，如果另一个请求（例如访问view2）被路由到Worker B处理，Worker B将访问其自身内存中的my_global_dict，而这个字典并未被Worker A修改，因此Worker B看到的my_global_dict仍是初始状态（空字典）。这就是问题发生的根本原因：每个Gunicorn工作进程是独立的Python进程，拥有独立的内存空间，全局变量仅在其所属进程内有效。
2. 解决方案：外部化共享状态
解决此问题的核心思想是避免使用进程内全局变量来存储需要在多个请求或多个工作进程之间共享的数据。相反，应该使用所有工作进程都能一致访问的外部存储机制。
推荐方案：使用Django缓存系统
Django提供了一个强大的缓存框架，支持多种缓存后端，如Memcached、Redis等。这些缓存系统独立于应用进程运行，可以作为所有Gunicorn工作进程共享数据的中央存储。
2.1 配置Django缓存
首先，需要在Django项目的settings.py文件中配置缓存后端。Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，非常适合此类场景。Redis也是一个流行的选择，提供更丰富的数据结构和持久化能力。
使用Memcached配置示例：
# settings.py
CACHES = {
"default": {
"BACKEND": "django.core.cache.backends.memcached.PyMemcacheCache", # 或者 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache'
"LOCATION": "127.0.0.1:11211", # Memcached服务器地址和端口，可以是远程服务器
"TIMEOUT": 300, # 默认缓存超时时间（秒），这里是5分钟
"OPTIONS": {
"MAX_ENTRIES": 1000, # 最大缓存条目数
}
}
}注意：要使用PyMemcacheCache，你需要安装pymemcache库 (pip install pymemcache)。如果使用MemcachedCache，则需要安装python-memcached (pip install python-memcached)。
使用Redis配置示例：
# settings.py
CACHES = {
"default": {
"BACKEND": "django.core.cache.backends.redis.RedisCache",
"LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1", # Redis服务器地址和端口，/1表示使用数据库1
"TIMEOUT": 300,
"OPTIONS": {
"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
}
}
}注意：要使用Redis作为缓存后端，你需要安装django-redis库 (pip install django-redis)。
2.2 在视图中使用缓存
配置完成后，就可以在Django视图中通过django.core.cache模块来存储和检索数据了。
# my_app/views.py
from django.shortcuts import render
from django.core.cache import cache # 导入缓存模块
class MyClass:
def __init__(self, data="some_data"):
self.data = data
def __repr__(self): # 为了方便打印
return f"MyClass(data='{self.data}')"
def view1(request):
"""
此视图将MyClass实例存储到缓存中。
"""
instance = MyClass(data="data_from_view1")
cache.set("my_shared_key", instance, timeout=300) # 存储到缓存，5分钟过期
print(f"view1: Stored instance in cache: {instance}")
return render(request, 'some_template.html', {'message': 'Data added to cache'})
def view2(request):
"""
此视图从缓存中检索MyClass实例。
"""
instance = cache.get("my_shared_key") # 从缓存中获取数据
print(f"view2: Retrieved from cache: {instance}")
if instance:
print(f"view2: Retrieved data: {instance.data}")
else:
print("view2: Data not found in cache or expired.")
return render(request, 'some_other_template.html', {'message': 'Checking data from cache'})通过上述修改，无论哪个Gunicorn工作进程处理view1，它都会将数据写入共享的Memcached/Redis服务器。随后，无论哪个Gunicorn工作进程处理view2，它都能从同一个共享缓存服务器中读取到之前存储的数据，从而确保了数据的一致性。
3. 注意事项与最佳实践
- 缓存键（Cache Key）管理：为缓存中的数据选择清晰、唯一的键名，避免冲突。
- 缓存失效（Cache Invalidation）：考虑数据的时效性。cache.set()方法允许指定timeout参数，确保数据在一定时间后自动失效。对于需要即时更新的数据，可能需要在数据源更新时手动调用cache.delete()来使相关缓存失效。
- 缓存穿透、击穿、雪崩：在大流量场景下，需要考虑这些缓存问题。例如，对不存在的键进行频繁查询（穿透），或大量缓存同时失效（雪崩）。
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选择合适的缓存后端：
- Memcached：简单、快速，适合存储简单的键值对，数据不持久化，重启后数据会丢失。
- Redis：功能更强大，支持更多数据结构（列表、哈希、集合等），可以配置数据持久化，适合需要更复杂操作或数据持久化的场景。
- 错误处理：在从缓存中获取数据时，始终检查返回结果是否为None，因为数据可能已过期或从未被设置。
- 非共享状态：对于仅在单个请求生命周期内有效的变量，仍可使用局部变量或请求对象（request.session）来存储。全局变量应仅用于真正的全局配置或不随请求变化的常量。
总结
在Django应用中使用Gunicorn进行多进程部署时，理解其工作原理至关重要。全局变量在多进程环境下是进程局部的，不适合用于共享状态。为了确保数据在所有工作进程之间的一致性，应采用外部的共享存储机制，其中Django的缓存系统（如Memcached或Redis）是一个高效且易于集成的解决方案。通过将共享数据存储在缓存中，可以有效解决全局变量在多进程部署中失效的问题，同时提升应用的性能和可扩展性。
