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我相信我有一个相当典型的用例，很难最终保持一致。我想知道是否有人已经创建了一个 python 框架来帮助解决这个问题。

我有一个 GET 请求，它发出一组实体的查询。它们很少更新。我有一个 POST 请求一次更新一个实体，更新实体会影响它们是否/如何出现在 GET 请求中。

由于实体很少更改，我想长时间缓存 GET 请求，比如说几天或几周。因此，在我获得更新实体的 POST 的罕见机会中，我可以清除内存缓存。

如果我处理一个 POST 请求、更新一个实体、清除缓存，然后很快就会收到一个 GET 请求，最终一致的数据存储查询可能仍会显示旧的查询结果，然后这些结果将在接下来的几天内被 memcached或几周。

而不是简单地更新数据存储和清除缓存，我需要：

1. update the datastore
2. get the cached query
3. modify the cached query (with the proper sorting too!)
4. update the cache with the new modified query results (with a cas() operation)

这似乎是一个足够普遍的问题。是否有任何 python 框架可以帮助缓解这个问题？

ndb 没有帮助，因为数据存储查询绕过了所有缓存。

如果重要的话，我目前正在使用 django-nonrel，django-tastypie 处理 GET 请求。

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根据我对 GAE 上的 memcache 的理解/经验，除非您驾驶的流量非常大，否则您的数据将被驱逐，但即便如此也不能保证。

但是，我认为您应该能够使用Ancestor queries，因为它们通过将查询的范围限制为实体组来提供强一致性。从文档：

要获得高度一致的查询结果，您需要使用祖先查询将结果限制为单个实体组。这是有效的，因为实体组是一致性和事务性的单位。所有数据操作都应用于整个组；在整个实体组更新之前，祖先查询不会返回其结果。如果您的应用程序依赖于某些查询的高度一致的结果，您可能需要在设计数据模型时考虑到这一点。

假设您的 GET 请求与某种用户或其他可识别的“父级”相关联，或者您可以创建一个由该 GET 检索的所有实体共享的全局父级，您将能够使用该父级来检索强烈一致发送。

这是文档中的一个示例。

这是我问的一个相关问题，它展示了一些关于设置父级、键和易于查询的 ID 的好技巧：NDB using Users API to form an entity group

于 2012-12-10T03:17:14.913 回答