为什么没有从NDB的上下文缓存中获取一个实体？

Question

我有一个实体，用来存储一些全局应用程序设置。这些设置可以通过管理HTML页面进行编辑，但很少更改。我只有这个实体的一个实例(一个类型的单例)，当我需要访问设置时，总是引用这个实例。

归结起来是这样的：

class Settings(ndb.Model):
    SINGLETON_DATASTORE_KEY = 'SINGLETON'

    @classmethod
    def singleton(cls):
        return cls.get_or_insert(cls.SINGLETON_DATASTORE_KEY)

    foo = ndb.IntegerProperty(
        default =  100,
        verbose_name = "Some setting called 'foo'",
        indexed = False)

@ndb.tasklet
def foo():
    # Even though settings has already been fetched from memcache and
    # should be available in NDB's in-context cache, the following call
    # fetches it from memcache anyways. Why?
    settings = Settings.singleton()

class SomeHandler(webapp2.RequestHandler):
    @ndb.toplevel
    def get(self):
        settings = Settings.singleton()
        # Do some stuff
        yield foo()
        self.response.write("The 'foo' setting value is %d" % settings.foo)

我假设每个请求处理程序调用Settings.singleton()不止一次将非常快，因为第一个调用很可能从memcache检索Settings实体(因为该实体很少更新)，并且在同一个请求处理程序中的所有后续调用都将从NDB的上下文缓存中检索它。来自文档

上下文缓存仅在单个传入HTTP请求的持续时间内保持，并且仅对处理该请求的代码“可见”。它很快；这个缓存存在于内存中。

但是，AppStat显示我的Settings实体在同一个请求处理程序中被多次从memcache中检索。通过查看AppStat中请求处理程序的详细页面，展开对memcache.Get的每个调用的调用跟踪，并查看正在重新处理的memcahe键，我就知道了这一点。

我在请求处理程序中使用了大量的微线程，我从需要访问设置的微线程中调用Settings.singleton()。这是否是为什么再次从memcache而不是从上下文缓存中获取Settings实体的原因？如果是这样的话，控制是否可以从上下文缓存中获取实体的确切规则是什么？我未能在NDB文档中找到这一信息。

更新2013/02/15:我无法在虚拟测试应用程序中再现这一特性。测试代码是：

class Foo(ndb.Model):
    prop_a = ndb.DateTimeProperty(auto_now_add = True)

def use_foo():
    foo = Foo.get_or_insert('singleton')
    logging.info("Function using foo: %r", foo.prop_a)

@ndb.tasklet
def use_foo_tasklet():
    foo = Foo.get_or_insert('singleton')
    logging.info("Function using foo: %r", foo.prop_a)

@ndb.tasklet
def use_foo_async_tasklet():
    foo = yield Foo.get_or_insert_async('singleton')
    logging.info("Function using foo: %r", foo.prop_a)

class FuncGetOrInsertHandler(webapp2.RequestHandler):
    def get(self):
        for i in xrange(10):
            logging.info("Iteration %d", i)
            use_foo()

class TaskletGetOrInsertHandler(webapp2.RequestHandler):
    @ndb.toplevel
    def get(self):
        logging.info("Toplevel")
        use_foo()
        for i in xrange(10):
            logging.info("Iteration %d", i)
            use_foo_tasklet()

class AsyncTaskletGetOrInsertHandler(webapp2.RequestHandler):
    @ndb.toplevel
    def get(self):
        logging.info("Toplevel")
        use_foo()
        for i in xrange(10):
            logging.info("Iteration %d", i)
            use_foo_async_tasklet()

在运行任何测试处理程序之前，我确保具有键名单例的Foo实体存在。

与我在生产应用程序中看到的相反，所有这些请求处理程序都在Appstats中显示了对memcache.Get的单个调用。

更新2013/02/21:我终于能够在一个虚拟测试应用程序中再现这一结果。测试代码是：

class ToplevelAsyncTaskletGetOrInsertHandler(webapp2.RequestHandler):
    @ndb.toplevel
    def get(self):
        logging.info("Toplevel 1")
        use_foo()
        self._toplevel2()

    @ndb.toplevel
    def _toplevel2(self):
        logging.info("Toplevel 2")
        use_foo()
        for i in xrange(10):
            logging.info("Iteration %d", i)
            use_foo_async_tasklet()

这个处理程序在Appstats中显示了对memcache.Get的2个调用，就像我的生产代码一样。

实际上，在我的生产请求处理程序代码描述中，另一个toplevel调用了一个toplevel。toplevel似乎创建了一个新的ndb上下文。

将嵌套的toplevel更改为synctasklet解决了这个问题。

Answer 1

这似乎是一种新的ndb上下文。

确切地说，每个带有toplevel装饰符的处理程序都有自己的上下文，因此有一个单独的缓存。您可以在下面的链接中查看toplevel的代码，在函数文档中说明toplevel是“设置新的默认上下文的同步任务”。

https://code.google.com/p/googleappengine/source/browse/trunk/python/google/appengine/ext/ndb/tasklets.py#1033