Memcached 补充
Memcached 补充
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。其守护进程(daemon )是用C写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信。
(1) Memcached安装和基本使用
Memcached安装:
wget http://memcached.org/latest
tar -zxvf memcached-1.x.x.tar.gz
cd memcached-1.x.x
./configure && make && make test && sudo make install
PS:依赖libevent
yum install libevent-devel
apt-get install libevent-dev
启动Memcached
memcached -d -m 10 -u root -l 10.211.55.4 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid
参数说明:
-d 是启动一个守护进程
-m 是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB
-u 是运行Memcache的用户
-l 是监听的服务器IP地址
-p 是设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口
-c 选项是最大运行的并发连接数,默认是1024,按照你服务器的负载量来设定
-P 是设置保存Memcache的pid文件
Memcached命令
存储命令: set/add/replace/append/prepend/cas
获取命令: get/gets
其他命令: delete/stats..
(2) Python操作Memcached
安装
python操作Memcached使用Python-memcached模块
下载安装:https://pypi.python.org/pypi/python-memcached
基本命令:
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
mc.set("foo", "bar")
ret = mc.get('foo')
print ret
支持集群
原理是在内存维护一个主机列表,且集群中主机的权重值和主机在列表中重复出现的次数成正比
主机 权重
1.1.1.1 1
1.1.1.2 2
1.1.1.3 1
那么在内存中主机列表为:
host_list = ["1.1.1.1", "1.1.1.2", "1.1.1.2", "1.1.1.3", ]
mc = memcache.Client([('1.1.1.1:12000', 1), ('1.1.1.2:12000', 2), ('1.1.1.3:12000', 1)], debug=True)
mc.set('k1', 'v1')
命令详解
1 add
添加一条键值对,如果已经存在的 key,重复执行add操作异常
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
mc.add('k1', 'v1')
# mc.add('k1', 'v2') # 报错,对已经存在的key重复添加,失败!!!
2 replace
replace 修改某个key的值,如果key不存在,则异常
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
# 如果memcache中存在kkkk,则替换成功,否则一场
mc.replace('kkkk','999')
3 set 和 set_multi
set 设置一个键值对,如果key不存在,则创建,如果key存在,则修改
set_multi 设置多个键值对,如果key不存在,则创建,如果key存在,则修改
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
mc.set('key0', 'wupeiqi')
mc.set_multi({'key1': 'val1', 'key2': 'val2'})
4 delete 和 delete_multi
delete 在Memcached中删除指定的一个键值对
delete_multi 在Memcached中删除指定的多个键值对
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
mc.delete('key0')
mc.delete_multi(['key1', 'key2'])
5 get 和 get_multi
get 获取一个键值对
get_multi 获取多一个键值对
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
val = mc.get('key0')
item_dict = mc.get_multi(["key1", "key2", "key3"])
6 append 和 prepend
append 修改指定key的值,在该值 后面 追加内容
prepend 修改指定key的值,在该值 前面 插入内容
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
# k1 = "v1"
mc.append('k1', 'after')
# k1 = "v1after"
mc.prepend('k1', 'before')
# k1 = "beforev1after"
7 decr 和 incr
incr 自增,将Memcached中的某一个值增加 N ( N默认为1 )
decr 自减,将Memcached中的某一个值减少 N ( N默认为1 )
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
mc.set('k1', '777')
mc.incr('k1')
# k1 = 778
mc.incr('k1', 10)
# k1 = 788
mc.decr('k1')
# k1 = 787
mc.decr('k1', 10)
# k1 = 777
8 gets 和 cas >> cache_cas=True
同时购买商品的时候
product_count = 900
如果A、B用户均购买商品
A用户修改商品剩余个数 product_count=899
B用户修改商品剩余个数 product_count=899
这样两个用户购买商品后,商品剩余还是 899
如果使用python的set和get来操作以上过程,那么程序就会如上述所示情况!
如果想要避免此情况的发生,只要使用 gets 和 cas 即可,如:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True, cache_cas=True)
v = mc.gets('product_count')
# ...
# 如果有人在gets之后和cas之前修改了product_count,那么,下面的设置将会执行失败,剖出异常,从而避免非正常数据的产生
mc.cas('product_count', "899")
(3) Memcached vs Redis
a 个人小站,几乎不用缓存机制。
b 性能:二者的性能都已经足够高
当然在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis
c 数据持久化和数据同步有所要求:Redis( Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性 disk backend, 而Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉)
d redis支持丰富的数据结构,memcache只有一种(memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型)
读书使人心眼明亮