Python操作Memcache
Memcache
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。
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..
Python操作Memcached
安装API
python操作Memcached使用Python
-
memcached模块
下载安装:https:
/
/
pypi.python.org
/
pypi
/
python
-
memcached
1、第一次操作
import
memcache
mc
=
memcache.Client([
'10.211.55.4:12000'
], debug
=
True
)
mc.
set
(
"foo"
,
"bar"
)
ret
=
mc.get(
'foo'
)
print
ret
Ps:debug = True 表示运行出现错误时,现实错误信息,上线后移除该参数。
2、天生支持集群
python-memcached模块原生支持集群操作,其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"
, ]
如果用户根据如果要在内存中创建一个键值对(如:k1 = "v1"),那么要执行一下步骤:
- 根据算法将 k1 转换成一个数字
- 将数字和主机列表长度求余数,得到一个值 N( 0 <= N < 列表长度 )
- 在主机列表中根据 第2步得到的值为索引获取主机,例如:host_list[N]
- 连接 将第3步中获取的主机,将 k1 = "v1" 放置在该服务器的内存中
代码实现如下:
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'
)
3、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!!!
4、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'
)
5、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'
})
6、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'
])
7、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"
])
8、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"
9、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
10、gets 和 cas
如商城商品剩余个数,假设改值保存在memcache中,product_count = 900
A用户刷新页面从memcache中读取到product_count = 900
B用户刷新页面从memcache中读取到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
如此一来缓存内的数据便不在正确,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"
)
Ps:本质上每次执行gets时,会从memcache中获取一个自增的数字,通过cas去修改gets的值时,会携带之前获取的自增值和memcache中的自增值进行比较,如果相等,则可以提交,如果不想等,那表示在gets和cas执行之间,又有其他人执行了gets(获取了缓冲的指定值), 如此一来有可能出现非正常数据,则不允许修改。
memcache真的过时了吗?https://www.oschina.net/news/26691/memcached-timeout