python操作memcached
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
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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
python操作memcached
安装api
# pip install python-memcached
1、初尝试
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=True) mc.set("foo", "bar") ret = mc.get("foo") print(ret)
2、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
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(['127.0.0.1:11211'], debug=True) mc.add("foo", "bar") ret = mc.get("foo") print(ret)
#输出
# MemCached: while expecting 'STORED', got unexpected response 'NOT_STORED'
# bar
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(['127.0.0.1:11211'], debug=True) mc.replace("foo", "hexm") ret = mc.get("foo") print(ret)
5、set、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(['127.0.0.1:11211'], debug=True) mc.set("foo", "hexm") mc.set_multi({'key1': 'val1', 'key2': 'val2'})
6、delete、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(['127.0.0.1:11211'], debug=True) mc.delete("foo") 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(['127.0.0.1:11211'], debug=True) val = mc.get('key0') val_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(['127.0.0.1:11211'], debug=True) mc.set('k1', 'v1') mc.append('k1', 'after') print(mc.get('k1')) mc.prepend('k1', 'before') print(mc.get('k1'))
# 结果
# v1after
# beforev1after
9 decr和incr
ncr 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：
第一步，A取出数据对象product_count，并获取到CAS-ID1；
第二步，B取出数据对象product_count，并获取到CAS-ID2；
第三步，B修改数据对象product_count，在写入缓存前，检查CAS-ID2与memcached中的CAS-ID是否一致。结果是“一致”，就将修改后的带有CAS-ID2的X写入到缓存。
第四步，A修改数据对象product_count，在写入缓存前，检查CAS-ID1与memcached中的CAS-ID是否一致。结果是“不一致”，则拒绝写入，返回存储失败。
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=True) v = mc.gets('product_count') mc.cas('product_count', '222')
