python---Memcached,,MemcachedM


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安装和基本使用

服务端Memcached安装:

1 用wget 去http://memcached.org下载最新源码2 tar -zxvf memcached-x.x.x.tar.gz3 cd memcached-x.x.x4 ./configure && make && make test && sudo make install5 PS:依赖libevent,需要提前安装6 yum install libevent-devel7 #apt-get install libevent-dev

启动Memcached:

 1 memcached -d -m 10 -u root -l 0.0.0.0 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid 2   3 参数说明: 4     -d 是启动一个守护进程 5     -m 是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB 6     -u 是运行Memcache的用户 7     -l 是监听的服务器IP地址 8     -p 是设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口 9     -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10     -P 是设置保存Memcache的pid文件

Memcached命令:

1 存储命令: set/add/replace/append/prepend/cas2 获取命令: get/gets3 其他命令: delete/stats..

Python操作Memcached

安装API:

1 python操作Memcached使用Python-memcached模块2 下载安装:https://pypi.python.org/pypi/python-memcached

简单的操作示例:

 1 #!/usr/bin/env python3 2 #coding:utf8 3 import memcache 4 #链接 5 mc = memcache.Client([‘139.129.5.191:12000‘], debug=True) 6 #插入 7 mc.set("name", "python") 8 #读取 9 ret = mc.get(‘name‘)10 print (ret)11  12 # 输出结果13 python14  15 # debug=True表示运行出现错误时,可以显示错误信息,正式环境可以不加

天生支持集群:

  python-memcached模块原生支持集群操作,其原理是在内存中维护一个主机列表,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", ]

用户如果要在内存中创建一个键值对(如:k1 = "value1"),那么要执行以下步骤:

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 < 长度)在主机列表中根据第二步得到的值为索引获取主机,例如: host_list[N]连接将第三步中获取的主机,将k1 = "value1" 放置在该服务器的内存中

代码如下:

1 #!/usr/bin/env python32 #coding:utf83 import memcache4 mc = memcache.Client([(‘1.1.1.1:12000‘, 1), (‘1.1.1.2:12000‘, 2),(‘1.1.1.3:12000‘,3)])5 mc.set(‘k1‘,‘value1‘)6 ret = mc.get(‘k1‘)7 print (ret)

基本memcached操作:

add 添加一条键值对,如果已经存在的key,重复执行add操作会出现异常。
 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘]) 5 mc.add(‘k1‘, ‘v1‘) 6 mc.add(‘k1‘, ‘v2‘) # 报错,对已经存在的key重复添加,失败!!! 7 例如: 8 ret1 = mc.add(‘name‘,‘tom‘) 9 print(refalse)10 ret2 = mc.add(‘name‘,‘jack‘)11 print(retrue)12 结果:13 False #当已经存在key 那么返回false14 True  #如果不存在key     那么返回treue  
replace replace修改某个key的值,如果key不存在,则异常
 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘]) 5 mc.set(‘name‘,‘tom‘) 6 re = mc.get(‘name‘) 7 print(re) 8 rereplace = mc.replace(‘name‘,‘jack‘) 9 re = mc.get(‘name‘)10 print(rereplace,re)11 结果:12 tom  #第一次赋值13 True jack #如果存在key那么修改成功为yaoyao 返回True14 rereplace = mc.replace(‘name1‘,‘hahaha‘)15 re = mc.get(‘name1‘)16 print(rereplace,re)17 结果:18 False None #如果不存在key,修改失败,返回空值
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。

 1 import memcache 2 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘]) 3 mc.set(‘name‘,‘tom‘) 4 re = mc.get(‘name‘) 5 print(‘set用法‘,re) #设置一个键值对 6 dic = {‘name‘:‘to,‘,‘age‘:‘19‘,‘job‘:‘IT‘} 7 mc.set_multi(dic)  #设置多个键值对 8 #或者mc.set_multi({‘name‘:‘tom‘,‘age‘:‘19‘,‘job‘:‘IT‘}) 9 mcname = mc.get(‘name‘)10 mcage = mc.get(‘age‘)11 mcjob = mc.get(‘job‘)12 print(‘set_multi用法:‘,mcname,mcage,mcjob)
delete 和 delete_multi

delete : 在Memcached中删除指定的一个键值对。

delete_multi : 在Memcached中删除指定多个键值对。

import memcachemc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘])mc.set(‘name‘,‘tom‘)re = mc.get(‘name‘)print(‘存在‘,re)mc.delete(‘name‘)re = mc.get(‘name‘)print(‘删除‘,re)  #删除一个键值对
get 和 get_multi

get : 获取一个键值对。

get_multi : 获取多个键值对。

 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘]) 5 mc.set(‘name‘,‘tom‘) 6 re = mc.get(‘name‘) 7 print(‘get‘,re)     #获取一个键值对 8 dic = {‘name‘:‘to,‘,‘age‘:‘19‘,‘job‘:‘IT‘} 9 mc.set_multi(dic)10 regetmu=mc.get_multi([‘name‘,‘age‘,‘job‘])11 print(‘get_multi‘,re) #获取多个键值对的值
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。

 1 import memcache 2 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘]) 3 mc.set(‘num‘,‘第一|‘) 4 re = mc.get(‘num‘) 5 print(re) 6 mc.append(‘num‘,‘追加第二个‘) #在第一后面追加 7 re = mc.get(‘num‘) 8 print(re) 9 mc.prepend(‘num‘,‘我是零个‘)  #在第一前面追加10 re = mc.get(‘num‘)11 print(re)12 结果:13 第一|14 第一|追加第二个15 我是零个第一|追加第二个
decr 和 incr

decr : 自减,将Memcached中的一个值增加N(N默认为1)

incr : 自增,将Memcached中的一个值减少N(N默认为1)

 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘]) 5 mc.set(‘num‘,‘1‘) 6 re = mc.get(‘num‘) 7 print(‘我是没加过的值‘,re) 8 mc.incr(‘num‘,‘9‘) 9 re = mc.get(‘num‘)10 print(‘我是加上新增后的值‘,re)11 mc.decr(‘num‘,‘5‘)12 re = mc.get(‘num‘)13 print(‘我是减去的值‘,re)14 # 结果:15 我是没加过的值 116 我是加上新增后的值 1017 是减去的值 5
gets 和 cas

使用缓存系统共享数据资源就必然绕不开数据争夺和脏数据(数据混乱)的问题。

假设商城某件商品的剩余个数保存在memcache中,product_count = 900

A用户刷新页面从memecache中读取到product_count = 900

B用户刷新页面从memecache中读取到product_count = 900

A,B用户均购买商品,并修改product_count的值

A修改后,product_count = 899

B修改后,product_count = 899

然而正确数字应该是898,数据就混乱了。

如果想要避免这种情况的发生,则可以使用 gets 和 cas

 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘],cache_cas=True) 5 mc.set(‘count‘,‘10‘) 6 reget = mc.get(‘count‘) 7 print(‘件数‘,reget) 8 regets = mc.gets(‘count‘) 9 print(regets)10 # 如果有人在gets之后和cas之前修改了product_count,那么,11 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12 recas = mc.cas(‘count‘,‘11‘)13 print(recas)14 regets = mc.gets(‘count‘)15 print(‘修改‘,regets)

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和memcache中的自增值进行比较,如果相等,则可以提交,如果不相等,那么表示在gets和cas执行之间,又有其他人执行了gets,则不允许修改。

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