Part01、memcache 缓存

Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy

目录

一、 Memcached

1. Memcached安装和基本使用
2. Python操作Memcached
   2.1 set
   2.2 集群操作
   2.3 add
   2.4 replace
   2.5 set 和 set_multi
   2.6 delete 和 delete_multi
   2.7 get 和 get_multi
   2.8 append 和 prepend
   2.9 decr 和 incr　　
   2.10 gets 和 cas

来源： http://www.cnblogs.com/feixuelove1009/p/5693899.html

一、 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。

1.1 Memcached安装和基本使用

• 安装Memcached：

  用wget 去http://memcached.org下载最新源码
  tar -zxvf memcached-x.x.x.tar.gz
  cd memcached-x.x.x
  ./configure && make && make test && sudo make install
  PS：依赖libevent，需要提前安装
  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

  PS:如果你是在本机的虚拟机内测试，请将IP改为0.0.0.0

• 参数说明:

  -d：启动一个守护进程
  -m：分配给Memcache使用的内存数量，单位是MB
  -u ：运行Memcache的用户
  -l ：监听的服务器IP地址
  -p：设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口
  -c ：最大运行的并发连接数，默认是1024，按照服务器的负载量来设定
  -P：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..

1.2 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

1.2.1 set

set是最基本的操作，传入两个参数，第一个是name，第二个是这个name对应的value。

import memcache
 
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
mc.set("foo", "bar")
ret = mc.get('foo')
print(ret)

debug = True 表示运行出现错误时，显示错误信息，上线后请移除该参数。

1.2.2 集群操作

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", ]
 用户如果要在内存中创建一个键值对（如：k1 = "v1"），那么要执行以下步骤：

1. 根据算法将 k1 转换成一个数字
2. 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 ）
3. 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]
4. 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')

1.2.3 add

添加一条键值对。如果已经存在该 key，则弹出异常。

mc.add('k1', 'v1')
mc.add('k1', 'v2')  #报错，对已存在的key重复添加！！！

1.2.4 replace

修改某个key的值，如果key不存在，则异常.

mc.replace('kkkk','999')

1.2.5 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

mc.set('key0', 'jack')
mc.set_multi({'key1': 'val1', 'key2': 'val2'})

1.2.6 delete 和 delete_multi

delete: 删除指定的一个键值对
 delete_multi: 删除指定的多个键值对

mc.delete('key0')
mc.delete_multi(['key1', 'key2'])

1.2.7 get 和 get_multi

get: 获取一个键值对
 get_multi : 获取多一个键值对

 
val = mc.get('key0')
item_dict = mc.get_multi(["key1", "key2", "key3"])

1.2.8 append 和 prepend

append : 修改指定key的值，在原来的值后面追加内容
 prepend 修改指定key的值，在原来的值前面插入内容

# k1 = "v1"
mc.append('k1', 'after')
# k1 = "v1after"
mc.prepend('k1', 'before')
# k1 = "beforev1after"

1.2.9 decr 和 incr　　

incr : 自增，将值增加 N （ N默认为1 ）
 decr :自减，将值减少 N （ N默认为1 ）

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

1.2.10 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的问题。

举个例子：
 >>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memcache中读取到product_count = 900
   B用户刷新页面从memcache中读取到product_count = 900

A、B用户均购买商品，并修改product_count的值：

A用户修改后 product_count＝899
   B用户修改后 product_count＝899 
   如此一来缓存内的数据便不再正确，实际此时product_count应该等于898.
   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，需要使用 gets 和 cas ，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")
            
            

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；如果不相等，那表示在gets和cas执行之间，又有其他人执行了gets，则不允许修改。

来自为知笔记(Wiz)