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



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

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。



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