缓存之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。

缺点:只能支持存储键-值对

Memcache的安装及基本使用

Memcache的安装

wget http://memcached.org/latest
tar -zxvf memcached-.x.x.tar.gz
cd memcached-.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

Memcache的命令

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','')

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', '')

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', "")

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。