python操作缓存memcache

2019-06-12 17:56:12 浏览数 (1)

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

Memcached安装:

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wget http://memcached.org/latest tar -zxvf memcached-1.x.x.tar.gz cd memcached-1.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

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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

Memcached命令

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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

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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

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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

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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:

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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

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#!/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

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#!/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','999')

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

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#!/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

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#!/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

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#!/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

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#!/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 )

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#!/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:

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#!/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")

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。

二、操作Mmecached

1. 安装API

代码语言:javascript复制
python -m pip install python-memcached

2. 启动memcached

代码语言:javascript复制
memcached -d -u root -p 12000 -m 50
memcached -d -u root -p 12001 -m 50
memcached -d -u root -p 12002 -m 50
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

3. Python Memcached模块对于memcached集群的支持

  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

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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:

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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')

4. add(keyname, value)

  add 新增一个key,如果key存在则报错

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obj.add('k1', 'v1') obj.add('k1', 'v1') v1 = obj.get('k1') print('v1: ', v1) out: MemCached: while expecting 'STORED', got unexpected response 'NOT_STORED' # 如果添加的key存在,则报错 v1: v1

5. replace(keyname, new_value)

  replace 修改某个key的值,如果key不存在,则报错

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obj.replace('k1', 'new_v1') v1 = obj.get('k1') print('v1: ', v1) out: v1: new_v1

6. 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

  get 获取一个键值对

  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

  get_multi 获取多个键值对

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# set 和 get obj.set('k1', 'modify_v1') obj.set('k2', 'newadd_v2') v1 = obj.get('k1') print('v1: ', v1) v2 = obj.get('k2') print('v2: ', v2) out: v1: modify_v1 v2: newadd_v2

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# set_multi 和 get_multi obj.set_multi({'k3':'v3', 'k4':'v4'}) print(obj.get_multi(['k3','k4'])) out: {'k3': 'v3', 'k4': 'v4'}

7. delete 和 delete_multi

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obj.delete('k1') # 如果key存在,则删除,key不存在,也不报错 print(obj.get('k1')) out: None

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obj.delete_multi(['k3', 'k4']) # 批量删除key,不存在也不报错 print(obj.get_multi(['k3','k4'])) out: {}

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

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obj.add('k1', 'middle') obj.append('k1','-right') obj.prepend('k1', 'left-') print(obj.get('k1')) out: left-middle-right

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 )

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obj.set('k2', '0') obj.incr('k2',delta=2) print(obj.get('k2')) obj.decr('k2') # 默认delta=1 print(obj.get('k2')) out: 2 1

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', "899") 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。

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