Python操作 Memcached
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。
在使用Memchched前，先来安装一下，安装环境是Linux服务器：
1 2 3 4 5 6 7 | wget http://memcached.org/downloads/memcached-1.4.29.tar.gz下载最新源码tar -zxvf memcached-x.x.x.tar.gzcd memcached-x.x.x./configure && make && make test && sudo make installPS：依赖libevent，需要提前安装yum install libevent-develapt-get install libevent-dev |
启动Memcached
1 2 3 4 5 6 7 | memcached -d -m 10 -u root -l 0.0.0.0 -p 12000 -c 256 -p /tmp/memcached.pid<br>-d：启动一个守护进程<br>-m：分配给Memcache使用的内存数量，单位是MB<br>-u ：运行Memcache的用户<br>-l ：监听的服务器IP地址<br>-p：设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口<br>-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<br>-P：设置保存Memcache的pid文件 |
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
操作方法：
set：传入两个参数name和value
1 2 3 4 5 6 | import memcache m = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True) #debug为true时，表示运行出现问题时，显示错误信息。 m.set("foo", "bar")ret = mc.get('foo')print(ret) |
add：添加一条键值对。如果已经存在该 key，则弹出异常。
1 2 | m.add('k1', 'v1')m.add('k1', 'v2') # 已存在的key重复添加，会报错 |
replace：修改某个key的值，如果key不存在，则异常.
1 | m.replace('kkkk','999') |
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 2 | m.set('key0', 'jack') m.set_multi({'key1': 'val1', 'key2': 'val2'}) |
delete 和 delete_multi
delete: 删除��定的一个键值对
delete_multi: 删除指定的多个键值对
1 2 | m.delete('key0')m.delete_multi(['key1', 'key2']) |
get 和 get_multi
get: 获取一个键值对
get_multi : 获取多一个键值对
1 2 | val = m.get('key0')item_dict = m.get_multi(["key1", "key2", "key3"]) |
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
1 2 3 4 5 | # k1 = "v1"m.append('k1', 'after')# k1 = "v1after"m.prepend('k1', 'before')# k1 = "beforev1after" |
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 ）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | m.set('k1', '777')m.incr('k1')# k1 = 778m.incr('k1', 10)# k1 = 788m.decr('k1')# k1 = 787m.decr('k1', 10)# k1 = 777 |
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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import memcachemc = 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。
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：
- 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
代码如下：
1 2 | m = memcache.Client([('1.1.1.1:12000', 1), ('1.1.1.2:12000', 2), ('1.1.1.3:12000', 1)], debug=True)m.set('k1', 'v1') |
Memcached 的详细介绍：请点这里
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