Python-memcached的基本使用 - Flynewton成长点滴 - 开源中国社区

Python-memcached的基本使用 - Flynewton成长点滴 - 开源中国社区

Python-memcached的基本使用 发表于3年前(2010-12-04 00:02)   阅读（9601） | 评论（3） 12人收藏此文章, 我要收藏 赞1 python memcached 想学Python，又想研究下memcached的客户端，于是拿Python-memcached研究研究~~~ 1.memcached的安装 请参考本博另一文章《Linux下安装memcached》 启动一个memcached实例：memcached -m 10 -p 12000 2.Python-memcached安装 到ftp://ftp.tummy.com/pub/python-memcached/下载最新版本的API，并解压tar包 输入python setup.py install命令进行安装 3.小例子演示 将memcached.pyc拷贝到工作目录 #!/usr/bin/env python import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:12000'],debug=0) mc.set("foo","bar") value = mc.get("foo") print value 输出得到bar 4.Python-memcached API总结 整个memcache.py只有1241行，相当精简 主要方法如下： @set(key,val,time=0,min_compress_len=0) 无条件键值对的设置，其中的time用于设置超时，单位是秒，而min_compress_len则用于设置zlib压缩(注:zlib是提供数据压缩用的函式库) @set_multi(mapping,time=0,key_prefix='',min_compress_len=0) 设置多个键值对，key_prefix是key的前缀，完整的键名是key_prefix+key, 使用方法如下   >>> mc.set_multi({'k1' : 1, 'k2' : 2}, key_prefix='pfx_') == []   >>> mc.get_multi(['k1', 'k2', 'nonexist'], key_prefix='pfx_') == {'k1' : 1, 'k2' : 2} @add(key,val,time=0,min_compress_len=0) 添加一个键值对，内部调用_set()方法 @replace(key,val,time=0,min_compress_len=0) 替换value，内部调用_set()方法 @get(key) 根据key去获取value，出错返回None @get_multi(keys,key_prefix='') 获取多个key的值，返回的是字典。keys为key的列表 @delete(key,time=0) 删除某个key。time的单位为秒，用于确保在特定时间内的set和update操作会失败。如果返回非0则代表成功 @incr(key,delta=1) 自增变量加上delta，默认加1，使用如下 >>> mc.set("counter", "20")   >>> mc.incr("counter") 21 @decr(key,delta=1) 自减变量减去delta，默认减1 5._set方法 很多方法内部都调用了_set方法，其源码如下： def _set(self, cmd, key, val, time, min_compress_len = 0): self.check_key(key) server, key = self._get_server(key) if not server: return 0 self._statlog(cmd) store_info = self._val_to_store_info(val, min_compress_len) if not store_info: return(0) if cmd == 'cas': if key not in self.cas_ids: return self._set('set', key, val, time, min_compress_len) fullcmd = "%s %s %d %d %d %d\r\n%s" % ( cmd, key, store_info[0], time, store_info[1], self.cas_ids[key], store_info[2]) else: fullcmd = "%s %s %d %d %d\r\n%s" % ( cmd, key, store_info[0], time, store_info[1], store_info[2]) try: server.send_cmd(fullcmd) return(server.expect("STORED") == "STORED") except socket.error, msg: if isinstance(msg, tuple): msg = msg[1] server.mark_dead(msg) return 0 注: memcached 的客户端使用TCP链接与服务器通讯, 一个运行中的memcached服务器监视一些端口, 客户端连接这些端口，发送命令到服务器，读取回应，最后关闭连接。（具体命令请参考《Memcached 协议中文版》）   6.python-memcached线程安全 本部分转自http://weavesky.com/2009/01/22/is-python-memcached-threadsafe/ python-memcached是不是线程安全的 答案是肯定的，前提你在使用Python 2.4+和python-memcached 1.36+ 为什么我们需要线程安全的memcached client，因为我们的实际应用一般是多线程的模型，例如cherrypy、twisted，如果python-memcached不是线程安全的话，引起的问题不仅仅是并发修改共享变量这么简单，是外部socket链接的数据流的混乱 python-memcached怎么实现线程安全的呢？查看源代码看到 try: # Only exists in Python 2.4+ from threading import local except ImportError: # TODO: add the pure-python local implementation class local(object): pass class Client(local):   很取巧的让Client类继承threading.local，也就是Client里面的每一个属性都是跟当前线程绑定的。实现虽然不太优雅，但是很实在。但是别以为这样就可以随便在线程里面用python-memcached了，因为这种thread local的做法，你的应用必须要使用thread pool的模式，而不能不停创建销毁thread，因为每一个新线程的创建，对于就会使用一个全新的Client，也就是一个全新的socket链接，如果不停打开创建销毁thread的话，就会导致不停的创建销毁socket链接，导致性能大量下降。幸好，无论是cherrypy还是twisted，都是使用了thread pool的模式