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只能接受键值对方式的字符串

Memcached安装和基本使用

Window下memcached安装与测试步骤

下载好软件包memcached-1.4.20版本

安装步骤
1、解压到指定目录,如:E:\memcached
2、用cmd打开命令窗口,转到解压的目录,输入 “memcached -d install”如下图:

查看是否安装成功,输入memcached –h,出现下图窗口说明已经安装成功。

默认命令说明
-p 监听的端口
-l 连接的IP地址, 默认是本机
-d start 启动memcached服务
-d restart 重起memcached服务
-d stop|shutdown 关闭正在运行的memcached服务
-d install 安装memcached服务
-d uninstall 卸载memcached服
-u 以的身份运行 (仅在以root运行的时候有效
-m 最大内存使用,单位MB。默认64M
-M 内存耗尽时返回错误,而不是删除
-c 最大同时连接数,默认是102
-f 块大小增长因子,默认是1.2
-n 最小分配空间,key+value+flags默认是4
-h 显示帮助

linux安装memcached

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

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..

Python操作Memcached

安装API模块python-memcached

python-memcached属于第三方模块需要安装

安装好后,在命令终端启动memcached并且配置python-memcached连接参数ip端口连接数内存大小等信息

memcached -d -m     -u root -l 127.0.0.1 -p  -c  -P /tmp/memcached.pid     #配置连接
memcached -d -m -u root -l 服务器ip -p 端口 -c -P /tmp/memcached.pid   #配置连接说明 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

第一次操作

Client([ip:端口])创建memcache对象,配置连接memcache信息

set()通过memcache向内存写入键值对,字符串,可以设置超时时间
使用方式:memcache对象.set("键","值")

get()通过memcache在内存里读取写入的键值对
使用方式:memcache对象.get('键')

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- import memcache #导入操作memcached软件控制模块 mc = memcache.Client(['127.0.0.1:12000'], debug=True) #debug = True 表示运行出现错误时,显示错误信息,上线后移除该参数。
mc.set("foo", "bar3333",5) #第三个参数可以设置超时时间,单位为秒,也就是5秒后内存会自动删除
ret = mc.get('foo')
print(ret)
#输出:bar3333

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

集群

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- import memcache #导入操作memcached软件控制模块
#假如连接4台服务器集群
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:12000',
'127.0.0.1:12001',
'127.0.0.1:12002',
'127.0.0.1:12004'], debug=True)
mc.set("foo", "bar3333",5) #向服务器内存写入键值对数据,集群会通过算法确定写入那台服务器,如下说明
#memcache模块会通过里面的cmemcache_hash方法将要写入内存的数据foo键二进制转换成数字
#然后将转换的数字除以集群服务器列表数,得到的余数如果是2就将数据写入集群第二台服务器中,以此类推
ret = mc.get('foo') #当获取数据时同样通过算法到对应的服务器读取数据

集群权重

集群权重就是在集群的服务器,将一台或者多台服务器提高权重,使其被算法多次匹配,就可以多放数据

简单理解就是,提高指定服务器在配置列表的次数,出现次数越多算法匹配就越多,这样数据也就放的越多

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- import memcache #导入操作memcached软件控制模块
#假如连接4台服务器集群
mc = memcache.Client([('127.0.0.1:12000',3), #表示此服务器在列表出现3次,提高权重运算匹配几率
('127.0.0.1:12001',2), #表示此服务器在列表出现2次,提高权重运算匹配几率
('127.0.0.1:12002'),
('127.0.0.1:12004')], debug=True)
mc.set("foo", "bar3333",5) #向服务器内存写入键值对数据,集群会通过算法确定写入那台服务器,如下说明
#memcache模块会通过里面的cmemcache_hash方法将要写入内存的数据foo键二进制转换成数字
#然后将转换的数字除以集群服务器列表数,得到的余数如果是2就将数据写入集群第二台服务器中,以此类推
ret = mc.get('foo') #当获取数据时同样通过算法到对应的服务器读取数据

 

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!!!

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','')

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'})

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'])

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"])

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"

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

gets()获取数据 和 cas()设置数据
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 #导入操作memcached软件控制模块 mc = memcache.Client(['127.0.0.1:12000'], debug=True,cache_cas=True) #debug = True 表示运行出现错误时,显示错误信息,上线后移除该参数。
mc.set('product_count',100) #设置基础数据
v = mc.gets('product_count') #用gets获取数据100 # 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
# 重点:也就是说如果多个用户获取到相同数修改时,只有最先修改那个用户可以修改,后面的用户不可以修改,因为原始值已经被最先
# 修改的用户改变了,其他用户只能重新获取修改后的数据再次修改,这样避免相同的数据被多个用户修改,保证数据的安全 mc.cas('product_count', "") #cas修改数据,如果这次修改相同的值已经被其他用户修改了,那么将无法修改 #注意:只有用gets()获取数据,和用cas()修改数据,两者同时用才具备此功能
#要实现此功能在Client()的参数里,还必须加上cache_cas=True

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。

Memcached用途session,或者页面缓存

第二百九十三,Memcached缓存的更多相关文章

  1. 第二百九十七节,python操作redis缓存-List类型,可以理解为列表

    python操作redis缓存-List类型,可以理解为列表,是可以有重复元素的列表 List操作,redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储.如图: lpush(name ...

  2. 第二百三十三天 how can I 坚持

    刚才看了场球,亚冠恒大和迪拜阿尔阿赫利,1:0,刚打开电脑就看到了进球,还是很幸运的. 在家待了一天,阴天,预报明天又中到大雪 啊,下吧.好希望下场大雪啊. 最近一直感觉好累,写代码不容易啊 ,还是因 ...

  3. 第二百二十三天 how can I 坚持

    今天双十一,过得有点郁闷,昨天鱼死了不说,抢的羽绒服今天才发现是棉服,结果又买了个海澜之家的,搞的今天凌晨买的东西全都写退了,除了小米耳机. 光棍节,好纠结.爱要怎么说出口,你才不会拒绝啊,愁人啊. ...

  4. 第二百九十七天 how can I 坚持

    算是在家宅了一天吧,下午睡了会觉,晚上一起做了个饭,中午一起吃的炒菜和徐斌他同学. 还是那么冷啊. 整天都是东扯西扯的. 睡觉. 忘了件重要的事,就是今天第一次喝鸡尾酒,还有,常人之所以是常人,不是因 ...

  5. 第二百六十三天 how can I 坚持

    今天解脱了,放下了,小罗娜,不给力,话说下一步该咋办呢. 鱼不想过双十一自杀了.这都二十二号了,好快. 该把给罗娜说的那些话保存下来.可惜已经删了. 不知道做的对不对,反正就是没缘分,就这样吧. 睡觉 ...

  6. 第二百九十二节,RabbitMQ多设备消息队列-Python开发

    RabbitMQ多设备消息队列-Python开发 首先安装Python开发连接RabbitMQ的API,pika模块 pika模块为第三方模块  对于RabbitMQ来说,生产和消费不再针对内存里的一 ...

  7. 第二百九十一节,RabbitMQ多设备消息队列-安装与简介

    RabbitMQ多设备消息队列-安装与简介 RabbitMQ简介 解释RabbitMQ,就不得不提到AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)协议. AMQP协议是 ...

  8. 第二百九十六节,python操作redis缓存-Hash哈希类型,可以理解为字典类型

    第二百九十六节,python操作redis缓存-Hash哈希类型,可以理解为字典类型 Hash操作,redis中Hash在内存中的存储格式如下图: hset(name, key, value)name ...

  9. .NET跨平台之旅:基于.NET Core改写EnyimMemcached,实现Linux上访问memcached缓存

    注:支持 .NET Core 的 memcached 客户端 EnyimMemcachedCore 的 NuGet 包下载地址:https://www.nuget.org/packages/Enyim ...

随机推荐

  1. firefox os 会不会是未来移动平板及电视之星

    随着2013年第一款firefox os 手机问世以来.Firefox os 系统手机已经经历过几次系统的更新,如今最新版本号的firefox os 为2.0版本号,只是如今的最新版本号还不是非常稳定 ...

  2. 超低压差LDO XC6206P332MR

    XC6206:It is selectable in 0.1V increments within a range of 1.2V to 5.0V. 可实现压差为0.1V的降压,最大输出电流200毫安 ...

  3. 程序员Git代码托管平台

    程序员Git代码托管平台 说到Git代码托管平台,首先推荐的是GitHub,好多好的开源项目都来自GitHub,但是GitHub只能新建公开的Git仓库,私有 仓库要收费,如果你做的是一个开源项目,可 ...

  4. Latex 转 word 技法大全

    Latex 转 word 技法大全 在稿件接收后,经常会遇到出版社要求变更稿件格式,其中最多的是latex变为word格式.如果手工操作,是非常麻烦的,还容易出错.如果钱多得花不了,可以让出版社找人去 ...

  5. 找到当前mysql group replication 环境的primary结点

    一.起原: mysql group replication 有两种模式.第一种是single primary 也就是说单个primary .这个模式下只有这一个主可以写入: 第二种是multi pri ...

  6. GNU的strong symbol和weak symbol

    首先,同样的原型的两个函数在连个不同的c文件中都有定义,把这两个c文件编译.连接在一起,也没有什么错误.原因就是因为,gcc中有一个strong symbol和weak symbol的概念.默认函数定 ...

  7. TCP数据流

    1. 引言 如果按照分组数量计算,约有一半的TCP报文段包含成块数据(如FTP.电子邮件等),另一半则包含交互数据(如telnet和rlogin).如果按照字节计算,则成块数据与交互数据的比例约为90 ...

  8. [sh]uniq-sort-awk

    题目:[百度搜狐面试题] 统计url出现次数 oldboy.log http://www.etiantain.org/index.html http://www.etiantain.org/1.htm ...

  9. thinkphp 表单一些

    <tr class="tr rt"> <td colspan="4" class="lt"> <select ...

  10. vue 阅读一【待完结】

    初步方案:从第一个commit开始到到最近的commit,从代码的大纲开始到细节,利用思维导图. 注意: 源码阅读是一件比较枯燥的事情,要有别的东西一起做,源码只是偶尔看看,经常发呆的话,非常浪费时间 ...