Python自动化开发 - Python操作Memcached、Redis、RabbitMQ

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。

一、Memcached安装和基本使用 

1、 Memcached安装

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

2、 启动Memcached

memcached -d -m 10    -u root -l 192.168.100.90 -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

3、 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..

二、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(['192.168.100.90:12000'], 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 python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
 
mc = memcache.Client(['192.168.100.90:12000'], 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 python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
 
mc = memcache.Client(['192.168.100.90:12000'], 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

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
 
mc = memcache.Client(['192.168.100.90:12000'], debug=True)
 
mc.set('key0', 'linda')
 
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 python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
 
mc = memcache.Client(['192.168.100.90:12000'], 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 python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
 
mc = memcache.Client(['192.168.100.90:12000'], 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 python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
 
mc = memcache.Client(['192.168.100.90:12000'], 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 python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
 
mc = memcache.Client(['192.168.100.90:12000'], 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：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['192.168.100.90:12000'], 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。

 Redis

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、

zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，

而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。

区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

一、Redis 安装和基本使用

wget  http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz
tar -zxvf redis-3.2.8.tar.gz
cd redis-3.2.8.tar.gz
make

启动服务端

src/redis-server

服务端远程配置

启动客户端

src/redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
"bar"

 二、Python操作Redis

sudo pip install redis
or
sudo easy_install redis
or
源码安装  详见  https://github.com/WoLpH/redis-py

API使用

redis-py 的API的使用可以分类为：

• 连接方式
• 连接池
• 操作管道
  • String 操作
  • Hash 操作
  • List 操作
  • Set 操作
  • Sort Set 操作
• 管道
• 发布订阅

RabbitMQ

RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的，可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。

MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。

应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。

消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，

直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。

一、RabbitMQ安装

安装配置epel源
$ rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
 
安装erlang
$ yum -y install erlang
 
错误信息: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again  需要更新 更新CA证书
$ yum --disablerepo=epel -y update ca-certificates
 
安装RabbitMQ
$ yum -y install rabbitmq-server

注意：

1. service rabbitmq-server start/stop

2. rabbitmq会在启动前会解析主机名的地址是否可通，注意修改hostname保持一致

二、安装API

pip install pika
or
easy_install pika
or
源码https://pypi.python.org/pypi/pika

使用API操作RabbitMQ　

基于Queue实现生产者消费者模型

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import Queue
import threading
 
message = Queue.Queue(10)
 
def producer(i):
    while True:
        message.put(i)
 
def consumer(i):
    while True:
        msg = message.get()
 
for i in range(12):
    t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
    t.start()
 
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
    t.start()

代码预览

对于RabbitMQ来说，生产和消费不再针对内存里的一个Queue对象，而是某台服务器上的RabbitMQ Server实现的消息队列。

#!/usr/bin/env python
import pika
 
# ######################### 生产者 #########################
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

　　

#!/usr/bin/env python
import pika
 
# ########################## 消费者 ##########################
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
channel = connection.channel()
 
channel.queue_declare(queue='hello')
 
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
 
channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=True)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')