Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于Web应用以减轻数据库的负载。

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。

1.Memcached安装和使用

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

启动Memcached:

 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:

 存储命令: set/add/replace/append/prepend/cas
获取命令: get/gets
其他命令: delete/stats..

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

简单操作:

 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,实现错误信息,上线后移除该参数。

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", ]

如果用户要在内存中创建一个键值对(如:k1="v1"),那么要执行的步骤如下:

  • 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部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.基本操作

(1)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!!!

(2)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','')

(3)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'})

(4)delete和delete_multi

delete:删除一个键值对

delete_multi:删除多个键值对

 #!/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'])

(5)get和get_multi

get:获取一个键值对

get_multi:获取多个键值对

 #!/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"])

(6)append和prepend

append:修改key的值,在该值的后面追加内容

prepend:修改key的值,在该值的前面插入内容

(7)decr和incr

incr:自增,将某一个值增加N(N默认为1)

decr:自减,将某一个值减少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

(8)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', "")

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,

如果不相等,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。

Python操作——Memcached的更多相关文章

  1. python操作memcached以及分布式

    memcached 是以 LiveJournal 旗下 Danga Interactive 公司的 Brad Fitzpatric 为首开发的一款软件.现在已成为 mixi.Facebook.Live ...

  2. Python操作memcached及redis

    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 ...

  3. Python之路第十一天,高级(3)-Python操作 Memcached、Redis

    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 ...

  4. python操作----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 ...

  5. python 操作Memcached

    启动Memcached memcached -d -m 10 -u root -l 10.211.55.4 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid 参数说明: -d ...

  6. Python操作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 ...

  7. 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 ...

  8. Python操作Memcached使用Python-memcached模块

    安装Python的memcached驱动模块 pip install python-memcached 简单的操作示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 #!/ ...

  9. 使用Python操作Memcached

    1.安装 yum install memcached easy_install python-memcached 2.操作memcached import memcache mc = memcache ...

随机推荐

  1. Android开发系列之性能优化

    一直想整理一篇关于Android性能优化的博客,正好今天借鉴一些书籍资料,总结一下自己对于这块的一些认识.相信大家都听说过16ms的原则,即每两个画面之间的绘制时间间隔不能超过16ms,否则人眼能够感 ...

  2. C++语言基础(5)-this和static关键字

    一.this关键字 this是一个指针,可用其访问成员变量或成员函数 下面是使用this的一个完整示例: #include <iostream> using namespace std; ...

  3. C# Type.GetConstructor() 根据构造函数参数获取实例对象(一)

    using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.T ...

  4. PILE读书笔记_进程环境

    进程是操作系统运行程序的一个实例, 也是操作系统分配资源的单位. 在Linux环境中, 每个进程都有独立的进程空间, 以便对不同的进程进行隔离, 使之不会互相影响. atexit函数 #include ...

  5. jsdoc — js注释

    官方文档 http://usejsdoc.org/ - sublime插件 https://github.com/spadgos/sublime-jsdocs - 生成文档 生成html: (1)安装 ...

  6. unity free asset

    Unity Test Tools https://www.assetstore.unity3d.com/#/content/13802 Sample Assets (beta) https://www ...

  7. spring 第一篇(1-3):鸟瞰spring蓝图

    如你所见,spring框架的核心是关注于如何使用DI.AOP和模板来让企业级java开发变得更简单.spring确实也是这样做的,所以很值得你去使用它.不过spring内容可能比你所能看到的要多很多. ...

  8. mysql explain的解释

    详解MySQL中EXPLAIN解释命令 explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句. 使用方法,在select语句前加上e ...

  9. Hibernate每个子类一张表(使用XML文件)实例

    在每个子类一张表的情况下,子类映射表与主键和外键关系与父类映射表相关. 类的<joined-subclass>元素用于使用主键和外键关系将子类与父对象进行映射. 在这个例子中,我们将使用h ...

  10. Entity Framework中的主从表关系的使用

    其关系图: 我们使用Entity Framework生成映射关系如下: 其中author表中的books导航属性为一个集合,表示当前作者的书. 在页面中我们可以使用如下代码来实现: 代码中author ...