03: Memcached

目录：

• 1.1 Memcached简介与安装
• 1.2 python-memcached模块天生支持集群
• 1.3 Memcached基本操作

1.1 Memcached简介与安装返回顶部

　　1、Memcached简介

　　　　　　1.  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。

　　　　　　2.  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.  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。

　　2、安装Memcached

　　　　1. 安装Memcached依赖libevent需要先安装

　　　　　　　　yum -y install libevent-devel

　　　　2. 然后安装Memcached

　　　　　　　　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

　　　　3. 启动Memcached

　　　　　　　　memcached -d -m 10    -u root  -l  1.1.1.3 -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

　　　　4. 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..

　　3、python使用Python-memcached模块操作Memcached

　　　　　　pip3 install Python-memcached

1.2 python-memcached模块天生支持集群返回顶部

　　　　1. python-memcached模块天生支持集群操作，其原理是在内存维护一个主机列表

　　　　2.  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

　　　　3. 像生面设置的权重实质就类似于维护这样一个列表

　　　　　　　　host_list = ["1.1.1.1", "1.1.1.2", "1.1.1.2", ]

　　　　4. 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

　　　　　　　　1、根据算法将 k1 转换成一个数字

　　　　　　　　2、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 ）

　　　　　　　　3、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]

　　　　　　　　4、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

　　　　5. 使用下面事例理解对群集的支持

import memcache
mc = memcache.Client([('1.1.1.3:12000', 1), ('1.1.1.3:12000', 2), ('1.1.1.3:12000', 1)], debug=True)

mc.set('k1', 'v1')
print(mc.get('k1'))

天生支持群集

1.3 Memcached基本操作返回顶部

　　1、第一次操作

import memcache

mc = memcache.Client(['1.1.1.3:12000'], debug=True)
mc.set("foo", "bar")
ret = mc.get('foo')
print(ret)               # bar

# 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。

第一次操作

　　2、add

注：添加一条键值对，如果已经存在的 key，重复执行add操作异常

import memcache

mc = memcache.Client(['1.1.1.3:12000'], 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！！！
# 报错内容：MemCached: while expecting 'STORED', got unexpected response 'NOT_STORED'

add

　　3、replace

注：replace 修改某个key的值，如果key不存在，则异常

import memcache

mc = memcache.Client(['1.1.1.3:12000'], debug=True)
mc.replace('k1', '')
print(mc.get('k1'))
# 如果memcache中存在kkkk，则替换成功，否则异常

replace

　　4、set 和 set_multi

　　　　　　1.  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

　　　　　　2.  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

import memcache

mc = memcache.Client(['1.1.1.3:12000'], debug=True)

mc.set('name1', 'wupeiqi')
print(mc.get('name1'))                               # wupeiqi
mc.set_multi({'name1': 'tom', 'age': ''})
print(mc.get('name1'), mc.get('age'))               # tom 100

set 和 set_multi

　　5、delete 和 delete_multi

　　　　　　1. delete                在Memcached中删除指定的一个键值对
　　　　　　2. delete_multi       在Memcached中删除指定的多个键值对

import memcache

mc = memcache.Client(['1.1.1.3:12000'], debug=True)
mc.delete('k1')
mc.delete_multi(['k2', 'k3'])

delete 和 delete_multi

　　6、get 和 get_multi

　　　　　　1. get                 获取一个键值对
　　　　　　2. get_multi       获取多一个键值对

import memcache

mc = memcache.Client(['1.1.1.3:12000'], debug=True)
mc.set('k1', '')
mc.set('k2', '')
mc.set('k3', '')
get1 = mc.get('k1')
getm = mc.get_multi(["k1", "k2", "k3"])
print(get1, getm)                  # 1 {'k3': '3', 'k2': '2', 'k1': '1'}

get 和 get_multi

　　7、append 和 prepend

　　　　　　1. append    修改指定key的值，在该值 后面 追加内容

　　　　　　2. prepend   修改指定key的值，在该值 前面 插入内容

import memcache

mc = memcache.Client(['1.1.1.3:12000'], debug=True)

mc.set('key1','value1')              #设置一个key值key1=value1

mc.append('key1', 'after')           #在key1值value1后面添加after最后结果：value1after

mc.prepend('key1', 'before')        #在key值前面添加数据before最后结果：beforevalue1after
get1 = mc.get('key1')                #获取最终key1的值：beforevalue1after

append 和 prepend

　　8、decr 和 incr

1. incr  自增，将Memcached中的某一个值增加 N （ N默认为1 ）

2. decr 自减，将Memcached中的某一个值减少 N （ N默认为1 ）

import memcache

mc = memcache.Client(['1.1.1.3:12000'], 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

decr 和 incr

　　9、gets 和 cas
　　　　1. 如商城商品剩余个数，假设改值保存在memcache中，product_count = 900
　　　　2. A用户刷新页面从memcache中读取到product_count = 900
　　　　3. B用户刷新页面从memcache中读取到product_count = 900
　　　　4. 如果A、B用户均购买商品
　　　　　　　　1）A用户修改商品剩余个数 product_count＝899
　　　　　　　　2）B用户修改商品剩余个数 product_count＝899
　　　　5. 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
　　　　6. 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！
　　　　7. 使用 gets 和 cas可以避免这种问题原理
　　　　　　　　1）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
　　　　　　　　2）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

import memcache
mc = memcache.Client(['1.1.1.3:12000'], 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', "")

gets 和 cas