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。

linux下安装memcached

memcached官网，戳我

安装libevent

tar zxf libevent-2.0.22-stable.tar.gz

cd libevent-2.0.22-stable

./configure --prefix=/usr/local/libevent

make

make install

安装memcached

tar zxf memcached-1.4.36.tar.gz

cd memcached-1.4.36

./configure --prefix=/usr/local/memcache --with-libevent=/usr/local/libevent/

make

make install

ln -s /usr/local/memcache/bin/* /usr/local/bin/

启动Memcached

memcached -m 32m -p 11211 -d -u root -P /var/run/memcache.pid -c 256

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

使用telnet连接memcached

telnet 192.168.56.102 11211

memcahce的命令及更多，戳我

使用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(['192.168.56.102:11211'], 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

    192.168.56.102   1

    192.168.56.103   2

    192.168.56.104   1

那么在内存中主机列表为：

    host_list = ["192.168.56.102", "192.168.56.103", "192.168.56.104", "192.168.56.105", ]

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([('192.168.56.102:11211', 1), ('192.168.56.103:11211', 2), ('192.168.56.104:11211', 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 python

# -*- coding:utf-8 -*-

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.10.102:11211'], 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 python

# -*- coding:utf-8 -*-

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.10.102:11211'], 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 python

# -*- coding:utf-8 -*-

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.10.102:11211'], debug=True)

mc.set('key', 'musker')

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 python

# -*- coding:utf-8 -*-

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.10.102:11211'], debug=True)

mc.delete('key')

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 python

# -*- coding:utf-8 -*-

import memcache

mc = memcache.Client(['102.168.56.102:11211'], debug=True)

val = mc.get('key')

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 python

# -*- coding:utf-8 -*-

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.56.102:11211'], 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 python

# -*- coding:utf-8 -*-

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.56.102:11211'], 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 python

# -*- coding:utf-8 -*-

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.56.102:11211'], 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。