Python操作 RabbitMQRedisMemcacheSQLAlchemy
Posted
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python操作 RabbitMQRedisMemcacheSQLAlchemy相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy
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。
Memcached安装:
1 wget http://memcached.org/latest 2 tar -zxvf memcached-1.x.x.tar.gz 3 cd memcached-1.x.x 4 ./configure && make && make test && sudo make install 5 6 PS:依赖libevent 7 yum install libevent-devel 8 apt-get install libevent-dev
启动Memcached:
1 memcached -d -m 10 -u root -l 10.211.55.4 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid 2 3 4 参数说明: 5 -d 是启动一个守护进程 6 -m 是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB 7 -u 是运行Memcache的用户 8 -l 是监听的服务器IP地址 9 -p 是设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口 10 -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 11 -P 是设置保存Memcache的pid文件
Memcached命令
1 存储命令: set/add/replace/append/prepend/cas 2 获取命令: get/gets 3 其他命令: delete/stats..
Python操作Memcached
安装API
1 python操作Memcached使用Python-memcached模块 2 下载安装:https://pypi.python.org/pypi/python-memcached
1、第一次操作
1 import memcache 2 3 mc = memcache.Client([‘10.211.55.4:12000‘], debug=True) 4 mc.set("foo", "bar") 5 ret = mc.get(‘foo‘) 6 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
1 主机 权重 2 1.1.1.1 1 3 1.1.1.2 2 4 1.1.1.3 1 5 6 那么在内存中主机列表为: 7 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:
1 mc = memcache.Client([(‘1.1.1.1:12000‘, 1), (‘1.1.1.2:12000‘, 2), (‘1.1.1.3:12000‘, 1)], debug=True) 2 3 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
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 5 mc = memcache.Client([‘10.211.55.4:12000‘], debug=True) 6 mc.add(‘k1‘, ‘v1‘) 7 # 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。
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 5 mc = memcache.Client([‘10.211.55.4:12000‘], debug=True) 6 # 如果memcache中存在kkkk,则替换成功,否则一场 7 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
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 5 mc = memcache.Client([‘10.211.55.4:12000‘], debug=True) 6 7 mc.set(‘key0‘, ‘wupeiqi‘) 8 9 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
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 5 mc = memcache.Client([‘10.211.55.4:12000‘], debug=True) 6 7 mc.delete(‘key0‘) 8 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
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 5 mc = memcache.Client([‘10.211.55.4:12000‘], debug=True) 6 7 val = mc.get(‘key0‘) 8 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
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 5 mc = memcache.Client([‘10.211.55.4:12000‘], debug=True) 6 # k1 = "v1" 7 8 mc.append(‘k1‘, ‘after‘) 9 # k1 = "v1after" 10 11 mc.prepend(‘k1‘, ‘before‘) 12 # 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 )
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 5 mc = memcache.Client([‘10.211.55.4:12000‘], debug=True) 6 mc.set(‘k1‘, ‘777‘) 7 8 mc.incr(‘k1‘) 9 # k1 = 778 10 11 mc.incr(‘k1‘, 10) 12 # k1 = 788 13 14 mc.decr(‘k1‘) 15 # k1 = 787 16 17 mc.decr(‘k1‘, 10) 18 # 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:
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client([‘10.211.55.4:12000‘], debug=True, cache_cas=True) 5 6 v = mc.gets(‘product_count‘) 7 # ... 8 # 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 9 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。
以上是关于Python操作 RabbitMQRedisMemcacheSQLAlchemy的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章