python---Memcached

Posted 2020-08-08 小祎

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安装和基本使用

服务端Memcached安装：

1 用wget 去http://memcached.org下载最新源码
2 tar -zxvf memcached-x.x.x.tar.gz
3 cd memcached-x.x.x
4 ./configure && make && make test && sudo make install
5 PS：依赖libevent，需要提前安装
6 yum install libevent-devel
7 #apt-get install libevent-dev

启动Memcached：

 1 memcached -d -m 10 -u root -l 0.0.0.0 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid
 2  
 3 参数说明:
 4     -d 是启动一个守护进程
 5     -m 是分配给Memcache使用的内存数量，单位是MB
 6     -u 是运行Memcache的用户
 7     -l 是监听的服务器IP地址
 8     -p 是设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口
 9     -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
10     -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

简单的操作示例：

 1 #!/usr/bin/env python3
 2 #coding:utf8
 3 import memcache
 4 #链接
 5 mc = memcache.Client([‘139.129.5.191:12000‘], debug=True)
 6 #插入
 7 mc.set("name", "python")
 8 #读取
 9 ret = mc.get(‘name‘)
10 print (ret)
11  
12 # 输出结果
13 python
14  
15 # debug=True表示运行出现错误时，可以显示错误信息，正式环境可以不加

天生支持集群：

　　python-memcached模块原生支持集群操作，其原理是在内存中维护一个主机列表，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", ]

用户如果要在内存中创建一个键值对（如：k1 = "value1"），那么要执行以下步骤：

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 < 长度）
3. 在主机列表中根据第二步得到的值为索引获取主机，例如: host_list[N]
4. 连接将第三步中获取的主机，将k1 = "value1" 放置在该服务器的内存中

代码如下：

1 #!/usr/bin/env python3
2 #coding:utf8
3 import memcache
4 mc = memcache.Client([(‘1.1.1.1:12000‘, 1), (‘1.1.1.2:12000‘, 2),(‘1.1.1.3:12000‘,3)])
5 mc.set(‘k1‘,‘value1‘)
6 ret = mc.get(‘k1‘)
7 print (ret)

基本memcached操作：

• add        添加一条键值对，如果已经存在的key，重复执行add操作会出现异常。

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import memcache
 4 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘])
 5 mc.add(‘k1‘, ‘v1‘)
 6 mc.add(‘k1‘, ‘v2‘) # 报错，对已经存在的key重复添加，失败！！！
 7 例如：
 8 ret1 = mc.add(‘name‘,‘tom‘)
 9 print(refalse)
10 ret2 = mc.add(‘name‘,‘jack‘)
11 print(retrue)
12 结果：
13 False #当已经存在key 那么返回false
14 True  #如果不存在key     那么返回treue  

• 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 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘])
 5 mc.set(‘name‘,‘tom‘)
 6 re = mc.get(‘name‘)
 7 print(re)
 8 rereplace = mc.replace(‘name‘,‘jack‘)
 9 re = mc.get(‘name‘)
10 print(rereplace,re)
11 结果：
12 tom  #第一次赋值
13 True jack #如果存在key那么修改成功为yaoyao 返回True
14 rereplace = mc.replace(‘name1‘,‘hahaha‘)
15 re = mc.get(‘name1‘)
16 print(rereplace,re)
17 结果：
18 False None #如果不存在key，修改失败，返回空值

• 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 import memcache
 2 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘])
 3 mc.set(‘name‘,‘tom‘)
 4 re = mc.get(‘name‘)
 5 print(‘set用法‘,re) #设置一个键值对
 6 dic = {‘name‘:‘to,‘,‘age‘:‘19‘,‘job‘:‘IT‘}
 7 mc.set_multi(dic)  #设置多个键值对
 8 #或者mc.set_multi({‘name‘:‘tom‘,‘age‘:‘19‘,‘job‘:‘IT‘})
 9 mcname = mc.get(‘name‘)
10 mcage = mc.get(‘age‘)
11 mcjob = mc.get(‘job‘)
12 print(‘set_multi用法:‘,mcname,mcage,mcjob)

• delete 和 delete_multi

delete : 在Memcached中删除指定的一个键值对。

delete_multi : 在Memcached中删除指定多个键值对。

import memcache
mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘])
mc.set(‘name‘,‘tom‘)
re = mc.get(‘name‘)
print(‘存在‘,re)
mc.delete(‘name‘)
re = mc.get(‘name‘)
print(‘删除‘,re)  #删除一个键值对

• get 和 get_multi

get : 获取一个键值对。

get_multi : 获取多个键值对。

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import memcache
 4 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘])
 5 mc.set(‘name‘,‘tom‘)
 6 re = mc.get(‘name‘)
 7 print(‘get‘,re)     #获取一个键值对
 8 dic = {‘name‘:‘to,‘,‘age‘:‘19‘,‘job‘:‘IT‘}
 9 mc.set_multi(dic)
10 regetmu=mc.get_multi([‘name‘,‘age‘,‘job‘])
11 print(‘get_multi‘,re) #获取多个键值对的值

• 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 import memcache
 2 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘])
 3 mc.set(‘num‘,‘第一|‘)
 4 re = mc.get(‘num‘)
 5 print(re)
 6 mc.append(‘num‘,‘追加第二个‘) #在第一后面追加
 7 re = mc.get(‘num‘)
 8 print(re)
 9 mc.prepend(‘num‘,‘我是零个‘)  #在第一前面追加
10 re = mc.get(‘num‘)
11 print(re)
12 结果：
13 第一|
14 第一|追加第二个
15 我是零个第一|追加第二个

• decr 和 incr

decr : 自减，将Memcached中的一个值增加N（N默认为1）

incr  : 自增，将Memcached中的一个值减少N（N默认为1）

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import memcache
 4 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘])
 5 mc.set(‘num‘,‘1‘)
 6 re = mc.get(‘num‘)
 7 print(‘我是没加过的值‘,re)
 8 mc.incr(‘num‘,‘9‘)
 9 re = mc.get(‘num‘)
10 print(‘我是加上新增后的值‘,re)
11 mc.decr(‘num‘,‘5‘)
12 re = mc.get(‘num‘)
13 print(‘我是减去的值‘,re)
14 # 结果：
15 我是没加过的值 1
16 我是加上新增后的值 10
17 是减去的值 5

• gets 和 cas

使用缓存系统共享数据资源就必然绕不开数据争夺和脏数据（数据混乱）的问题。

假设商城某件商品的剩余个数保存在memcache中，product_count = 900

A用户刷新页面从memecache中读取到product_count = 900

B用户刷新页面从memecache中读取到product_count = 900

A,B用户均购买商品，并修改product_count的值

A修改后，product_count = 899

B修改后，product_count = 899

然而正确数字应该是898，数据就混乱了。

如果想要避免这种情况的发生，则可以使用  gets　和　cas

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import memcache
 4 mc = memcache.Client([‘0.0.0.0:12000‘],cache_cas=True)
 5 mc.set(‘count‘,‘10‘)
 6 reget = mc.get(‘count‘)
 7 print(‘件数‘,reget)
 8 regets = mc.gets(‘count‘)
 9 print(regets)
10 # 如果有人在gets之后和cas之前修改了product_count，那么，
11 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
12 recas = mc.cas(‘count‘,‘11‘)
13 print(recas)
14 regets = mc.gets(‘count‘)
15 print(‘修改‘,regets)

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，那么表示在gets和cas执行之间，又有其他人执行了gets，则不允许修改。