python--第十二天总结(Python操作 RabbitMQRedisMemcacheSQLAlchemy)

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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--第十二天总结(Python操作 RabbitMQRedisMemcacheSQLAlchemy)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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

 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

 1 memcached -d -m 10    -u root -l 10.211.55.4 -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

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([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,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
    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([(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、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!!!

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([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,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([10.211.55.4:12000], debug=True)
 
mc.set(key0, wupeiqi)
 
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([10.211.55.4:12000], debug=True)
 
mc.delete(key0)
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([10.211.55.4:12000], debug=True)
 
val = mc.get(key0)
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([10.211.55.4:12000], 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([10.211.55.4:12000], 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([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, "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--第十二天总结(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

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