Python中操做memcached

安裝memcached

cd /usr/local/src
wget http://memcached.org/latest
tar -zxvf memcached-1.x.x.tar.gz
cd memcached-1.x.x
./configure && make && make test && make install

 客戶端

pip install python-memcached

啓動memcache

 

memcached -d -m 10 -u root -l 127.0.0.1 -p 12000 -c 256 -P /export/servers/memcache/logs/memcache.pid

-p 指定端口號（默認11211）  -m 指定最大使用內存大小（默認64MB）  -t 線程數（默認4）  -l 鏈接的IP地址, 默認是本機  -d 之後臺守護進程的方式啓動-c 最大同時鏈接數，默認是1024-P 制定memecache的pid文件
-h  打印幫助信息

 

天生支持集羣：
python-memcachd模塊原生支持集羣操做，其原理是在內存維護一個主機列表，且集羣中主機的權重值和主機在列表中重複出現的次數成正比。

      主機    權重
     1.1.1.1   1
     1.1.1.2   2
     1.1.1.3   1

 
#那麼在內存中主機列表爲：

     host_list=['1.1.1.1','1.1.1.2','1.1.1.2','1.1.1.3',]

下面來看一個例子，python操做memcache集羣
 

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')

 

Memcache經常使用操做：

存儲命令： set/add/replace/append/prepend/cas

獲取命令： get/gets

其餘命令： delete/stats..

 

add方法

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.48.128:11211'], debug=True)

# mc.set("foo", "bar")

# ret = mc.get("foo")

mc.add('k1','v1')

mc.add('k1','v1')

# print(ret)

 

replace方法：

replace修改某個key的值，若是key不存在，則異常。
import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.48.128:11211'], debug=True)
# mc.set("foo", "bar")
# ret = mc.get("foo")
mc.add('k1','v1')
# mc.add('k1','v1')
# print(ret)
mc.replace("k1", "666")
print(mc.get("k1"))
結果：
666

 

set和set_multi方法

set ：設置一個鍵值對，若是key不存在，則建立，若是key存在，則修改；
set_multi：設置多個鍵值對，若是key不存在，則建立，若是key存在，則修改。

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.48.128:11211'], debug=True)
mc.set("k10", "v10")
mc.set_multi({"k11": "v11", "k12": "v12"})

set方法和add方法的區別
set = add + replace

 

delete和delete_multi方法

delete：在Memcached中刪除指定的一個鍵值對；
delete_multi：在Memcached中刪除指定的多個鍵值對。
 

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.48.128:11211'], debug=True)
# mc.set("k10", "v10")
# mc.set_multi({"k11": "v11", "k12": "v12"})
#
mc.delete("k10")
mc.delete_multi(["k11", "k12"])

get和get_multi方法

get : 獲取一個鍵值對；
get_multi：獲取多個鍵值對。
 

import memcache
mc = memcache.Client(['192.168.48.128:11211'], debug=True)
mc.set("k10", "v10")
mc.set_multi({"k11": "v11", "k12": "v12"})
val = mc.get('k1')
print(val)
 
item_dict = mc.get_multi(['k11', 'k12'])
print(item_dict)

append和prepend方法

append：修改指定key的值，在該值後面追加內容；
prepend：修改指定key的值，在該值前面插入內容。

import memcache
mc = memcache.Client(['192.168.10.128:12000'], debug=True)
mc.append('k1','after')
val1 = mc.get('k1')
print(val1)
mc.prepend('k1','brefore')
val2 = mc.get('k1')
print(val2)
#結果：
v1afterafter
breforev1afterafter

stats

 查看歷史操做

gets 和 cas

使用緩存系統共享數據資源就必然繞不開數據爭奪和髒數據（數據混亂）的問題。
假設商城某件商品的剩餘個數保存在memcache中，product_count = 900
A用戶刷新頁面從memecache中讀取到product_count = 900
B用戶刷新頁面從memecache中讀取到product_count = 900
A,B用戶均購買商品，並修改product_count的值
A修改後，product_count = 899
B修改後，product_count = 899
然而正確數字應該是898，數據就混亂了。
若是想要避免這種狀況的發生，則能夠使用  gets　和　cas 
注意： 要在Client中增長cache_cas參數

import memcache
mc = memcache.Client(['192.168.48.131'],cache_cas=True)
mc.set('count',"100")
print(mc.gets("count"))
# mc.set("count", '1000')
result = mc.cas("count", "99")
print(result)
print(mc.get("count"))