本篇導航:python
Memcached 是一個高性能的分佈式內存對象緩存系統,用於動態Web應用以減輕數據庫負載。它經過在內存中緩存數據和對象來減小讀取數據庫的次數,從而提升動態、數據庫驅動網站的速度。Memcached基於一個存儲鍵/值對的hashmap。其守護進程(daemon )是用C寫的,可是客戶端能夠用任何語言來編寫,並經過memcached協議與守護進程通訊。數據庫
Memcached安裝:緩存
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:依賴libevent yum install libevent-devel apt-get install libevent-dev
啓動Memcached服務器
memcached -d -m 10 -u root -l 10.211.55.4 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid 參數說明: -d 是啓動一個守護進程 -m 是分配給Memcache使用的內存數量,單位是MB -u 是運行Memcache的用戶 -l 是監聽的服務器IP地址 -p 是設置Memcache監聽的端口,最好是1024以上的端口 -c 選項是最大運行的併發鏈接數,默認是1024,按照你服務器的負載量來設定 -P 是設置保存Memcache的pid文件
Memcached命令併發
存儲命令: set/add/replace/append/prepend/cas 獲取命令: get/gets 其餘命令: delete/stats..
Python操做Memcachedapp
安裝API分佈式
python操做Memcached使用Python-memcached模塊
下載安裝:https://pypi.python.org/pypi/python-memcached
一、第一次操做性能
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 表示運行出現錯誤時,現實錯誤信息,上線後移除該參數。
二、天生支持集羣
python-memcached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", ]
若是用戶根據若是要在內存中建立一個鍵值對(如:k1 = "v1"),那麼要執行一下步驟:
代碼實現以下:
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')
三、add
添加一條鍵值對,若是已經存在的 key,重複執行add操做異常
import memcache mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True) mc.add('k1', 'v1') # mc.add('k1', 'v2') # 報錯,對已經存在的key重複添加,失敗!!!
四、replace
replace 修改某個key的值,若是key不存在,則異常
import memcache mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True) # 若是memcache中存在kkkk,則替換成功,不然一場 mc.replace('kkkk','999')
五、set 和 set_multi
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(['10.211.55.4:12000'], debug=True) mc.set('key0', 'wupeiqi') mc.set_multi({'key1': 'val1', 'key2': 'val2'})
六、delete 和 delete_multi
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(['10.211.55.4:12000'], debug=True) mc.delete('key0') mc.delete_multi(['key1', 'key2'])
七、get 和 get_multi
get 獲取一個鍵值對
get_multi 獲取多一個鍵值對
import memcache mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True) val = mc.get('key0') item_dict = mc.get_multi(["key1", "key2", "key3"])
八、append 和 prepend
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(['10.211.55.4:12000'], debug=True) # k1 = "v1" mc.append('k1', 'after') # k1 = "v1after" mc.prepend('k1', 'before') # k1 = "beforev1after"
九、decr 和 incr
incr 自增,將Memcached中的某一個值增長 N ( N默認爲1 )
decr 自減,將Memcached中的某一個值減小 N ( N默認爲1 )
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
十、gets 和 cas
如商城商品剩餘個數,假設改值保存在memcache中,product_count = 900
A用戶刷新頁面從memcache中讀取到product_count = 900
B用戶刷新頁面從memcache中讀取到product_count = 900
若是A、B用戶均購買商品
A用戶修改商品剩餘個數 product_count=899
B用戶修改商品剩餘個數 product_count=899
如此一來緩存內的數據便不在正確,兩個用戶購買商品後,商品剩餘仍是 899
若是使用python的set和get來操做以上過程,那麼程序就會如上述所示狀況!
若是想要避免此狀況的發生,只要使用 gets 和 cas 便可,如:
import memcache mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True, cache_cas=True) v = mc.gets('product_count') # ... # 若是有人在gets以後和cas以前修改了product_count,那麼,下面的設置將會執行失敗,剖出異常,從而避免非正常數據的產生 mc.cas('product_count', "899")
Ps:本質上每次執行gets時,會從memcache中獲取一個自增的數字,經過cas去修改gets的值時,會攜帶以前獲取的自增值和memcache中的自增值進行比較,若是相等,則能夠提交,若是不想等,那表示在gets和cas執行之間,又有其餘人執行了gets(獲取了緩衝的指定值), 如此一來有可能出現非正常數據,則不容許修改。