Python与Memcached交互
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 latest cd memcached-1.x.x ./configure && make && make test && sudo make installPS:依赖libeventyum install libevent-develapt-get install libevent-dev
启动Memcached:
memcached -d -m 10 -u root -l 10.211.55.4 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid参数说明:-d 是启动一个守护进程-m 是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB-u 是运行Memcache的用户-l 是监听的服务器IP地址-p 是设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口-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-P 是设置保存Memcache的pid文件
Python操作Memcached
1.存取操作
import memcachemc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True) mc.set("foo", "bar") ret = mc.get('foo') print ret
2.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
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
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.添加一条键值对,如果已经存在的 key,重复执行add操作异常
import memcachemc = 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 修改某个key的值,如果key不存在,则异常
import memcachemc = 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 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
import memcachemc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)mc.set('key0', 'wupeiqi')mc.set_multi({'key1': 'val1', 'key2': 'val2'})
6.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
import memcachemc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)mc.delete('key0') mc.delete_multi(['key1', 'key2'])
7.get 获取一个键值对,get_multi 获取多一个键值对
import memcachemc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)val = mc.get('key0') item_dict = mc.get_multi(["key1", "key2", "key3"])
8.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
import memcachemc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True) # k1 = "v1" mc.append('k1', 'after') # k1 = "v1after" mc.prepend('k1', 'before') # k1 = "beforev1after"
9.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 )
import memcachemc = 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:
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。
参考博客:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5132791.html
转载于:https://www.cnblogs.com/cq146637/p/8075432.html
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