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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