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
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
Memcached命令
存储命令: set/add/replace/append/prepend/cas 获取命令: get/gets 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。
缓存应用
由于Django是动态网站,所有每次请求均会去数据进行相应的操作,当程序访问量大时,耗时必然会更加明显,最简单解决方式是使用:缓存,缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者memcache中,5分钟内再有人来访问时,则不再去执行view中的操作,而是直接从内存或者Redis中之前缓存的内容拿到,并返回。
Django中提供了6种缓存方式:
- 开发调试
- 内存
- 文件
- 数据库
- Memcache缓存(python-memcached模块)
- Memcache缓存(pylibmc模块)
1、配置
a、开发调试
# 此为开始调试用,实际内部不做任何操作 # 配置: CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache', # 引擎 'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间(默认300,None表示永不过期,0表示立即过期) 'OPTIONS':{ 'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存个数(默认300) 'CULL_FREQUENCY': 3, # 缓存到达最大个数之后,剔除缓存个数的比例,即:1/CULL_FREQUENCY(默认3) }, 'KEY_PREFIX': '', # 缓存key的前缀(默认空) 'VERSION': 1, # 缓存key的版本(默认1) 'KEY_FUNCTION' 函数名 # 生成key的函数(默认函数会生成为:【前缀:版本:key】) } } # 自定义key def default_key_func(key, key_prefix, version): """ Default function to generate keys. Constructs the key used by all other methods. By default it prepends the `key_prefix'. KEY_FUNCTION can be used to specify an alternate function with custom key making behavior. """ return '%s:%s:%s' % (key_prefix, version, key) def get_key_func(key_func): """ Function to decide which key function to use. Defaults to ``default_key_func``. """ if key_func is not None: if callable(key_func): return key_func else: return import_string(key_func) return default_key_func
b、内存
# 此缓存将内容保存至内存的变量中 # 配置: CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache', 'LOCATION': 'unique-snowflake', } } # 注:其他配置同开发调试版本
c、文件
# 此缓存将内容保存至文件 # 配置: CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache', 'LOCATION': '/var/tmp/django_cache', } } # 注:其他配置同开发调试版本
d、数据库
# 此缓存将内容保存至数据库 # 配置: CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache', 'LOCATION': 'my_cache_table', # 数据库表 } } # 注:执行创建表命令 python manage.py createcachetable
e、Memcache缓存(python-memcached模块)
# 此缓存使用python-memcached模块连接memcache CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': '127.0.0.1:11211', } } CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock', } } CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 'LOCATION': [ '172.19.26.240:11211', '172.19.26.242:11211', ] } }
f、Memcache缓存(pylibmc模块)
# 此缓存使用pylibmc模块连接memcache CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache', 'LOCATION': '127.0.0.1:11211', } } CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache', 'LOCATION': '/tmp/memcached.sock', } } CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache', 'LOCATION': [ '172.19.26.240:11211', '172.19.26.242:11211', ] } }
2、应用
a. 全站使用
使用中间件,经过一系列的认证等操作,如果内容在缓存中存在,则使用FetchFromCacheMiddleware获取内容并返回给用户,当返回给用户之前,判断缓存中是否已经存在,如果不存在则UpdateCacheMiddleware会将缓存保存至缓存,从而实现全站缓存 MIDDLEWARE = [ 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware', # 其他中间件... 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware', ] CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = "" CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = "" CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""
b. 单独视图缓存
方式一: from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(60 * 15) def my_view(request): ... 方式二: from django.views.decorators.cache import cache_page urlpatterns = [ url(r'^foo/([0-9]{1,2})/$', cache_page(60 * 15)(my_view)), ]
c、局部视图使用
a. 引入TemplateTag {% load cache %} b. 使用缓存 {% cache 5000 缓存key %} 缓存内容 {% endcache %}