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  • Memcached

    一、Memcached介绍

    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。

    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

    4、replace

    replace 修改某个key的值,如果key不存在,则异常

    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

    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

    7、get 和 get_multi

    get   获取一个键值对
    get_multi   获取多一个键值对

    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

    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 )

    10、gets 和 cas(防止多用户并发操作使导致的错误)

    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")

    二、Memcached与Redis比较

    • 没有必要过多的关心性能,因为二者的性能都已经足够高了。由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以在比较上,平均每一 个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis最近 也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起Memcached,还是稍有逊色。说了这么多,结论是,无论你使用哪一个,每秒处理请求的次数都不会成为瓶颈。(比如瓶颈可能会在网卡)
    • 如果要说内存使用效率,使用简单的key-value存储的话,Memcached的内存利用率更高,而如果Redis采用hash结构来做key-value存储,由于其组合式的压缩,其内存利用率会高于Memcached。当然,这和你的应用场景和数据特性有关。
    • 如果你对数据持久化和数据同步有所要求,那么推荐你选择Redis,因为这两个特性Memcached都不具备。即使你只是希望在升级或者重启系统后缓存数据不会丢失,选择Redis也是明智的。
    • 当然,最后还得说到你的具体应用需求。Redis相比Memcached来说,拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作,通常在 Memcached里,你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中,这些复杂的操作通 常和一般的GET/SET一样高效。所以,如果你需要缓存能够支持更复杂的结构和操作,那么Redis会是不错的选择。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sunny0824/p/13805093.html
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