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  • Memcached操作以及用法

    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

    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

    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

    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

    import memcache
     
    mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
    # 如果memcache中存在kkkk,则替换成功,否则异常
    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

    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

    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

    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

    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 )

    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:

    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。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zcqdream/p/6288259.html
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