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python访问memcached
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。
memcached在实现分布式群集部署时,memcached服务之间是不能进行通讯的,分布式也是通过客户端的算法把数据保存在不同的memcached中。magent是一款开源的代理服务软件,我们可以通过它来实现缓存数据的同步。magent还可以使用keepalived来实现高可用。
memcached安装
安装
在linux下安装
-
安装libevent
Libevent 是一个异步事件处理软件函式库,以 BSD 许可证释出。Memcached 依赖 Libevent,因此必须先安装 Libevent。1
yum install libevent-devel
-
安装memcached
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cd /usr/local/src wget http://memcached.org/latest tar zxf memcached-1.5.7.tar.gz mv memcached-1.5.7 memcached cd memcached/ ./configure && make && make install
启动
1 |
memcached -d -u root |
启动参数说明memcached -d -m 10 -u root -l 127.0.0.1 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcache/logs/memcache.pid
-p 指定端口号(默认11211)
-m 指定最大使用内存大小(默认64MB)
-t 线程数(默认4)
-l 连接的IP地址, 默认是本机
-d 以后台守护进程的方式启动
-c 最大同时连接数,默认是1024
-P 制定memecache的pid文件
-h 打印帮助信息
启动确认
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[root@VM_0_4_centos memcached]# ps aux|grep memcache root 24421 0.0 0.0 413792 1080 ? Ssl 07:45 0:00 memcached -d -u root root 24436 0.0 0.0 112644 964 pts/0 R+ 07:45 0:00 grep --color=auto memcache [root@VM_0_4_centos memcached]# netstat -lntp|grep memcached tcp 0 0 0.0.0.0:11211 0.0.0.0:* LISTEN 24421/memcached tcp6 0 0 :::11211 :::* LISTEN 24421/memcached |
python访问memcached
python访问memcached需要安装python-memcached模块。
1 |
pip install python-memcached |
操作实例
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import memcache mem = memcache.Client(["118.24.18.158:11211"]) mem.set("db", "oracle") print(mem.get("db")) #输出结果:oracle |
另外,python-memcached模块原生支持集群操作,其原理是在内存中维护一个主机列表,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。
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主机IP 权重 1.1.1.1 1 1.1.1.2 2 1.1.1.3 1 |
那么内存中主机列表为:host_list = [“1.1.1.1”, “1.1.1.2”,”1.1.1.2”,”1.1.1.3”,]
用户如果要在内存中创建一个键值对(如:k1 = “value1”),那么要执行以下步骤:
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 < 长度)
在主机列表中根据第二步得到的值为索引获取主机,例如: host_list[N]
连接将第三步中获取的主机,将k1 = “value1” 放置在该服务器的内存中
代码如下:
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#!/usr/bin/env python3 #coding:utf8 import memcache mc = memcache.Client([('1.1.1.1:11211', 1), ('1.1.1.2:11211', 2),('1.1.1.3:11211',1)]) mc.set('k1','value1') ret = mc.get('k1') print (ret) |
memcached常用操作
- set(key, val)
在memcache中设置key的值为val。若key不存在则创建,否则修改。 - get(key)
获取memcache中key对应的值或者None
。 - set_multi(mapping)
一次设置多个key/value对。以列表方式传入。若key不存在则创建,否则修改。 -
get_multi(keys)
一次获取多个keys1 2 3 4
mem.set_multi({"db1": "oracle", "db2": "mysql"}) mem.set("db3", "memcache") print(mem.get("db1")) #输出结果:oracle print(mem.get_multi(["db2", "db3"])) #输出结果:{'db2': 'mysql', 'db3': 'memcache'}
-
add(key, val)
在memcache中添加新的键值对。若已存在则返回False。1 2 3
print(mem.add("db", "memcache")) #输出结果:True print(mem.get("db")) #输出结果:memcache print(mem.add("db", "memcache")) #输出结果:False
-
replace(key, val)
修改key的值为val,若不存在则返回False。1 2 3 4
mem.add("db", "memcache") print(mem.replace("db", "redis")) #输出结果:True print(mem.get("db")) #输出结果:redis print(mem.replace("db1", "redis")) #输出结果:False
-
delete(key)
删除一个指定的key/value对。 -
delete_multi(keys)
删除多个指定的key/value对。1 2 3 4
mem.set_multi({"db1": "oracle", "db2": "mysql", "db3": "memcache"}) mem.delete("db1") mem.delete_multi(["db2", "db3"]) print(mem.get_multi(["db1", "db2", "db3"])) #输出结果:{}
-
append(key, val)
在指定key对应的value后面
追加内容。 - prepend(key, val)
在指定key对应的额value前面
追加内容。 -
stats
查看历史操作1 2 3 4 5 6 7
mem.set("db", "oracle") print(mem.get("db")) #输出结果:oracle mem.append("db", " or mysql") print(mem.get("db")) #输出结果:oracle or mysql mem.prepend("db", "redis or ") print(mem.get("db")) #输出结果:redis or oracle or mysql print(mem.stats) #输出结果:{'set': 1, 'get': 3, 'append': 1, 'prepend': 1}
-
gets和cas
使用缓存系统共享数据资源就必然绕不开数据争夺和脏数据(数据混乱)的问题。
假设商城某件商品的剩余个数保存在memcache中,product_count = 900,
A用户刷新页面从memecache中读取到product_count = 900,
B用户刷新页面从memecache中读取到product_count = 900,
A,B用户均购买商品,并修改product_count的值。
A修改后,product_count = 899;
B修改后,product_count = 899;
然而正确数字应该是898,数据就混乱了。
如果想要避免这种情况的发生,则可以使用gets和cas。1 2 3 4 5
mem = memcache.Client(["118.24.18.158:11211"]) mem.set("count", "100") print(mem.get("count")) #输出结果:100 print(mem.cas("count", "99")) #输出结果:True print(mem.gets("count")) #输出结果:99
gets和cas一起使用,cas是check and set
操作。它仅当当前客户端最后一次取值后,该key对应的值没有被其他客户端修改的情况下,才能够将值写入。
来源:oschina
链接:https://my.oschina.net/u/3803404/blog/1815846