• python_Memcached


    一、Memcached

      1、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:

    emcached -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、Memcached简单操作

      服务器端:

      启动Memcached:

      客户端:  

    import memcache
    mc = memcache.Client(["192.168.1.104:12000"],debug=True)
    mc.set("foo","lcj")
    ret = mc.get("foo")
    print(ret)
    #输出lcj

      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、Memcached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
    import memcache
    #服务器为3个主机,按照权重1,2,3进行运行
    mc = memcache.Client([("192.168.1.104:12000",1),("192.168.1.105:12000",2),("192.168.1.105:12000",3)],debug=False)
    mc.set("foo","lcj")
    ret = mc.get("foo")
    print(ret)
    

      3、Memcached常用方法

      1)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
    #服务器为192.168.1.104:12000
    mc = memcache.Client(["192.168.1.104:12000"],debug=True)
    mc.add("f1","xiaoluo")
    # mc.add("f1","xiaoluo") #报错:对已经存在的key进行重复添加,报:MemCached: while expecting 'STORED', got unexpected response 'NOT_STORED'
    ret = mc.get("f1")
    print(ret)
    #xiaoluo
    

      2)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 -*-
    # Author:lcj
    import memcache
    #服务器为192.168.1.104:12000
    mc = memcache.Client(["192.168.1.104:12000"],debug=True)
    mc.replace("f1","alex")  #如果memcache中存在f1值,则替换成功,否则失败
    ret = mc.get("f1")
    print(ret)
    #alex
    

      3)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
    #服务器为192.168.1.104:12000
    mc = memcache.Client(["192.168.1.104:12000"],debug=True)
    # mc.set("f1","alex")  #如果f1不存在,则创建,存在则报错
    mc.set_multi({'w1':'123','w2':'qq'})
    

      4)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
    #服务器为192.168.1.104:12000
    mc = memcache.Client(["192.168.1.104:12000"],debug=True)
    mc.delete('f1')  #删除f1中值
    ret = mc.get('f1')
    print(ret) #输出:None  
    import memcache
    #服务器为192.168.1.104:12000
    mc = memcache.Client(["192.168.1.104:12000"],debug=True)
    # mc.delete('f1')  #删除f1中值
    mc.delete_multi('f1','f2') #删除f1,f2中值
    

      5)get和get_multi

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

    import memcache
    #服务器为192.168.1.104:12000
    mc = memcache.Client(["192.168.1.104:12000"],debug=True)
    ret = mc.get('f2')
    print(ret)  #123
    item_dict = mc.get_multi(['f1','f2','f3','f4'])
    print(item_dict) #{'f3': '1234', 'f4': '1254', 'f2': '123'}
    

      6)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
    #服务器为192.168.1.104:12000
    mc = memcache.Client(["192.168.1.104:12000"],debug=True)
    mc.append('f2','xiaoluo') #append:在原来key值后面追加元素
    ret = mc.get('f2')
    print(ret) #123xiaoluo
    mc.prepend('f2','alex') #prepend:在指定key前添加元素
    ret = mc.get('f2')
    print(ret) #alex123xiaoluoxiaoluo
    

      7)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
    #服务器为192.168.1.104:12000
    mc = memcache.Client(["192.168.1.104:12000"],debug=True)
    mc.incr('f4','555')  #incr:将f4key值自增555
    ret = mc.get('f4')
    print(ret)
    mc.decr('f4','555')#decr:将f4key值自减555
    ret = mc.get('f4')
    print(ret)
    

      8)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!

    import memcache
    #服务器为192.168.1.104:12000
    mc = memcache.Client(["192.168.1.104:12000"],debug=True,cache_cas=True)
    v = mc.gets('product_count')
    print(v)
    # 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')
    ret = mc.gets('product_count')
    print(ret)
    

      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。

  • 相关阅读:
    [luogu4799 CEOI2015 Day2] 世界冰球锦标赛(折半搜索)
    [luogu3230 HNOI2013] 比赛 (搜索+Hash)
    [luogu2317 HNOI2005] 星际贸易 (dp)
    [luogu2414 NOI2011]阿狸的打字机 (AC自动机)
    [bzoj3507 Cqoi2014]通配符匹配 (hash+DP)
    [luogu2054 AHOI2005] 洗牌 (数论)
    bzoj1491 [NOI2007]社交网络
    bzoj1022 [SHOI2008]小约翰的游戏John
    bzoj1088 [SCOI2005]扫雷Mine
    bzoj1295 [SCOI2009]最长距离
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lcj0703/p/5697689.html
Copyright © 2020-2023  润新知