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。它经过在内存中缓存数据和对象来减小读取数据库的次数,从而提升动态、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,可是客户端能够用任何语言来编写,并经过memcached协议与守护进程通讯。python
(1) Memcached安装和基本使用redis
Memcached安装:数据库
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缓存
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链接数,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命令服务器
存储命令: set/add/replace/append/prepend/cas 获取命令: get/gets 其余命令: delete/stats..
(2) Python操做Memcached数据结构
安装 python操做Memcached使用Python-memcached模块 下载安装:https://pypi.python.org/pypi/python-memcached
基本命令:并发
import memcache mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True) mc.set("foo", "bar") ret = mc.get('foo') print ret
支持集群app
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", ] 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')
命令详解分布式
1 add 添加一条键值对,若是已经存在的 key,重复执行add操做异常 #!/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!!! 2 replace replace 修改某个key的值,若是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) # 若是memcache中存在kkkk,则替换成功,不然一场 mc.replace('kkkk','999') 3 set 和 set_multi set 设置一个键值对,若是key不存在,则建立,若是key存在,则修改 set_multi 设置多个键值对,若是key不存在,则建立,若是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'}) 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 #!/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']) 5 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"]) 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 #!/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" 7 decr 和 incr incr 自增,将Memcached中的某一个值增长 N ( N默认为1 ) decr 自减,将Memcached中的某一个值减小 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 8 gets 和 cas >> cache_cas=True 同时购买商品的时候 product_count = 900 若是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 这样两个用户购买商品后,商品剩余仍是 899 若是使用python的set和get来操做以上过程,那么程序就会如上述所示状况! 若是想要避免此状况的发生,只要使用 gets 和 cas 便可,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') # ... # 若是有人在gets以后和cas以前修改了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")
(3) Memcached vs Redismemcached
a 我的小站,几乎不用缓存机制。 b 性能:两者的性能都已经足够高 固然在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis c 数据持久化和数据同步有所要求:Redis( Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性 disk backend, 而Memecache把数据所有存在内存之中,断电后会挂掉) d redis支持丰富的数据结构,memcache只有一种(memcached全部的值均是简单的字符串,redis做为其替代者,支持更为丰富的数据类型)