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
Memcached安装和基本使用
Memcached安装：算法
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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
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启动Memcached数据库
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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
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Memcached命令缓存
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存储命令:
set
/
add
/
replace
/
append
/
prepend
/
cas
获取命令: get
/
gets
其余命令: delete
/
stats..
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Python操做Memcached
安装API服务器
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python操做Memcached使用Python
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memcached模块
下载安装：https:
/
/
pypi.python.org
/
pypi
/
python
-
memcached
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一、第一次操做并发
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import
memcache
mc
=
memcache.Client([
'10.211.55.4:12000'
], debug
=
True
)
mc.
set
(
"foo"
,
"bar"
)
ret
=
mc.get(
'foo'
)
print
ret
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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。app
二、天生支持集群分布式
python-memcached模块原生支持集群操做，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memcached
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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"
, ]
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若是用户根据若是要在内存中建立一个键值对（如：k1 = "v1"），那么要执行一下步骤：post
- 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，获得一个值 N（ 0 <= N < 列表长度 ）
- 在主机列表中根据 第2步获得的值为索引获取主机，例如：host_list[N]
- 链接 将第3步中获取的主机，将 k1 = "v1" 放置在该服务器的内存中
代码实现以下：
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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'
)
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三、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
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#!/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！！！
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四、replace
replace 修改某个key的值，若是key不存在，则异常
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#!/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'
)
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五、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
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#!/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'
})
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六、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
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#!/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'
])
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七、get 和 get_multi
get 获取一个键值对
get_multi 获取多一个键值对
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#!/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"
])
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八、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
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#!/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"
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九、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 ）
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#!/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
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十、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
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
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：
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#!/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"
)
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Ps：本质上每次执行gets时，会从memcache中获取一个自增的数字，经过cas去修改gets的值时，会携带以前获取的自增值和memcache中的自增值进行比较，若是相等，则能够提交，若是不想等，那表示在gets和cas执行之间，又有其余人执行了gets（获取了缓冲的指定值）， 如此一来有可能出现非正常数据，则不容许修改。