Memcached
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。
在使用Memchched前，先来安装一下，安装环境是Linux服务器：
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wget http:
/
/
memcached.org
/
downloads
/
memcached
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1.4
.
29.tar
.gz下载最新源码
tar
-
zxvf memcached
-
x.x.x.tar.gz
cd memcached
-
x.x.x
.
/
configure && make && make test && sudo make install
PS：依赖libevent，需要提前安装
yum install libevent
-
devel
apt
-
get install libevent
-
dev
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启动Memcached
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7
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memcached
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d
-
m
10
-
u root
-
l
0.0
.
0.0
-
p
12000
-
c
256
-
P
/
tmp
/
memcached.pid<br>
-
d：启动一个守护进程<br>
-
m：分配给Memcache使用的内存数量，单位是MB<br>
-
u ：运行Memcache的用户<br>
-
l ：监听的服务器IP地址<br>
-
p：设置Memcache监听的端口,最好是
1024
以上的端口<br>
-
c ：最大运行的并发连接数，默认是
1024
，按照服务器的负载量来设定<br>
-
P：设置保存Memcache的pid文件
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1.2 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
操作方法：
set：传入两个参数name和value
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import
memcache
m
=
memcache.Client([
'10.211.55.4:12000'
], debug
=
True
)
#debug为true时，表示运行出现问题时，显示错误信息。
m.
set
(
"foo"
,
"bar"
)
ret
=
mc.get(
'foo'
)
print
(ret)
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add：添加一条键值对。如果已经存在该 key，则弹出异常。
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2
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m.add(
'k1'
,
'v1'
)
m.add(
'k1'
,
'v2'
)
# 已存在的key重复添加，会报错
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replace：修改某个key的值，如果key不存在，则异常.
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m.replace(
'kkkk'
,
'999'
)
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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
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2
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m.
set
(
'key0'
,
'jack'
)
m.set_multi({
'key1'
:
'val1'
,
'key2'
:
'val2'
})
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delete 和 delete_multi
delete: 删除指定的一个键值对
delete_multi: 删除指定的多个键值对
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2
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m.delete(
'key0'
)
m.delete_multi([
'key1'
,
'key2'
])
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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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val
=
m.get(
'key0'
)
item_dict
=
m.get_multi([
"key1"
,
"key2"
,
"key3"
])
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append 和 prepend
append : 修改指定key的值，在原来的值后面追加内容
prepend 修改指定key的值，在原来的值前面插入内容
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# k1 = "v1"
m.append(
'k1'
,
'after'
)
# k1 = "v1after"
m.prepend(
'k1'
,
'before'
)
# k1 = "beforev1after"
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decr 和 incr
incr : 自增，将值增加 N （ N默认为1 ）
decr :自减，将值减少 N （ N默认为1 ）
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m.
set
(
'k1'
,
'777'
)
m.incr(
'k1'
)
# k1 = 778
m.incr(
'k1'
,
10
)
# k1 = 788
m.decr(
'k1'
)
# k1 = 787
m.decr(
'k1'
,
10
)
# k1 = 777
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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的问题。举个例子：
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memcache中读取到product_count = 900
B用户刷新页面从memcache中读取到product_count = 900
A、B用户均购买商品，并修改product_count的值：
A用户修改后 product_count＝899
B用户修改后 product_count＝899
如此一来缓存内的数据便不再正确，实际此时product_count应该等于898.
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，需要使用 gets 和 cas ，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'
)
# ...
# 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"
)
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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；如果不相等，那表示在gets和cas执行之间，又有其他人执行了gets，则不允许修改。
集群操作
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", ]
用户如果要在内存中创建一个键值对（如：k1 = "v1"），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 < 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
代码如下：
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m
=
memcache.Client([(
'1.1.1.1:12000'
,
1
), (
'1.1.1.2:12000'
,
2
), (
'1.1.1.3:12000'
,
1
)], debug
=
True
)
m.
set
(
'k1'
,
'v1'
)
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