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。
Memcached安装和基本使用
服务端Memcached安装：
1 用wget 去http://memcached.org下载最新源码 2 tar -zxvf memcached-x.x.x.tar.gz 3 cd memcached-x.x.x 4 ./configure && make && make test && sudo make install 5 PS：依赖libevent，需要提前安装 6 yum install libevent-devel 7 #apt-get install libevent-dev
启动Memcached：
1 memcached -d -m 10 -u root -l 0.0.0.0 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid 2 3 参数说明: 4 -d 是启动一个守护进程 5 -m 是分配给Memcache使用的内存数量，单位是MB 6 -u 是运行Memcache的用户 7 -l 是监听的服务器IP地址 8 -p 是设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口 9 -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 10 -P 是设置保存Memcache的pid文件
Memcached命令：
1 存储命令: set/add/replace/append/prepend/cas 2 获取命令: get/gets 3 其他命令: delete/stats..
Python操作Memcached
安装API：
1 python操作Memcached使用Python-memcached模块 2 下载安装：https://pypi.python.org/pypi/python-memcached
简单的操作示例：
1 #!/usr/bin/env python3 2 #coding:utf8 3 import memcache 4 #链接 5 mc = memcache.Client(['139.129.5.191:12000'], debug=True) 6 #插入 7 mc.set("name", "python") 8 #读取 9 ret = mc.get('name') 10 print (ret) 11 12 # 输出结果 13 python 14 15 # debug=True表示运行出现错误时，可以显示错误信息，正式环境可以不加
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。
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 = “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：
1 #!/usr/bin/env python3 2 #coding:utf8 3 import memcache 4 mc = memcache.Client([('1.1.1.1:12000', 1), ('1.1.1.2:12000', 2),('1.1.1.3:12000',3)]) 5 mc.set('k1','value1') 6 ret = mc.get('k1') 7 print (ret)
基本memcached操作：
- add 添加一条键值对，如果已经存在的key，重复执行add操作会出现异常。
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client(['0.0.0.0:12000']) 5 mc.add('k1', 'v1') 6 mc.add('k1', 'v2') # 报错，对已经存在的key重复添加，失败！！！ 7 例如： 8 ret1 = mc.add('name','tom') 9 print(refalse) 10 ret2 = mc.add('name','jack') 11 print(retrue) 12 结果： 13 False #当已经存在key 那么返回false 14 True #如果不存在key 那么返回treue
- replace replace修改某个key的值，如果key不存在，则异常
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client(['0.0.0.0:12000']) 5 mc.set('name','tom') 6 re = mc.get('name') 7 print(re) 8 rereplace = mc.replace('name','jack') 9 re = mc.get('name') 10 print(rereplace,re) 11 结果： 12 tom #第一次赋值 13 True jack #如果存在key那么修改成功为yaoyao 返回True 14 rereplace = mc.replace('name1','hahaha') 15 re = mc.get('name1') 16 print(rereplace,re) 17 结果： 18 False None #如果不存在key，修改失败，返回空值
- 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。
1 import memcache 2 mc = memcache.Client(['0.0.0.0:12000']) 3 mc.set('name','tom') 4 re = mc.get('name') 5 print('set用法',re) #设置一个键值对 6 dic = {'name':'to,','age':'19','job':'IT'} 7 mc.set_multi(dic) #设置多个键值对 8 #或者mc.set_multi({'name':'tom','age':'19','job':'IT'}) 9 mcname = mc.get('name') 10 mcage = mc.get('age') 11 mcjob = mc.get('job') 12 print('set_multi用法:',mcname,mcage,mcjob)
- delete 和 delete_multi
delete : 在Memcached中删除指定的一个键值对。
delete_multi : 在Memcached中删除指定多个键值对。
import memcache mc = memcache.Client(['0.0.0.0:12000']) mc.set('name','tom') re = mc.get('name') print('存在',re) mc.delete('name') re = mc.get('name') print('删除',re) #删除一个键值对
- get 和 get_multi
get : 获取一个键值对。
get_multi : 获取多个键值对。
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client(['0.0.0.0:12000']) 5 mc.set('name','tom') 6 re = mc.get('name') 7 print('get',re) #获取一个键值对 8 dic = {'name':'to,','age':'19','job':'IT'} 9 mc.set_multi(dic) 10 regetmu=mc.get_multi(['name','age','job']) 11 print('get_multi',re) #获取多个键值对的值
- 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。
1 import memcache 2 mc = memcache.Client(['0.0.0.0:12000']) 3 mc.set('num','第一|') 4 re = mc.get('num') 5 print(re) 6 mc.append('num','追加第二个') #在第一后面追加 7 re = mc.get('num') 8 print(re) 9 mc.prepend('num','我是零个') #在第一前面追加 10 re = mc.get('num') 11 print(re) 12 结果： 13 第一| 14 第一|追加第二个 15 我是零个第一|追加第二个
- decr 和 incr
decr : 自减，将Memcached中的一个值增加N（N默认为1）
incr : 自增，将Memcached中的一个值减少N（N默认为1）
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client(['0.0.0.0:12000']) 5 mc.set('num','1') 6 re = mc.get('num') 7 print('我是没加过的值',re) 8 mc.incr('num','9') 9 re = mc.get('num') 10 print('我是加上新增后的值',re) 11 mc.decr('num','5') 12 re = mc.get('num') 13 print('我是减去的值',re) 14 # 结果： 15 我是没加过的值 1 16 我是加上新增后的值 10 17 是减去的值 5
- 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 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import memcache 4 mc = memcache.Client(['0.0.0.0:12000'],cache_cas=True) 5 mc.set('count','10') 6 reget = mc.get('count') 7 print('件数',reget) 8 regets = mc.gets('count') 9 print(regets) 10 # 如果有人在gets之后和cas之前修改了product_count，那么， 11 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 12 recas = mc.cas('count','11') 13 print(recas) 14 regets = mc.gets('count') 15 print('修改',regets)
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，那么表示在gets和cas执行之间，又有其他人执行了gets，则不允许修改。
