Memcached的python操作

什么是Memcached？

Free & open source, high-performance, distributed memory object caching system, generic in nature, but intended for use in speeding up dynamic web applications by alleviating database load.
免费&开源，高效，分布书内存缓存系统，对于高速动态的web应用能有效的减轻数据库负载。
Memcached is an in-memory key-value store for small chunks of arbitrary data (strings, objects) from results of database calls, API calls, or page rendering.
以key-value的形式保存小块的数据（字符串，对象）从数据的调用，API的调用，或者网页的缓存。

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Linux安装Memcached

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

memcached -d -m 10    -u root -l 192.168.1.103 -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

#杀掉缓存
ps aux|grep memcached
killall memcached

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

Python 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

Python-memcached API总结

@set(key,val,time=0,min_compress_len=0)
无条件键值对的设置，其中的time用于设置超时，单位是秒，而min_compress_len则用于设置zlib压缩(注:zlib是提供数据压缩用的函式库)
@set_multi(mapping,time=0,key_prefix='',min_compress_len=0)
设置多个键值对，key_prefix是key的前缀，完整的键名是key_prefix+key, 使用方法如下
  >>> mc.set_multi({'k1' : 1, 'k2' : 2}, key_prefix='pfx_') == []
  >>> mc.get_multi(['k1', 'k2', 'nonexist'], key_prefix='pfx_') == {'k1' : 1, 'k2' : 2}
@add(key,val,time=0,min_compress_len=0)
添加一个键值对，内部调用_set()方法
@replace(key,val,time=0,min_compress_len=0)
替换value，内部调用_set()方法
@get(key)
根据key去获取value，出错返回None
@get_multi(keys,key_prefix='')
获取多个key的值，返回的是字典。keys为key的列表
@delete(key,time=0)
删除某个key。time的单位为秒，用于确保在特定时间内的set和update操作会失败。如果返回非0则代表成功
@incr(key,delta=1)
自增变量加上delta，默认加1，使用如下
>>> mc.set("counter", "20")  
>>> mc.incr("counter")
21
@decr(key,delta=1)
自减变量减去delta，默认减1
5._set方法
很多方法内部都调用了_set方法，其源码如下：

动手测试

1. Hello world

import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True)
#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。
mc.set("foo", "hello world")
ret = mc.get('foo')
print ret

2.原生支持集群

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

Python代码使用集群

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')

3.添加，跟换，设置，删除操作

# -*- coding:utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
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！！！如果已经存在的 key，重复执行add操作异常

mc.replace('kkkk','999')
# 如果memcache中存在kkkk，则替换成功，如果key不存在，则异常
'''
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
'''
mc.set('key0', 'wupeiqi')
mc.set_multi({'key1': 'val1', 'key2': 'val2'})
'''
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
'''
mc.delete('key0')
mc.delete_multi(['key1', 'key2'])
'''
get            获取一个键值对
get_multi   获取多一个键值对
'''
val = mc.get('key0')
item_dict = mc.get_multi(["key1", "key2", "key3"])
'''
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
'''
mc.append('k1', 'after')
# k1 = "v1after"

mc.prepend('k1', 'before')
# k1 = "beforev1after"
'''
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 ）
'''
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

v = mc.gets('product_count')
# 类似事物，保证数据的准确性。
# 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")