Memcached在实际应用中的案例_memcached 使用案列-优快云博客

网站加速

Memcached可以显著提升网站的响应速度，尤其是在处理高并发请求时。通过缓存数据库查询结果、用户会话数据和静态内容，可以减少对后端数据库的直接访问，从而降低服务器负载，提高用户体验。

示例代码 (使用Python Flask框架):

from flask import Flask, request
from pylibmc import Client

app = Flask(__name__)
client = Client(["localhost:11211"], binary=True)

@app.route('/user/<int:user_id>')
def get_user_profile(user_id):
    # 尝试从缓存中获取用户资料
    user_profile = client.get(f'user_{user_id}')
    
    if user_profile is None:
        # 如果缓存中没有，从数据库获取
        user_profile = fetch_user_profile_from_db(user_id)
        
        # 将结果存储到缓存中
        client.set(f'user_{user_id}', user_profile, time=600)  # 存储10分钟
        
    return user_profile

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

代码解释:

导入Flask和pylibmc库。
创建Flask应用和Memcached客户端。
定义路由/user/<int:user_id>，尝试从Memcached中获取用户资料。
如果缓存中没有数据，从数据库获取并存储到缓存中，设置TTL为10分钟。

分布式系统

在分布式系统中，Memcached可以作为共享缓存，协调多个节点之间的数据访问。它支持跨服务器的数据一致性，使数据可以在集群中的任何服务器上被访问，提高了系统的可扩展性和容错能力。

示例代码 (使用Python多节点Memcached集群):

from pylibmc import Client

# 创建Memcached客户端，连接到多台服务器
client = Client(["node1:11211", "node2:11211", "node3:11211"], binary=True)

# 存储数据
client.set("key", "value")

# 从集群中任一节点检索数据
value = client.get("key")
print("Retrieved value:", value)

代码解释:

创建Memcached客户端，连接到包含三个节点的集群。
使用set方法存储数据。
使用get方法从集群中检索数据，集群自动处理数据位置的逻辑。

API响应加速

在处理外部API请求时，Memcached可以缓存响应结果，避免重复调用同一API，减少了网络延迟和外部服务的负载。

示例代码 (使用Python缓存外部API响应):

import requests
from pylibmc import Client

client = Client(["localhost:11211"], binary=True)

def fetch_weather(city):
    # 尝试从缓存中获取天气数据
    weather_data = client.get(f'weather_{city}')
    
    if weather_data is None:
        # 如果缓存中没有，从API获取
        response = requests.get(f'https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=YOUR_API_KEY&q={city}')
        weather_data = response.json()
        
        # 将结果存储到缓存中
        client.set(f'weather_{city}', weather_data, time=3600)  # 存储1小时
        
    return weather_data

# 调用函数获取天气数据
weather = fetch_weather('London')
print(weather)

代码解释: