Memcache
1、介绍
MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库的负载。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，从而提高了网站访问的速度。 MemCaChe是一个存储键值对的HashMap，在内存中对任意的数据（比如字符串、对象等）所使用的key-value存储，数据可以来自数据库调用、API调用，或者页面渲染的结果。
本质上，它是一个简洁的key-value存储系统。
一般的使用目的是，通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性。
2、Memcached安装和基本使用
1、Memcached安装
wget http://memcached.org/latest tar -zxvf memcached-1.x.x.tar.gz cd memcached-1.x.x ./configure && make && sudo make install PS：依赖libevent yum install libevent-devel apt-get install libevent-dev
2、启动Memcached
memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.49.130 -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
3、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..
4、检查服务：
1、查看启动的memcache服务：
netstat -lp | grep memcached
2、查看memcache的进程号（根据进程号，可以结束memcache服务：“kill -9 进程号”）
ps -ef | grep memcached
3、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
import memcache mc=memcache.Client(['192.168.49.130:12000'],debug=True) #连接 #debug = True 表示运行出现错误时，显示错误信息，上线后移除该参数 mc.set('foo','bar') #通过键值对将数据放入缓存 # 设置失效时间 # mc.set('foo','bar',10) #10秒后失效 ret=mc.get('foo') #通过键取值 print(ret)
可能出现的错误：
MemCached: MemCache: inet:192.168.49.130:12000: connect: timed out. Marking dead.
如果memcached服务启动正常，那就是Linux防火墙的原因，需要在iptables里开放12000端口的访问权限，
#查看状态: iptables -L -n #下面添加对特定端口开放的方法： #使用iptables开放如下端口 /sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 8000 -j ACCEPT #保存 /etc/rc.d/init.d/iptables save #重启服务 service iptables restart #查看需要打开的端口是否生效？ service iptables status
2、天生支持集群
分布式缓存集群设计思想：
1、每一台Memcached服务器的内容都是不一样的，这些Memcached服务器缓存的内容加起来接近整个数据库的数据容量。
2、通过在客户端程序或者Memcached的负载均衡器上用hash算法，让同一数据内容都分配到Memcached服务器。
3、普通的hash算法对于节点宕机会带来大量的缓存数据流动（失效），可能会引起学崩效应。
4、一致性哈希算法（还可以带虚拟节点）可以让缓存节点宕机对节点的数据流动（失效）降到最低。
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
代码实现如下：
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、add
添加一条键值对，如果已经存在的 key，重复执行add操作异常
import memcache mc = memcache.Client(['192.168.49.130:12000'], 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！！！
4、replace
replace 修改某个key的值，如果key不存在，则异常
import memcache mc = memcache.Client(['192.168.49.130:12000'], debug=True) # 如果memcache中存在kkkk，则替换成功，否则异常 mc.replace('kkkk','999')
5、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 import memcache mc = memcache.Client(['192.168.49.130:12000'], debug=True) mc.set('key0', 'sb') mc.set_multi({'key1': 'val1', 'key2': 'val2'})
6、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 import memcache mc = memcache.Client(['192.168.49.130:12000'], debug=True) mc.delete('key0') mc.delete_multi(['key1', 'key2'])
7、get 和 get_multi
#get 获取一个键值对 #get_multi 获取多一个键值对 import memcache mc = memcache.Client(['192.168.49.130:12000'], debug=True) val = mc.get('key0') item_dict = mc.get_multi(["key1", "key2", "key3"])
8、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 import memcache mc = memcache.Client(['192.168.49.130:12000'], debug=True) # k1 = "v1" mc.append('k1', 'after') # k1 = "v1after" mc.prepend('k1', 'before') # k1 = "beforev1after"
9、decr 和 incr
#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 ） import memcache mc = memcache.Client(['192.168.49.130:12000'], 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
10、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
如果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，商品剩余还是 899
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，只要使用 gets 和 cas 即可，如：
import memcache mc = memcache.Client(['192.168.49.130:12000'], 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")
Ps：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，如果不想等，那表示在gets和cas执行之间，又有其他人执行了gets（获取了缓冲的指定值）， 如此一来有可能出现非正常数据，则不允许修改。