Python中memcached的操作详解（图文）

许多Web应用都将数据保存到MySQL这样的关系型数据库管理系统中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。 但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现数据库的负担加重、数据库响应恶化、 网站显示延迟等不良影响。分布式缓存是优化网站性能的重要手段，大量站点都通过可伸缩的服务器集群提供大规模热点数据缓存服务。通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，可以显著提高动态Web应用的速度和可扩展性。业界常用的有redis、memcached等，今天要讲的就是在python项目中如何使用memcached缓存服务。

memcached是一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统，可应用各种需要缓存的场景，其主要目的是通过降低对Database的访问来加速web应用程序。
memcached本身其实不提供分布式解决方案。在服务端，memcached集群环境实际就是一个个memcached服务器的堆积，环境搭建较为简单；cache的分布式主要是在客户端实现，通过客户端的路由处理来达到分布式解决方案的目的。客户端做路由的原理非常简单，应用服务器在每次存取某key的value时，通过路由算法把key映射到某台memcached服务器nodeA上，因此这个key所有操作都在nodeA上进行。只要服务器还缓存着该数据，就能保证缓存命中。
但是，当memcached集群要扩容的时候，就会引发问题。例如：网站需要将3台缓存服务器扩容成4台。在更改服务器列表后，若仍使用余数hash，很容易就计算出，75%的请求不能命中缓存。随着服务器集群规模增大，不能命中的比率就越高。

1%3 = 1    
1%4 = 1
2%3 = 2    
2%4 = 2
3%3 = 0    
3%4 = 3
4%4 = 1    
4%4 = 0
#以此类推

这样扩容操作风险极大，可能给数据库带来很大的瞬时压力，甚至可能导致数据库崩溃。解决这个问题有2个方法：1、在访问低谷进行扩容，在扩容后预热数据；2、使用更优的路由算法。目前使用较多的是一致性Hash算法。

一致性哈希

memcached客户端可采用一致性hash算法作为路由策略，如图，相对于一般hash（如简单取模）的算法，一致性hash算法除了计算key的hash值外，还会计算每个server对应的hash值，然后将这些hash值映射到一个有限的值域上（比如0~2^32）。通过寻找hash值大于hash(key)的最小server作为存储该key数据的目标server。如果找不到，则直接把具有最小hash值的server作为目标server。同时，一定程度上，解决了扩容问题，增加或删除单个节点，对于整个集群来说，不会有大的影响。

memcached内存管理采取预分配、分组管理的方式，分组管理就是我们上面提到的slab class，按照chunk的大小slab被分为很多种类。内存预分配过程是怎样的呢？向memcached添加一个item时候，memcached首先会根据item的大小，来选择最合适的slab class：例如item的大小为190字节，默认情况下class 4的chunk大小为160字节显然不合适，class 5的chunk大小为200字节，大于190字节，因此该item将放在class 5中（显然这里会有10字节的浪费是不可避免的），计算好所要放入的chunk之后，memcached会去检查该类大小的chunk还有没有空闲的，如果没有，将会申请1M（1个slab）的空间并划分为该种类chunk。例如我们第一次向memcached中放入一个190字节的item时，memcached会产生一个slab class 2（也叫一个page），并会用去一个chunk，剩余5241个chunk供下次有适合大小item时使用，当我们用完这所有的5242个chunk之后，下次再有一个在160～200字节之间的item添加进来时，memcached会再次产生一个class 5的slab（这样就存在了2个pages）。

注意事项

• chunk是在page里面划分的，而page固定为1m，所以chunk最大不能超过1m。

• chunk实际占用内存要加48B，因为chunk数据结构本身需要占用48B。

• 如果用户数据大于1m，则memcached会将其切割，放到多个chunk内。

• 已分配出去的page不能回收。

• -对于key-value信息，最好不要超过1m的大小；同时信息长度最好相对是比较均衡稳定的，这样能够保障最大限度的使用内存；同时，memcached采用的LRU清理策略，合理甚至过期时间，提高命中率。

使用场景

key-value能满足需求的前提下，使用memcached分布式集群是较好的选择，搭建与操作使用都比较简单；分布式集群在单点故障时，只影响小部分数据异常，目前还可以通过Magent缓存代理模式，做单点备份，提升高可用；整个缓存都是基于内存的，因此响应时间是很快，不需要额外的序列化、反序列化的程序，但同时由于基于内存，数据没有持久化，集群故障重启数据无法恢复。高版本的memcached已经支持CAS模式的原子操作，可以低成本的解决并发控制问题。

安装启动

$ sudo apt-get install memcached
$ memcached -m 32 -p 11211 -d
# memcached将会以守护程序的形式启动 memcached（-d），为其分配32M内存（-m 32），并指定监听 localhost的11211端口。

在python中可通过memcache库来操作memcached，这个库使用很简单，声明一个client就可以读写memcached缓存了。

python访问memcached

#!/usr/bin/env pythonimport memcache

mc = memcache.Client([&＃39;127.0.0.1:12000&＃39;],debug=0)

mc.set("some_key", "Some value")
value = mc.get("some_key")

mc.set("another_key", 3)
mc.delete("another_key")

mc.set("key", "1")   # note that the key used for incr/decr must be a string.
mc.incr("key")
mc.decr("key")

然而，python-memcached默认的路由策略没有使用一致性哈希。

    def _get_server(self, key):
        if isinstance(key, tuple):
            serverhash, key = key        
            else:
            serverhash = serverHashFunction(key)        
            if not self.buckets:            
            return None, None

        for i in range(Client._SERVER_RETRIES):
            server = self.buckets[serverhash % len(self.buckets)]            
            if server.connect():                
            # print("(using server %s)" % server,)
                return server, key
            serverhash = serverHashFunction(str(serverhash) + str(i))        
            return None, None

从源码中可以看到：server = self.buckets[serverhash % len(self.buckets)]，只是根据key进行了简单的取模。我们可以通过重写_get_server方法，让python-memcached支持一致性哈希。

import memcacheimport typesfrom hash_ring import HashRingclass MemcacheRing(memcache.Client):
    """Extends python-memcache so it uses consistent hashing to
    distribute the keys.
    """
    def init(self, servers, *k, **kw):
        self.hash_ring = HashRing(servers)
        memcache.Client.init(self, servers, *k, **kw)
        self.server_mapping = {}        
        for server_uri, server_obj in zip(servers, self.servers):
            self.server_mapping[server_uri] = server_obj    
            def _get_server(self, key):
        if type(key) == types.TupleType:            
        return memcache.Client._get_server(key)        
        for i in range(self._SERVER_RETRIES):
            iterator = self.hash_ring.iterate_nodes(key)            
            for server_uri in iterator:
                server_obj = self.server_mapping[server_uri]                
                if server_obj.connect():                    
                return server_obj, key        
                return None, None

torando项目中使用memcached

这里采用的策略是：1. 应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。2. 应用程序从cache中取数据，取到后返回。缓存更新是一个很复杂的问题，一般是先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。后面会再写文单独讨论memcached缓存更新的问题。

代码

# coding: utf-8import sysimport tornado.ioloopimport tornado.webimport loggingimport memcacheimport jsonimport urllib# 初始化memcache clientmc = memcache.Client([&＃39;127.0.0.1:11211&＃39;], debug=0)
mc_prefix = &＃39;demo&＃39;class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler):
    """ 把缓存处理抽象到BaseHandler基类 """
    USE_CACHE = False  # 控制是否使用缓存

    def format_args(self):
        arg_list = []        
        for a in self.request.arguments:            
        for value in self.request.arguments[a]:
                arg_list.append(&＃39;%s=%s&＃39; % (a, urllib.quote(value.replace(&＃39; &＃39;, &＃39;&＃39;))))        
                # 根据请求的URL产生key
        arg_list.sort()
        key = &＃39;%s?%s&＃39; % (self.request.path, &＃39;&&＃39;.join(arg_list)) if arg_list else self.request.path
        key = &＃39;%s_%s&＃39; % (mc_prefix, key)        
        # key太长，不进行缓存处理
        if len(key) > 250:
            logging.error(&＃39;key out of length: %s&＃39;, key)            
            return None

        return key    def get(self, *args, **kwargs):
        if self.USE_CACHE:            
        try:                
        # 根据请求获取key
                self.key = self.format_args()                
                if self.key:
                    data = mc.get(self.key)  
                    # 若缓存命中，则直接返回数据
                    if data:
                        logging.info(&＃39;get data from memecahce&＃39;)
                        self.finish(data)                        
                        return
            except Exception, e:
                logging.exception(e)        
                # 若未命中缓存，调用do_get处理请求，获取数据
        data = self.do_get()
        data_str = json.dumps(data)        
        # 把成功获取到的数据，放入memcache缓存
        if self.USE_CACHE and data and data.get(&＃39;result&＃39;, -1) == 0 and self.key:            
        try:
                mc.set(self.key, data_str, 60)            
                except Exception, e:
                logging.exception(e)

        self.finish(data_str)    def do_get(self):
        return Noneclass DemoHandler(BaseHandler):
    USE_CACHE = True

    def do_get(self):
        a = self.get_argument(&＃39;a&＃39;, &＃39;test&＃39;)
        b = self.get_argument(&＃39;b&＃39;, &＃39;test&＃39;)        
        # 访问数据库获取数据，此处略去
        data = {&＃39;result&＃39;: 0, &＃39;a&＃39;: a, &＃39;b&＃39;: b}        return datadef make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", DemoHandler),
    ])if name == "main":
    logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO,
                    format=&＃39;%(asctime)s %(levelno)s %(message)s&＃39;,
                    )

    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

测试结果

在浏览器访问http://127.0.0.1:8888/?a=1&b=3，终端打印的log如下：

2017-02-21 22:45:05,987 20 304 GET /?a=1&b=2 (127.0.0.1) 3.11ms
2017-02-21 22:45:07,427 20 get data from memecahce
2017-02-21 22:45:07,427 20 304 GET /?a=1&b=2 (127.0.0.1) 0.71ms
2017-02-21 22:45:10,350 20 200 GET /?a=1&b=3 (127.0.0.1) 0.82ms
2017-02-21 22:45:13,586 20 get data from memecahce

从日志可以看到，缓存命中的情况。

本文介绍了memcached的路由算法、内存管理、使用场景等基本概念，然后举例说明了在python项目中如何使用memcached缓存。缓存更新的问题还需要进一步分析讨论。

以上就是Python中memcached的操作详解（图文）的详细内容，更多请关注 第一PHP社区 其它相关文章！