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本文轉載自微信公眾號「星安果」，作者AirPython 。轉載本文請聯系星安果公眾號。

 1. 前言

本篇文章繼續繼續另外一種比較常用的數據存儲方式：Memcached

Memcached：一款高性能分布式內存對象緩存系統，通過 內存緩存，以減少數據庫的讀取，從而分擔數據庫的壓力，進而提高網站的加載速度

Memcached，實際上是一套簡潔的鍵值對存儲系統，可以存儲各種類型的數據，包含：字符串、對象、圖像、文件、視頻等

由于 Memcached 的數據存儲在內存中，因此重啟服務或系統之后，數據會全部丟失;另外，當 Memcached 使用容量達到指定值時，會基于 LRU 算法，自動刪除掉不使用的緩存

Memcached 協議簡潔而強大，開發方便快捷，兼容大部分的開發語言;本篇文章就聊聊 Python 操作 Memcached 正確的姿勢

2. 準備

我們以在云服務器 Centos 7.8 安裝 Memcached-Server 為例

首先，在云服務器上安裝 Memcached

# 使用yum安裝memcached 
yum install memcached 

通過 whereis 命令，查詢出 Memcached 安裝的目錄

# 使用whereis命令查詢memcached安裝目錄 
# /usr/bin/memcached 
[root@VM-16-11-centos ~]# whereis memcached 
memcached: /usr/bin/memcached /usr/share/man/man1/memcached.1.gz 

然后，通過命令行及參數啟動 Memcached 服務

# 運行memcached服務 
# -p：端口號 
# -m：分類的內存 
# -d：守護進程，后臺運行 
# -u：運行memcached的用戶 
# -l：設置哪些ip可以連接到服務，0.0.0.0：容許外網ip訪問 
/usr/bin/memcached -p 11211 -m 64m -d -u root -l 0.0.0.0 

常見的啟動參數包含：

• -d：通過守護進程，在后臺運行
• -m：分配的最大內存，默認大小為 64 M
• -u：運行 Memcached 的用戶
• -l：設置可以訪問 Memecache 服務的 ip 地址，默認只能通過本機訪問;如果想外網進行訪問，需要設置為：0.0.0.0
• -p：設置 Memcached 監聽的端口號，默認為 111211
• -c：最大運行的并發連接數，默認為 1024

接著，開啟防火墻端口

需要注意的是，如果是云服務器，需要在安全組中開放相應端口號

# 開啟端口號 
firewall-cmd --add-port=11211/tcp --permanent 
 
# 重啟立即生效 
firewall-cmd --reload 

完成以上操作，我們有兩種方式操作數據

分別是：

1、通過 telnet 連接 Memecached 服務，使用命令行去操作

# 連接 
telnet IP地址 11211 

2、通過編程語言，包含：Python、Java、Php，去操作 Memcached 數據

以 Python 為例，需要安裝 python-memcached 依賴

# 安裝依賴 
pip3 install python-memcached 

3. 實戰

在操作 Memcache 中的數據之前，我們需要導入 memcache，使用 Client() 方法指定要操作的 Memecache 服務，構建一個數據連接對象

def __init__(self): 
    # 連接memcached服務，可以包含多個服務ip 
    self.mc = memcache.Client(['ip:11211'], debug=True) 

接下來我們以新增、查詢、更新、追加、刪除、為例，講講 Python 操作這些數據的方法

1、新增操作

新增操作對應的方法是：add(key,value,timeout)

其中，參數 timeout 表示數據保留的時間，超時會自動被清除掉

需要注意的是，如果準備插入鍵值對中的 key 在原數據集中不存在，則會新增一條記錄到數據集中;否則，會添加失敗，并警告提示

def __add(self): 
    """ 
    添加記錄 
    :return: 
    """ 
    # 添加一條數據，如果已經存在，會添加失敗，并提出異常 
    # time：保存時間，超時會被清除，單位為秒，默認是保存永久 
    # 注意：如果添加的key已經存在，會警告：MemCached: while expecting 'STORED', got unexpected response 'NOT_STORED' 
    self.mc.add("name", "xag", time=60 * 5) 
    self.mc.add("age", 23) 

2、查詢操作

Memcached 查詢操作分為：

• 通過 Key 去查詢單條記錄
• 通過多個 Key 組成的列表去查詢多條記錄

其中，單條記錄查詢對應的方法是：get(key)

def __query_one(self, key): 
    """ 
    查詢單條記錄 
    :return: 
    """ 
    result = self.mc.get(key) 
    print('單條記錄查詢,key:', key, ",value:", result) 

多條記錄的查詢，對應的方法是：get_multi(keys)

def __query_many(self, keys): 
    """ 
    查詢多條記錄 
    :param keys: 鍵值列表 
    :return: 
    """ 
    values = self.mc.get_multi(keys) 
 
    # dict，鍵值對 
    print(type(values)) 
    print('多條記錄查詢:', values) 

3、更新操作

更新操作包含三種方法，分別是：

• 更新一條記錄，如果鍵不存在，則更新失敗

對應方法是：replace(key,value)

• 更新一條記錄，如果鍵不存在，則新增一條記錄

對應方法是：set(key,value)

• 更新多條記錄，如果其中有不存在的鍵，則將對應的鍵值對新增到數據集中

對應方法：set_multi({key1:value1...})

具體實例代碼如下：

def __update_default(self): 
    """ 
    更新數據，包含：replace、set、set_multi 
    :return: 
    """ 
    # 1、使用replace更新一條記錄 
    # self.mc.replace("name","xag1") 
    # self.__query_one("name") 
 
    # 2、使用set更新記錄，如果key不存在，則添加一條記錄 
    # set = replace + add 
    # self.mc.set("name", "xag2") 
    # self.__query_one("name") 
 
    # 3、使用set_multi更新多條記錄，如果其中有不存在的key，則新建一個鍵值對 
    self.mc.set_multi({"name": "xag3", "age": 28}) 
    self.__query_many(["name", "age"]) 

4、追加操作

追加操作相當于修改某一個鍵的值，在頭部或者尾部追加數據

其中：

• append(str)：在尾部追加一段數據
• prepend(str)：在頭部新增一段數據

實踐代碼如下：

def __update_append(self): 
    """ 
    追加更新，包含：append、prepend 
    :return: 
    """ 
 
    # 1、append 
    # value尾部追加內容 
    self.mc.append("name","我是新增的內容") 
    self.__query_one("name") 
 
    # 2、prepend 
    # 頭部新增內容 
    self.mc.prepend("name","頭部新增的內容") 
    self.__query_one("name") 

5、刪除操作

和查詢操作類似，刪除操作同樣支持單個鍵值對的刪除和多個鍵值對的刪除

• delete(key)：刪除某一個鍵值對
• delete_multi(keys)：刪除列表中所有的 Key 對應的所有鍵值對

對應的操作代碼如下：

def __delete(self): 
    """ 
    刪除數據，包含：delete、delete_multi 
    :return:delete_multi 
    """ 
    # 1、delete 
    # 刪除單條鍵值對 
    # self.mc.delete("age") 
    # self.__query_one("age") 
 
    # 2、delete_multi 
    # 刪除多條記錄 
    keys = ["name","age"] 
    self.mc.delete_multi(keys) 
    self.__query_many(keys) 

4.最后

本篇文章通過 Python，實現了對 Memcached 數據的常規操作，更多復雜的操作可以點擊閱讀原文去查看