-P 是設(shè)置保存Memcache的pid文件

Memcached命令

存儲(chǔ)命令: set/add/replace/append/prepend/cas

獲取命令: get/gets

其他命令: delete/stats..

Memcached管理

• Memcached memadmin php工具界面化管理安裝部署文檔

# memadmin php 工具管理（memcadmin-1.0.12.tar.gz）

1、安裝memadmin php工具。

2、 登陸memadmin php。

web方式訪問(wèn)：http://IP地址/memadmin/

默認(rèn)用戶名密碼都為admin。

2、Python 操作 Memcached

1）安裝 API 及 基本操作

python 操作 Memcached 使用 Python-memcached 模塊

下載安裝：https://pypi./pypi/python-memcached

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.1.5:12000'], debug=True)

mc.set('foo', 'bar')

ret = mc.get('foo')

print ret

2）天生支持集群

python-memcached 模塊原生支持集群操作，其原理本質(zhì)是在內(nèi)存維護(hù)一個(gè)主機(jī)列表，數(shù)字為權(quán)重，為3即出現(xiàn)3次，相對(duì)應(yīng)的幾率大

mc = memcache.Client([

('192.168.1.5:12000', 3), # 數(shù)字為權(quán)重

('192.168.1.9:12000', 1),

], debug=True)

# 那么在內(nèi)存中主機(jī)列表為：

# host_list = ['192.168.1.5','192.168.1.5','192.168.1.5','192.168.1.9',]

那么問(wèn)題來(lái)了，集群情況下如何選擇服務(wù)器存儲(chǔ)呢？

如果要?jiǎng)?chuàng)建設(shè)置一個(gè)鍵值對(duì)（如：k1 = 'v1'），那么它的執(zhí)行流程如下：

1. 將 k1 轉(zhuǎn)換成一個(gè)數(shù)字

2. 將數(shù)字和主機(jī)列表的長(zhǎng)度求余數(shù)，得到一個(gè)值 N（N 的范圍： 0 = N 列表長(zhǎng)度 ）

3. 在主機(jī)列表中根據(jù) 第2步得到的值為索引獲取主機(jī)，例如：host_list[N]

4. 連接 將第3步中獲取的主機(jī)，將 k1 = 'v1' 放置在該服務(wù)器的內(nèi)存中

獲取值的話也一樣

• 源碼、將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字

3）add

添加一個(gè)鍵值對(duì)，如果 key 已經(jīng)存在，重復(fù)添加執(zhí)行 add 則拋出異常

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.1.5:12000'], debug=True)

mc.add('k1', 'v1')

# mc.add('k1', 'v2') # 報(bào)錯(cuò)，對(duì)已經(jīng)存在的key重復(fù)添加，失?。。?！

4）replace

replace 修改某個(gè) key 的值，如果 key 不存在，則異常

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.1.5:12000'], debug=True)

# 如果memcache中存在kkkk，則替換成功，否則一場(chǎng)

mc.replace('kkkk','999')

5） set和 set_multi

set 設(shè)置一個(gè)鍵值對(duì)，如果 key 不存在，則創(chuàng)建

set_multi 設(shè)置多個(gè)鍵值對(duì)，如果 key 不存在，則創(chuàng)建

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.1.5:12000'], debug=True)

mc.set('name', 'nick')

mc.set_multi({'name': 'nick', 'age': '18'})

6） delete和 delete_multi

delete 刪除指定的一個(gè)鍵值對(duì)

delete_multi 刪除指定的多個(gè)鍵值對(duì)

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.1.5:12000'], debug=True)

mc..delete('name', 'nick')

mc.delete_multi({'name': 'nick', 'age': '18'})

7） get和 get_multi

get 獲取一個(gè)鍵值對(duì)

get_multi 獲取多個(gè)鍵值對(duì)

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.1.5:12000'], debug=True)

val = mc.get('name')

item_dict = mc.get_multi(['name', 'age',])

8）append和 prepend

append 修改指定key的值，在該值 后面 追加內(nèi)容

prepend 修改指定key的值，在該值 前面 插入內(nèi)容

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.1.5:12000'], debug=True)

# 原始值： k1 = 'v1'

mc.append('k1', 'after')

# k1 = 'v1after'

mc.prepend('k1', 'before')

# k1 = 'beforev1after'

9） decr和 incr

incr 自增，將 Memcached 中的某個(gè)值增加 N （ N 默認(rèn)為1 ）

decr 自減，將 Memcached 中的某個(gè)值減少 N （ N 默認(rèn)為1 ）

mport memcache

mc = memcache.Client(['192.168.1.5:12000'], debug=True)

mc.set('k1', '666')

mc.incr('k1')

# k1 = 667

mc.incr('k1', 10)

# k1 = 677

mc.decr('k1')

# k1 = 676

mc.decr('k1', 10)

# k1 = 666

10） gets和 cas

這兩個(gè)方法就是傳說(shuō)中的鎖 。為了避免臟數(shù)據(jù)的產(chǎn)生而生：

import memcache

mc = memcache.Client(['192.168.1.5:12000'], 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，那下面的設(shè)置將會(huì)執(zhí)行失敗，剖出異常

mc.cas('product_count', '899')

本質(zhì)：每次執(zhí)行 gets 時(shí)，就從 memcache 中獲取一個(gè)自增的數(shù)字，通過(guò) cas 去修改 gets 到的值時(shí)，會(huì)攜帶之前獲取的自增值和 memcache 中的自增值進(jìn)行比較，如果相等，則可以提交，如果不相等，那表示在 gets 和 cas 執(zhí)行之間，又有其他人執(zhí)行了 gets（獲取了緩沖的指定值），如此一來(lái)有可能出現(xiàn)非正常的數(shù)據(jù)，則不允許修改，并報(bào)錯(cuò)。

二、Redis

1、簡(jiǎn)介、安裝、使用、實(shí)例

Remote Dictionary Server（Redis）是一個(gè)基于 key-value 鍵值對(duì)的持久化數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。Redis 和 Memcached 緩存服務(wù)很像，但它支持存儲(chǔ)的 value 類型相對(duì)更多，包括 string (字符串)、list (鏈表)、set (集合)、zset (sorted set --有序集合)和 hash（哈希類型）。這些數(shù)據(jù)類型都支持 push/pop、add/remove 及取交集并集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。在此基礎(chǔ)上，Redis 支持各種不同方式的排序。與Memcached 一樣，為了保證效率，數(shù)據(jù)都是緩存在內(nèi)存中。區(qū)別的是 Redis 會(huì)周期性的把更新的數(shù)據(jù)寫入磁盤或者把修改操作寫入追加的記錄文件，并且在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了 master-slave (主從)同步。

Redis 的出現(xiàn)，再一定程度上彌補(bǔ)了 Memcached 這類 key-value 內(nèi)存換乘服務(wù)的不足，在部分場(chǎng)合可以對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)起到很好的補(bǔ)充作用。Redis 提供了 Python，Ruby，Erlang，PHP 客戶端，使用方便。

官方文檔：

http://www.Redis.io/documentation

http://www.Redis.cn/

Redis安裝和使用實(shí)例

• Redis 源碼快速安裝文檔

• Redis 安裝目錄及各文件作用

• 配置并啟動(dòng) Redis 服務(wù)

• 客戶端連接命令及命令測(cè)試

• Redis 的 php 客戶端拓展安裝

• Redis 主從同步

• Redis 負(fù)載均衡

至于 Redis 的負(fù)載均衡，方案有很多：

LVS、keepalived、Twemproxy

有時(shí)間再補(bǔ)上吧...

• Redis 持久化

Redis持久化方式有兩種：

（1）RDB：對(duì)內(nèi)存中數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)進(jìn)行快照；

（2）AOF：把每條寫命令都寫入文件，類似mysql的binlog日志

RDB。

將Redis在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)保存到磁盤里面，RDB文件是一個(gè)經(jīng)過(guò)壓縮的二進(jìn)制文件，通過(guò)該文件可以還原生成RDB文件時(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)。

RDB的生成方式：

（1）執(zhí)行命令手動(dòng)生成

• 有兩個(gè)Redis命令可以用于生成RDB文件，一個(gè)是SAVE，另一個(gè)是BGSAVE

• SAVE命令會(huì)阻塞Redis服務(wù)器進(jìn)程，直到RDB文件創(chuàng)建完畢為止，在服務(wù)器進(jìn)程阻塞期間，服務(wù)器不能處理任何命令請(qǐng)求；

• BGSAVE命令會(huì)派生出一個(gè)子進(jìn)程，然后由子進(jìn)程負(fù)責(zé)創(chuàng)建RDB文件，服務(wù)器進(jìn)程（父進(jìn)程）繼續(xù)處理命令請(qǐng)求，創(chuàng)建RDB文件結(jié)束之前，客戶端發(fā)送的BGSAVE和SAVE命令會(huì)被服務(wù)器拒絕。

（2）通過(guò)配置自動(dòng)生成

• 可以設(shè)置服務(wù)器配置的save選項(xiàng)，讓服務(wù)器每隔一段時(shí)間自動(dòng)執(zhí)行一次BGSAVE命令；

• 可以通過(guò)save選項(xiàng)設(shè)置多個(gè)保存條件，但只要其中任意一個(gè)條件被滿足，服務(wù)器就會(huì)執(zhí)行BGSAVE命令。

例如：

save 900 1

save 300 10

save 60 10000

那么只要滿足以下三個(gè)條件中的任意一個(gè)，BGSAVE命令就會(huì)被執(zhí)行：

• 服務(wù)器在900秒之內(nèi)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了至少1次修改

• 服務(wù)器在300秒之內(nèi)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了至少10次修改

• 服務(wù)器在60秒之內(nèi)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了至少10000次修改

AOF

AOF持久化是通過(guò)保存Redis服務(wù)器所執(zhí)行的寫命令來(lái)記錄數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)的。

AOF文件刷新的方式，有三種：

（1）appendfsync always - 每提交一個(gè)修改命令都調(diào)用fsync刷新到AOF文件，非常非常慢，但也非常安全；

（2）appendfsync everysec - 每秒鐘都調(diào)用fsync刷新到AOF文件，很快，但可能會(huì)丟失一秒以內(nèi)的數(shù)據(jù)；

（3）appendfsync no - 依靠OS進(jìn)行刷新，Redis不主動(dòng)刷新AOF，這樣最快，但安全性就差。

默認(rèn)并推薦每秒刷新，這樣在速度和安全上都做到了兼顧。

數(shù)據(jù)恢復(fù)

RDB方式：

RDB文件的載入工作是在服務(wù)器啟動(dòng)時(shí)自動(dòng)執(zhí)行的，沒(méi)有專門用于載入RDB文件的命令，只要Redis服務(wù)器在啟動(dòng)時(shí)檢測(cè)到RDB文件存在，它就會(huì)自動(dòng)載入RDB文件，服務(wù)器在載入RDB文件期間，會(huì)一直處于阻塞狀態(tài)，直到載入工作完成為止。

AOF方式

服務(wù)器在啟動(dòng)時(shí)，通過(guò)載入和執(zhí)行AOF文件中保存的命令來(lái)還原服務(wù)器關(guān)閉之前的數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)，具體過(guò)程：

（1）載入AOF文件

（2）創(chuàng)建模擬客戶端

（3）從AOF文件中讀取一條命令

（4）使用模擬客戶端執(zhí)行命令

（5）循環(huán)讀取并執(zhí)行命令，直到全部完成

如果同時(shí)啟用了RDB和AOF方式，AOF優(yōu)先，啟動(dòng)時(shí)只加載AOF文件恢復(fù)數(shù)據(jù)。

2、Python 操作 Redis

python安裝 Redis 模塊：

$ sudo pip install Redis

or

$ sudo easy_install Redis

or

$ sudo python setup.py install

詳見(jiàn)：

https://github.com/WoLpH/Redis-py

https://pypi./pypi/Redis

https://Redislabs.com/python-Redis

API的使用

1）操作模式

redis-py 提供兩個(gè)類 Redis 和 StrictRedis 用于實(shí)現(xiàn) Redis 的操作命令，StrictRedis 用于實(shí)現(xiàn)大部分官方的命令，并使用官方的語(yǔ)法和命令，Redis 是 StrictRedis 的子類，用于向后兼容舊版本的 redis-py。

import redis

r =redis.redis(host='192.168.1.5', port=6379)

r.set('foo', 'Bar')

print r.get('foo')

2）連接池

redis-py 使用 connection pool 來(lái)管理對(duì)一個(gè) Redis server 的所有連接，避免每次建立、釋放連接帶來(lái)的額外開(kāi)銷。默認(rèn)每個(gè) Redis 實(shí)例都會(huì)維護(hù)著一個(gè)自己的連接池。也可以覆蓋直接建立一個(gè)連接池，然后作為參數(shù) Redis，這樣就可以實(shí)現(xiàn)多個(gè) Redis 實(shí)例共享一個(gè)連接池資源。實(shí)現(xiàn)客戶端分片或有連接如何管理更細(xì)的顆?？刂?。

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.1.5', port=6379)

r = redis.redis(connection_pool=pool)

r.set('foo', 'Bar')

print r.get('foo')

3）操作

分為五種數(shù)據(jù)類型，見(jiàn)下圖：

①String 操作，String 在內(nèi)存中格式是一個(gè) name 對(duì)應(yīng)一個(gè) value 來(lái)存儲(chǔ)

②Hash 操作，Redis 中 Hash 在內(nèi)存中的存儲(chǔ)格式類似字典。

③List操作，Redis 中的 List 在在內(nèi)存中按照一個(gè) name 對(duì)應(yīng)一個(gè) List 來(lái)存儲(chǔ)，像變量對(duì)應(yīng)一個(gè)列表。

④Set 操作，Set 集合就是不允許重復(fù)的列表。

⑤有序集合，在集合的基礎(chǔ)上，為每個(gè)元素排序；元素的排序需要根據(jù)另外一個(gè)值來(lái)進(jìn)行比較，所以對(duì)于有序集合，每一個(gè)元素有兩個(gè)值：值和分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)是專門來(lái)做排序的。

4）管道

默認(rèn)情況下，Redis-py 每次在執(zhí)行請(qǐng)求時(shí)都會(huì)創(chuàng)建和斷開(kāi)一次連接操作（連接池申請(qǐng)連接，歸還連接池），如果想要在一次請(qǐng)求中執(zhí)行多個(gè)命令，則可以使用 pipline 實(shí)現(xiàn)一次請(qǐng)求執(zhí)行多個(gè)命令，并且默認(rèn)情況下 pipline 是原子性操作。

見(jiàn)以下實(shí)例：

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)

r = redis.redis(connection_pool=pool)

# pipe = r.pipeline(transaction=False)

pipe = r.pipeline(transaction=True)

r.set('name', 'nick')

r.set('age', '18')

pipe.execute()

5） 發(fā)布和訂閱

發(fā)布者：服務(wù)器

訂閱者：Dashboad 和數(shù)據(jù)處理

發(fā)布訂閱的 Demo 如下：

• RedisHelper

訂閱者：

發(fā)布者：

三、RabbitMQ

1、簡(jiǎn)介、安裝、使用

RabbitMQ 是一個(gè)在 AMQP 基礎(chǔ)上完成的，可復(fù)用的企業(yè)消息系統(tǒng)。他遵循 Mozilla Public License 開(kāi)源協(xié)議。

MQ 全稱為 Message Queue, 消息隊(duì)列（MQ）是一種應(yīng)用程序?qū)?yīng)用程序的通信方式。應(yīng)用程序通過(guò)讀寫出入隊(duì)列的消息（針對(duì)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)）來(lái)通信，而無(wú)需專用連接來(lái)鏈接它們。消息傳遞指的是程序之間通過(guò)在消息中發(fā)送數(shù)據(jù)進(jìn)行通信，而不是通過(guò)直接調(diào)用彼此來(lái)通信，直接調(diào)用通常是用于諸如遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用的技術(shù)。排隊(duì)指的是應(yīng)用程序通過(guò) 隊(duì)列來(lái)通信。隊(duì)列的使用除去了接收和發(fā)送應(yīng)用程序同時(shí)執(zhí)行的要求。

流程上生產(chǎn)者把消息放到隊(duì)列中去, 然后消費(fèi)者從隊(duì)列中取出消息。

• Producing，生產(chǎn)者, 產(chǎn)生消息的角色.

• Exchange，交換器, 在得到生產(chǎn)者產(chǎn)生的消息后, 把消息放入隊(duì)列的角色.

• Queue，隊(duì)列，消息暫時(shí)保存的地方.

• Consuming，消費(fèi)者， 把消息從隊(duì)列中取出的角色.

• 消息 Message

RabbitMQ安裝

2、使用API操作RabbitMQ

基于隊(duì)列 Queue 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)者消費(fèi)者模型：

• View Code

RabbitMQ 實(shí)現(xiàn)

1、acknowledgment 消息不丟失

no-ack ＝ False，如果消費(fèi)者由于某些情況宕了(its channel is closed, connection is closed, or TCP connection is lost)，那 RabbitMQ 會(huì)重新將該任務(wù)放入隊(duì)列中。

在實(shí)際應(yīng)用中，可能會(huì)發(fā)生消費(fèi)者收到Queue中的消息，但沒(méi)有處理完成就宕機(jī)（或出現(xiàn)其他意外）的情況，這種情況下就可能會(huì)導(dǎo)致消息丟失。為了避免這種情況發(fā)生，我們可以要求消費(fèi)者在消費(fèi)完消息后發(fā)送一個(gè)回執(zhí)給RabbitMQ，RabbitMQ收到消息回執(zhí)（Message acknowledgment）后才將該消息從Queue中移除；如果RabbitMQ沒(méi)有收到回執(zhí)并檢測(cè)到消費(fèi)者的RabbitMQ連接斷開(kāi)，則RabbitMQ會(huì)將該消息發(fā)送給其他消費(fèi)者（如果存在多個(gè)消費(fèi)者）進(jìn)行處理。這里不存在timeout概念，一個(gè)消費(fèi)者處理消息時(shí)間再長(zhǎng)也不會(huì)導(dǎo)致該消息被發(fā)送給其他消費(fèi)者，除非它的RabbitMQ連接斷開(kāi)。

這里會(huì)產(chǎn)生另外一個(gè)問(wèn)題，如果我們的開(kāi)發(fā)人員在處理完業(yè)務(wù)邏輯后，忘記發(fā)送回執(zhí)給RabbitMQ，這將會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的bug——Queue中堆積的消息會(huì)越來(lái)越多；消費(fèi)者重啟后會(huì)重復(fù)消費(fèi)這些消息并重復(fù)執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯……

消費(fèi)者

2、durable 消息不丟失

如果我們希望即使在RabbitMQ服務(wù)重啟的情況下，也不會(huì)丟失消息，我們可以將Queue與Message都設(shè)置為可持久化的（durable），這樣可以保證絕大部分情況下我們的RabbitMQ消息不會(huì)丟失。但依然解決不了小概率丟失事件的發(fā)生（比如RabbitMQ服務(wù)器已經(jīng)接收到生產(chǎn)者的消息，但還沒(méi)來(lái)得及持久化該消息時(shí)RabbitMQ服務(wù)器就斷電了），如果我們需要對(duì)這種小概率事件也要管理起來(lái)，那么我們要用到事務(wù)。由于這里僅為RabbitMQ的簡(jiǎn)單介紹，所以這里將不講解RabbitMQ相關(guān)的事務(wù)。

需要改兩處地方：

生產(chǎn)者

消費(fèi)者

3、消息獲取順序

默認(rèn)情況下，消費(fèi)者拿消息隊(duì)列里的數(shù)據(jù)是按平均分配，例如：消費(fèi)者1 拿隊(duì)列中 奇數(shù) 序列的任務(wù)，消費(fèi)者2 拿隊(duì)列中 偶數(shù) 序列的任務(wù)。

channel.basic_qos(prefetch_count=1) 表示誰(shuí)來(lái)誰(shuí)取，不再按照奇偶數(shù)排列，這個(gè)性能較高的機(jī)器拿的任務(wù)就多。

消費(fèi)者

4、發(fā)布訂閱

發(fā)布訂閱和簡(jiǎn)單的消息隊(duì)列區(qū)別在于，發(fā)布訂閱者會(huì)將消息發(fā)送給所有的訂閱者，而消息隊(duì)列中的數(shù)據(jù)被消費(fèi)一次便消失。所以，RabbitMQ 實(shí)現(xiàn)發(fā)布訂閱時(shí)，會(huì)為每一個(gè)訂閱者創(chuàng)建一個(gè)隊(duì)列，而發(fā)布者發(fā)布消息的時(shí)候，會(huì)將消息放置在所有相關(guān)的隊(duì)列中。

exchange type = fanout

發(fā)布者

訂閱者

5、關(guān)鍵字發(fā)送

第4步實(shí)例中，發(fā)送消息必須明確指定某個(gè)隊(duì)列并向其中發(fā)送消息，當(dāng)然，RabbitMQ 還支持根據(jù)關(guān)鍵字發(fā)送（隊(duì)列綁定關(guān)鍵字），發(fā)送者將消息發(fā)送到 exchange，exchange 根據(jù)關(guān)鍵字 判定應(yīng)該將數(shù)據(jù)發(fā)送至指定隊(duì)列。

exchange type = direct

消費(fèi)者

生產(chǎn)者

6、模糊匹配

exchange type = topic

在 topic 類型下，可以讓隊(duì)列綁定幾個(gè)模糊的關(guān)鍵字，之后發(fā)送者將數(shù)據(jù)發(fā)送到 exchange，exchange 將傳入”路由值“和 ”關(guān)鍵字“進(jìn)行匹配，匹配成功，則將數(shù)據(jù)發(fā)送到指定隊(duì)列。

匹配基本規(guī)則及示例：

• # 表示可以匹配 0 個(gè) 或 多個(gè) 單詞

• 表示只能匹配 一個(gè) 單詞

發(fā)送者路由值 隊(duì)列中

www.suoning.python www.* -- 不匹配

www.suoning.python www.# -- 匹配

消費(fèi)者

生產(chǎn)者

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