Python-Serverprogrammierung: Erfahren Sie, wie Sie mit Memcached die Leistung optimieren

Python-Serverprogrammierung: Lernen Sie, Memcached zur Optimierung der Leistung zu verwenden

Bei der Python-Serverprogrammierung ist die Leistungsoptimierung ein sehr wichtiges Thema. In Webanwendungen sind Datenbankabfragen sehr zeitaufwändige Vorgänge. Um die Leistung von Webanwendungen zu verbessern, besteht eine der Methoden darin, ein Caching-System zu verwenden. In Python ist Memcached ein sehr beliebtes Caching-System, das sehr schnell ist und den Zeitaufwand für Datenbankoperationen erheblich reduzieren kann.

In diesem Artikel werden die grundlegenden Konzepte und die Verwendung von Memcached vorgestellt und gezeigt, wie Memcached in Python verwendet wird, um die Anwendungsleistung zu verbessern.

Was ist Memcached?

Memcached ist ein leistungsstarkes verteiltes Speicherobjekt-Caching-System. Es kann häufig aufgerufene Daten im Speicher speichern, wodurch wiederholte Lesevorgänge in der Datenbank vermieden und die Leistung von Webanwendungen verbessert werden.

Memcached speichert Daten in Form von Schlüssel-Wert-Paaren. Beim Speichern von Daten müssen Sie einen Schlüssel und einen Wert angeben. Um einen im Memcached gespeicherten Wert abzurufen, geben Sie einfach den entsprechenden Schlüssel an.

Um die Zuverlässigkeit zu verbessern, verteilt memcached Daten zur Speicherung auf mehrere Server. Wenn ein Server ausfällt, migriert memcached seine Daten automatisch auf andere Speicherserver. Dieser Ansatz kann einzelne Fehlerquellen reduzieren und die Programmverfügbarkeit verbessern.

Memcached installieren und ausführen

Bevor Sie Memcached verwenden, müssen Sie es zuerst installieren. Bei den meisten Linux-Distributionen kann memcached über den Paketmanager installiert werden. In Ubuntu können Sie beispielsweise den folgenden Befehl zum Installieren verwenden:

$ sudo apt-get install memcached

Nach Abschluss der Installation können Sie den folgenden Befehl verwenden, um Memcached zu starten:

$ memcached -m 64 -p 11211 -u nobody -l 127.0.0.1

Dieser Befehl startet eine Memcached-Instanz, die 64 MB Speicher belegt, und hört zu auf 11211 auf dem lokalen Host-Port. Die vom Benutzer angegebene Option „-nobody“ bedeutet, dass memcached als „nobody“-Benutzer ausgeführt wird. Dabei handelt es sich um einen unprivilegierten Benutzer, der normalerweise kein Risiko für die Systemsicherheit darstellt.

Connect memcached

PyLibmc in Python ist eine Python-Clientbibliothek für Memcached. Um PyLibmc verwenden zu können, müssen Sie es zuerst installieren. Sie können es mit dem folgenden Befehl installieren:

$ pip install pylibmc

Nach Abschluss der Installation können Sie den folgenden Code verwenden, um eine Verbindung zu Memcached herzustellen:

import memcache

mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0)

Dadurch wird ein Memcached-Client-Objekt-MC erstellt, das mit dem 11211-Port des verbunden ist lokaler Host.

Speichern und Abrufen von Daten

Die Methode zum Speichern von Daten mit PyLibmc ist sehr einfach. Hier ist ein Beispiel:

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

Dadurch wird die Zeichenfolge „bar“ auf der Taste „foo“ im Memcached gespeichert.

Um die gespeicherten Daten abzurufen, können Sie den folgenden Code verwenden:

value = mc.get("foo")
print(value)  # 输出：bar

In den meisten Fällen reagiert memcached schnell auf Abruf- und Set-Anfragen. Wenn sich das angeforderte Schlüssel-Wert-Paar jedoch nicht im Cache befindet, müssen Sie die Daten in der Datenbank abfragen. In diesem Fall kann memcached keine große Hilfe leisten. Daher müssen Sie bei der Verwendung von Memcached berücksichtigen, welche Daten zum Zwischenspeichern geeignet sind, und die Memcached-Richtlinie entsprechend den Anforderungen der Anwendung festlegen.

Ablaufzeit festlegen

memcached ermöglicht das Festlegen einer Ablaufzeit für jedes Schlüssel-Wert-Paar. Diese Zeit wird ab dem Zeitpunkt berechnet, zu dem das Schlüssel-Wert-Paar gespeichert wird. Nach Erreichen der Zeit löscht memcached das Schlüssel-Wert-Paar automatisch aus dem Cache.

Hier ist ein Beispiel:

mc.set("foo", "bar", time=60)

Dieser Code entfernt das Schlüssel-Wert-Paar nach 60 Sekunden aus dem Cache.

Batch-Vorgang

Mit der zwischengespeicherten Client-Bibliothek von Python können mehrere Schlüssel-Wert-Paare stapelweise verarbeitet werden, wodurch die Leistung des Vorgangs verbessert wird.

Das Folgende ist ein Beispiel:

mc.set_multi({"foo": "bar", "hello": "world"})

Dadurch werden die beiden Schlüssel-Wert-Paare „foo“ und „hello“ gleichzeitig im Memcached gespeichert.

Leistung mit Memcached optimieren

Die Leistung einer Webanwendung mit Memcached zu optimieren ist keine leichte Aufgabe. Im Folgenden finden Sie einige Tipps für die Verwendung von Memcached zur Optimierung der Leistung:

1. Häufig gelesene Daten zwischenspeichern: In Webanwendungen müssen häufig bestimmte Daten gelesen werden, z. B. Benutzerkonfigurationsinformationen, die Anzahl der Likes von Artikeln usw. Diese Daten müssen bei jedem Lesen aus der Datenbank abgerufen werden. Sie können memcached verwenden, um diese Daten im Cache zu speichern, wodurch mehrere Datenbanklesevorgänge vermieden und die Anwendungsleistung verbessert werden.
2. Ablaufzeit nutzen: In manchen Fällen können die Daten im Cache veraltet sein. Beispielsweise können sich die Konfigurationsinformationen eines Benutzers nach 5 Minuten ändern. Wenn die Daten im Cache veraltet sind, müssen bei jedem Lesevorgang die neuesten Daten aus der Datenbank abgerufen werden. Um diese Situation zu vermeiden, können Sie die Ablaufzeit von Memcached festlegen. Wenn die Ablaufzeit erreicht ist, löscht Memcached das Schlüssel-Wert-Paar automatisch aus dem Cache.
3. Verteilten Cache verwenden: Wenn die Daten, die zwischengespeichert werden müssen, sehr groß sind, kann es vorkommen, dass eine einzelne zwischengespeicherte Instanz nicht alle zwischengespeicherten Daten speichern kann. Sie können die Verwendung mehrerer zwischengespeicherter Instanzen in Betracht ziehen, um zwischengespeicherte Daten in mehreren Instanzen zu speichern.
4. Lokalen Cache verwenden: In einigen Fällen können Sie die Verwendung eines lokalen Caches in Betracht ziehen. Lokales Caching ist schneller als verteiltes Caching, da die Daten im lokalen Speicher gespeichert werden. In Situationen mit mehreren Threads oder mehreren Prozessen können durch lokales Caching Sperrprobleme vermieden werden. Der Nachteil des lokalen Caches besteht jedoch darin, dass er nicht über die Vorteile des verteilten Caches verfügt und den Lastausgleich mehrerer Server nicht bewältigen kann.

Zusammenfassung

Dieser Artikel stellt die grundlegenden Konzepte und die Verwendung von Memcached vor und zeigt, wie man Memcached in Python verwendet, um die Leistung von Webanwendungen zu verbessern. Durch die Verwendung von Memcached können wiederholte Lesevorgänge in der Datenbank vermieden und so die Programmleistung verbessert werden. Allerdings müssen Sie bei der Verwendung von memcached einige Punkte beachten, z. B. für welche Daten die zwischengespeicherten Daten geeignet sind, die Festlegung der Ablaufzeit usw. Durch die korrekte Verwendung von Memcached können Sie die Leistung von Webanwendungen effektiv verbessern und das Benutzererlebnis verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Serverprogrammierung: Erfahren Sie, wie Sie mit Memcached die Leistung optimieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!