Programmation serveur Python : Apprenez à utiliser Memcached pour optimiser les performances

Programmation serveur Python : Apprenez à utiliser memcached pour optimiser les performances

Dans la programmation serveur Python, l'optimisation des performances est une question très importante. Dans les applications Web, les requêtes de bases de données sont des opérations très chronophages. Par conséquent, afin d’améliorer les performances des applications Web, l’une des méthodes consiste à utiliser un système de mise en cache. En Python, memcached est un système de mise en cache très populaire, très rapide et capable de réduire considérablement le temps requis pour les opérations de base de données.

Cet article présentera les concepts de base et l'utilisation de memcached, et montrera comment utiliser memcached en Python pour améliorer les performances des applications.

Qu'est-ce que memcached ?

Memcached est un système de mise en cache d'objets de mémoire distribuée hautes performances. Il peut stocker en mémoire les données fréquemment consultées, évitant ainsi les lectures répétées de la base de données et améliorant les performances des applications Web.

Memcached stocke les données sous forme de paires clé-valeur. Lors du stockage de données, vous devez fournir une clé et une valeur. Pour récupérer une valeur stockée dans memcached, il suffit de fournir la clé correspondante.

Afin d'améliorer la fiabilité, memcached distribue les données sur plusieurs serveurs pour le stockage. Lorsqu'un serveur tombe en panne, memcached migre automatiquement ses données vers d'autres serveurs de stockage. Cette approche peut réduire les points de défaillance uniques et améliorer la disponibilité du programme.

Installez et exécutez memcached

Avant d'utiliser memcached, vous devez d'abord l'installer. Sur la plupart des distributions Linux, memcached peut être installé via le gestionnaire de packages. Par exemple, dans Ubuntu, vous pouvez utiliser la commande suivante pour installer :

$ sudo apt-get install memcached

Une fois l'installation terminée, vous pouvez utiliser la commande suivante pour démarrer memcached :

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

Cette commande démarrera une instance memcached occupant 64 Mo de mémoire et écoutera à 11211 sur le port hôte local. L'option -nobody spécifiée par l'utilisateur signifie que memcached s'exécute en tant qu'utilisateur personne, qui est un utilisateur non privilégié et ne présente généralement pas de risque pour la sécurité du système.

Connexion de memcached

PyLibmc en Python est une bibliothèque client Python pour memcached. Pour utiliser PyLibmc, vous devez d'abord l'installer. Vous pouvez l'installer à l'aide de la commande suivante :

$ pip install pylibmc

Une fois l'installation terminée, vous pouvez utiliser le code suivant pour vous connecter à memcached :

import memcache

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

Cela créera un objet client memcached mc, qui est connecté au port 11211 du hôte local.

Stockage et récupération de données

La méthode de stockage de données à l'aide de PyLibmc est très simple. Voici un exemple :

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

Cela stockera la chaîne "bar" sur la clé "foo" dans memcached.

Pour obtenir les données stockées, vous pouvez utiliser le code suivant :

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

Dans la plupart des cas, memcached répond rapidement aux requêtes d'obtention et de définition. Toutefois, si la paire clé-valeur demandée ne se trouve pas dans le cache, vous devez interroger les données dans la base de données. Dans ce cas, memcached ne peut pas fournir beaucoup d'aide. Par conséquent, lorsque vous utilisez Memcached, vous devez déterminer quelles données sont adaptées à la mise en cache et définir la stratégie Memcached en fonction des besoins de l'application.

Définir le délai d'expiration

memcached permet de définir un délai d'expiration pour chaque paire clé-valeur. Ce temps est calculé à partir du moment où la paire clé-valeur est stockée, et une fois le temps atteint, memcached supprimera automatiquement la paire clé-valeur du cache.

Voici un exemple :

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

Ce code supprimera la paire clé-valeur du cache après 60 secondes.

Opération par lots

À l'aide de la bibliothèque client memcached de Python, plusieurs paires clé-valeur peuvent être exploitées par lots, améliorant ainsi les performances de l'opération.

Ce qui suit est un exemple :

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

Cela stockera les deux paires clé-valeur "foo" et "hello" dans memcached en même temps.

Optimiser les performances avec memcached

Optimiser les performances d'une application Web à l'aide de memcached n'est pas une tâche facile. Voici quelques conseils pour utiliser memcached afin d'optimiser les performances :

1. Mise en cache des données fréquemment lues : Dans les applications Web, certaines données doivent souvent être lues, comme les informations de configuration utilisateur, le nombre de likes sur les articles, etc. Ces données doivent être obtenues à partir de la base de données à chaque lecture. Vous pouvez utiliser memcached pour stocker ces données dans le cache, évitant ainsi plusieurs lectures de base de données et améliorant les performances des applications.
2. Utiliser le délai d'expiration : dans certains cas, les données du cache peuvent devenir obsolètes. Par exemple, les informations de configuration d'un utilisateur peuvent changer après 5 minutes. Si les données du cache sont obsolètes, chaque lecture devra récupérer les dernières données de la base de données. Afin d'éviter cette situation, vous pouvez définir le délai d'expiration de memcached. Lorsque le délai d'expiration arrive, memcached supprimera automatiquement la paire clé-valeur du cache.
3. Utiliser le cache distribué : si les données à mettre en cache sont très volumineuses, il peut arriver qu'une seule instance Memcached ne puisse pas stocker toutes les données mises en cache. Vous pouvez envisager d'utiliser plusieurs instances Memcached pour stocker les données mises en cache dans plusieurs instances.
4. Utiliser le cache local : dans certains cas, vous pouvez envisager d'utiliser le cache local. La mise en cache locale est plus rapide que la mise en cache distribuée car les données sont stockées dans la mémoire locale et, dans les situations multithread ou multiprocessus, la mise en cache locale peut éviter les problèmes de verrouillage. Cependant, l’inconvénient du cache local est qu’il ne présente pas les avantages du cache distribué et ne peut pas gérer l’équilibrage de charge de plusieurs serveurs.

Résumé

Cet article présente les concepts de base et l'utilisation de memcached, et montre comment utiliser memcached en Python pour améliorer les performances des applications Web. L'utilisation de Memcached peut éviter les lectures répétées de la base de données, améliorant ainsi les performances du programme. Cependant, vous devez faire attention à certains problèmes lors de l'utilisation de memcached, tels que les données auxquelles les données mises en cache conviennent et la définition du délai d'expiration, etc. En utilisant correctement Memcached, vous pouvez améliorer efficacement les performances des applications Web et améliorer l'expérience utilisateur.

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