Python サーバー プログラミング: memcached を使用してパフォーマンスを最適化する方法を学ぶ

Python サーバー プログラミング: memcached を使用してパフォーマンスを最適化する方法を学ぶ

Python サーバー プログラミングでは、パフォーマンスの最適化は非常に重要な問題です。 Web アプリケーションでは、データベース クエリは非常に時間のかかる操作です。そこで、Webアプリケーションのパフォーマンスを向上させるためには、キャッシュシステムを利用する方法が考えられます。 Python では、memcached は非常に人気のあるキャッシュ システムであり、非常に高速で、データベース操作に必要な時間を大幅に短縮できます。

この記事では、memcached の基本概念と使用法を紹介し、Python で memcached を使用してアプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法を示します。

memcached とは何ですか?

Memcached は、高性能の分散メモリ オブジェクト キャッシュ システムです。頻繁にアクセスされるデータをメモリに保存できるため、データベースの繰り返し読み取りが回避され、Web アプリケーションのパフォーマンスが向上します。

Memcached は、キーと値のペアの形式でデータを保存します。データを保存するときは、キーと値を指定する必要があります。 memcached に保存されている値を取得するには、対応するキーを指定するだけです。

信頼性を向上させるために、memcached はデータを複数のサーバーに分散して保存します。サーバーがダウンすると、memcached はそのデータを他のストレージ サーバーに自動的に移行します。このアプローチにより、単一障害点が削減され、プログラムの可用性が向上します。

memcached のインストールと実行

memcached を使用する前に、最初に memcached をインストールする必要があります。ほとんどの Linux ディストリビューションでは、memcached はパッケージ マネージャーを通じてインストールできます。たとえば、Ubuntu では、次のコマンドを使用してインストールできます。

$ sudo apt-get install memcached

インストールが完了したら、次のコマンドを使用して memcached を起動できます。

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

このコマンドは、 64MB のメモリを占有する memcached インスタンス。ローカル ホストのポート 11211 でリッスンします。ユーザー指定の -nobody オプションは、memcached が nobody ユーザーとして実行されることを意味します。nobody ユーザーは特権のないユーザーであり、通常はシステム セキュリティにリスクをもたらしません。

memcached への接続

Python での PyLibmc は、memcached の Python クライアント ライブラリです。 PyLibmc を使用するには、最初にインストールする必要があります。次のコマンドを使用してインストールできます:

$ pip install pylibmc

インストールが完了したら、次のコードを使用して memcached に接続できます:

import memcache

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

これにより、memcached クライアント オブジェクト mc が作成されます。ローカルホスト上位のポート 11211 に接続します。

データの保存と取得

PyLibmc を使用してデータを保存する方法は非常に簡単です。以下に例を示します。

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

これにより、文字列「bar」が memcached のキー「foo」に保存されます。

保存されたデータを取得するには、次のコードを使用できます:

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

ほとんどの場合、memcached は get および set リクエストに迅速に応答できます。ただし、要求されたキーと値のペアがキャッシュにない場合は、データベース内のデータをクエリする必要があります。この場合、memcached はあまり役に立ちません。したがって、memcached を使用する場合は、どのデータがキャッシュに適しているかを検討し、アプリケーションのニーズに応じて memcached 戦略を設定する必要があります。

有効期限の設定

memcached では、キーと値のペアごとに有効期限を設定できます。この時間は、キーと値のペアが保存された時間から計算され、その時間に達すると、memcached はキーと値のペアをキャッシュから自動的に削除します。

これは例です:

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

このコードは、60 秒後にキャッシュからキーと値のペアを削除します。

バッチ操作

Python の memcached クライアント ライブラリを使用すると、複数のキーと値のペアをバッチで操作できるため、操作のパフォーマンスが向上します。

以下は例です:

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

これにより、2 つのキーと値のペア「foo」と「hello」が同時に memcached に保存されます。

memcached を使用してパフォーマンスを最適化する

memcached を使用して Web アプリケーションのパフォーマンスを最適化することは、簡単な作業ではありません。 memcached を使用してパフォーマンスを最適化するためのいくつかのヒントを以下に示します。

1. 頻繁に読み取られるデータをキャッシュする: Web アプリケーションでは、ユーザー構成情報、記事情報など、特定のデータを読み取る必要があることがよくあります。いいねなど。このデータは、読み取られるたびにデータベースから取得する必要があります。 memcached を使用してこのデータをキャッシュに保存すると、データベースからの複数回の読み取りが回避され、アプリケーションのパフォーマンスが向上します。
2. 使用有効期限: 場合によっては、キャッシュ内のデータが古くなる可能性があります。たとえば、ユーザーの構成情報は 5 分後に変更される可能性があります。キャッシュ内のデータが古い場合は、読み取りごとにデータベースから最新のデータを取得する必要があります。この状況を回避するために、memcached の有効期限を設定すると、有効期限が到来すると、memcached はキーと値のペアをキャッシュから自動的に削除します。
3. 分散キャッシュを使用する: キャッシュする必要があるデータが非常に大きい場合、単一の memcached インスタンスではすべてのキャッシュ データを保存できない場合があります。複数の memcached インスタンスを使用して、キャッシュされたデータを複数のインスタンスに保存することを検討できます。
4. ローカル キャッシュの使用: 場合によっては、ローカル キャッシュの使用を検討できます。ローカル キャッシュはデータがローカル メモリに保存されるため、分散キャッシュより高速です。また、マルチスレッドまたはマルチプロセスの状況では、ローカル キャッシュによりロックの問題を回避できます。ただし、ローカル キャッシュの欠点は、分散キャッシュの利点がなく、複数のサーバーの負荷分散に対応できないことです。

要約

この記事では、memcached の基本概念と使用法を紹介し、Python で memcached を使用して Web アプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法を示します。 memcached を使用すると、データベースの繰り返し読み取りを回避できるため、プログラムのパフォーマンスが向上します。ただし、me​​mcached を使用する場合は、キャッシュされたデータがどのデータに適しているか、有効期限の設定など、いくつかの問題に注意する必要があります。 memcached を正しく使用すると、Web アプリケーションのパフォーマンスを効果的に向上させ、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

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