Python 서버 프로그래밍: memcached를 사용하여 성능을 최적화하는 방법 알아보기

Python 서버 프로그래밍: memcached를 사용하여 성능을 최적화하는 방법을 알아보세요.

Python 서버 프로그래밍에서 성능 최적화는 매우 중요한 문제입니다. 웹 애플리케이션에서 데이터베이스 쿼리는 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 따라서 웹 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위한 방법 중 하나가 캐싱 시스템을 사용하는 것이다. Python에서 memcached는 매우 빠르고 데이터베이스 작업에 필요한 시간을 크게 줄일 수 있는 매우 널리 사용되는 캐싱 시스템입니다.

이 글에서는 memcached의 기본 개념과 사용법을 소개하고 Python에서 memcached를 사용하여 애플리케이션 성능을 향상시키는 방법을 보여줍니다.

멤캐시란 무엇인가요?

Memcached는 고성능 분산 메모리 객체 캐싱 시스템입니다. 자주 액세스하는 데이터를 메모리에 저장할 수 있으므로 데이터베이스를 반복적으로 읽는 것을 방지하고 웹 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Memcached는 키-값 쌍 형태로 데이터를 저장합니다. 데이터를 저장할 때 키와 값을 제공해야 합니다. memcached에 저장된 값을 검색하려면 해당 키를 제공하기만 하면 됩니다.

신뢰성을 높이기 위해 memcached는 데이터를 여러 서버에 분산하여 저장합니다. 서버가 다운되면 memcached는 자동으로 해당 데이터를 다른 스토리지 서버로 마이그레이션합니다. 이 접근 방식은 단일 실패 지점을 줄이고 프로그램 가용성을 향상시킬 수 있습니다.

memcached 설치 및 실행

memcached를 사용하기 전에 먼저 memcached를 설치해야 합니다. 대부분의 Linux 배포판에서 memcached는 패키지 관리자를 통해 설치할 수 있습니다. 예를 들어 Ubuntu에서는 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

$ sudo apt-get install memcached

설치가 완료된 후 다음 명령을 사용하여 memcached를 시작할 수 있습니다.

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

이 명령은 64MB의 메모리를 차지하는 memcached 인스턴스를 시작하고 수신 대기합니다. 로컬 호스트 포트에서 11211로. 사용자 지정 -nobody 옵션은 memcached가 권한이 없는 사용자이며 일반적으로 시스템 보안에 위험을 초래하지 않는Nobody 사용자로 실행됨을 의미합니다.

Connect memcached

Python의 PyLibmc는 memcached용 Python 클라이언트 라이브러리입니다. PyLibmc를 사용하려면 먼저 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

$ pip install pylibmc

설치가 완료된 후 다음 코드를 사용하여 memcached에 연결할 수 있습니다.

import memcache

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

이렇게 하면 memcached 클라이언트 개체 mc가 생성되며 이는 memcached의 11211 포트에 연결됩니다. 로컬 호스트.

데이터 저장 및 검색

PyLibmc를 사용하여 데이터를 저장하는 방법은 매우 간단합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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

이것은 memcached의 "foo" 키에 "bar" 문자열을 저장합니다.

저장된 데이터를 가져오려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

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

대부분의 경우 memcached는 요청을 가져오고 설정하는 데 신속하게 응답합니다. 그러나 요청한 키-값 쌍이 캐시에 없으면 데이터베이스의 데이터를 쿼리해야 합니다. 이 경우 memcached는 많은 도움을 제공할 수 없습니다. 따라서 memcached를 사용할 때에는 어떤 데이터가 캐싱에 적합한지 고려해야 하며, 애플리케이션의 필요에 따라 memcached 정책을 설정해야 합니다.

만료 시간 설정

memcached를 사용하면 각 키-값 쌍의 만료 시간을 설정할 수 있습니다. 이 시간은 키-값 쌍이 저장된 시간부터 계산되며, 해당 시간에 도달하면 memcached가 자동으로 키-값 쌍을 캐시에서 삭제합니다.

예:

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

이 코드는 60초 후에 캐시에서 키-값 쌍을 제거합니다.

일괄 작업

Python의 memcached 클라이언트 라이브러리를 사용하면 여러 키-값 쌍을 일괄 작업할 수 있어 작업 성능이 향상됩니다.

다음은 예입니다.

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

이렇게 하면 두 개의 키-값 쌍인 "foo"와 "hello"가 동시에 memcached에 저장됩니다.

memcached를 사용하여 성능 최적화

memcached를 사용하여 웹 애플리케이션의 성능을 최적화하는 것은 쉬운 작업이 아닙니다. 다음은 memcached를 사용하여 성능을 최적화하기 위한 몇 가지 팁입니다.

1. 자주 읽는 데이터 캐싱: 웹 애플리케이션에서는 사용자 구성 정보, 기사 좋아요 수 등과 같은 특정 데이터를 종종 읽어야 하는 경우가 있습니다. 이 데이터는 읽을 때마다 데이터베이스에서 가져와야 합니다. memcached를 사용하여 이 데이터를 캐시에 저장할 수 있으므로 여러 데이터베이스 읽기를 방지하고 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2. 만료 시간 사용: 경우에 따라 캐시의 데이터가 오래될 수 있습니다. 예를 들어 사용자의 구성 정보는 5분 후에 변경될 수 있습니다. 캐시의 데이터가 오래된 경우 각 읽기는 데이터베이스에서 최신 데이터를 가져와야 합니다. 이러한 상황을 방지하기 위해 memcached의 만료 시간을 설정할 수 있습니다. 만료 시간이 되면 memcached는 자동으로 캐시에서 키-값 쌍을 삭제합니다.
3. 분산 캐시 사용: 캐시해야 하는 데이터가 매우 큰 경우 단일 memcached 인스턴스가 캐시된 데이터를 모두 저장할 수 없는 상황이 발생할 수 있습니다. 여러 Memcached 인스턴스를 사용하여 캐시된 데이터를 여러 인스턴스에 저장하는 것을 고려할 수 있습니다.
4. 로컬 캐시 사용: 경우에 따라 로컬 캐시 사용을 고려할 수 있습니다. 로컬 캐싱은 데이터가 로컬 메모리에 저장되므로 분산 캐싱보다 빠르며 다중 스레드 또는 다중 프로세스 상황에서는 로컬 캐싱을 사용하여 잠금 문제를 피할 수 있습니다. 그러나 로컬 캐시의 단점은 분산 캐시의 장점이 없고 여러 서버의 로드 밸런싱을 처리할 수 없다는 점입니다.

요약

이 글에서는 memcached의 기본 개념과 사용법을 소개하고, Python에서 memcached를 사용하여 웹 애플리케이션의 성능을 향상시키는 방법을 보여줍니다. memcached를 사용하면 데이터베이스를 반복해서 읽는 것을 방지하여 프로그램 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 memcached를 사용할 때 캐시된 데이터가 어떤 데이터에 적합한지, 만료 시간을 설정하는지 등 몇 가지 문제에 주의할 필요가 있습니다. memcached를 올바르게 사용하면 웹 애플리케이션의 성능을 효과적으로 향상하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 Python 서버 프로그래밍: memcached를 사용하여 성능을 최적화하는 방법 알아보기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!