Python项目使用memcached缓
许多WEB应用都将数据保存到Mysql这样的关系型数据库管理系统中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。 但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现数据库的负担加重、数据库响应恶化、 网站显示延迟等不良影响。分布式缓存是优化网站性能的重要手段，大量站点都通过可伸缩的服务器集群提供大规模热点数据缓存服务。通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，可以显著提高动态Web应用的速度和可扩展性。业界常用的有Redis、memcached等，今天要讲的就是在python项目中如何使用memcached缓存服务。
memcached是一款开源、高性能、分布式内存对象缓存系统，可应用各种需要缓存的场景，其主要目的是通过降低对Database的访问来加速web应用程序。
memcached本身其实不提供分布式解决方案。在服务端，memcached集群环境实际就是一个个memcached服务器的堆积，环境搭建较为简单；cache的分布式主要是在客户端实现，通过客户端的路由处理来达到分布式解决方案的目的。客户端做路由的原理非常简单，应用服务器在每次存取某key的value时，通过路由算法把key映射到某台memcached服务器nodeA上，因此这个key所有操作都在nodeA上进行。只要服务器还缓存着该数据，就能保证缓存命中。
路由算法
简单路由算法
简单路由算法，使用余数Hash：用缓存数据key的hash值，除以服务器的数目，余数为服务器列表的下表编号。这个算法可以让缓存数据在整个memcached集群中均匀的分布，也能满足大多数的缓存路由需求。
但是，当memcached集群要扩容的时候，就会引发问题。例如：网站需要将3台缓存服务器扩容成4台。在更改服务器列表后，若仍使用余数hash，很容易就计算出，75%的请求不能命中缓存。随着服务器集群规模增大，不能命中的比率就越高。
1%3 = 1 1%4 = 1
2%3 = 2 2%4 = 2
3%3 = 0 3%4 = 3
4%4 = 1 4%4 = 0
#以此类推这样扩容操作风险极大，可能给数据库带来很大的瞬时压力，甚至可能导致数据库崩溃。解决这个问题有2个方法：1、在访问低谷进行扩容，在扩容后预热数据；2、使用更优的路由算法。目前使用较多的是一致性Hash算法。
一致性哈希
memcached客户端可采用一致性hash算法作为路由策略，如图，相对于一般hash（如简单取模）的算法，一致性hash算法除了计算key的hash值外，还会计算每个server对应的hash值，然后将这些hash值映射到一个有限的值域上（比如0~2^32）。通过寻找hash值大于hash(key)的最小server作为存储该key数据的目标server。如果找不到，则直接把具有最小hash值的server作为目标server。同时，一定程度上，解决了扩容问题，增加或删除单个节点，对于整个集群来说，不会有大的影响。
虚拟层
一致性hash也不是完美的，在扩容时可能导致负载不均衡的问题。最近版本，增加了虚拟节点的设计，进一步提升了可用性。在扩容时，较为均匀的影响集群中已经存在的服务器，均匀的分摊负载。此处不再详述。
内存管理
存储方式
为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重启memcached、重启操作系统会导致全部数据消失。另外，缓存的内容容量达到指定值之后，就基于LRU(Least Recently Used)算法自动删除不使用的缓存。memcached本身是为缓存而设计的服务，因此并没有过多考虑数据的永久性问题。
内存结构
memcached仅支持基础的key-value键值对类型数据存储。在memcached内存结构中有两个非常重要的概念：slab和chunk。
slab是一个内存块，它是memcached一次申请内存的最小单位。在启动memcached的时候一般会使用参数-m指定其可用内存，但是并不是在启动的那一刻所有的内存就全部分配出去了，只有在需要的时候才会去申请，而且每次申请一定是一个slab。Slab的大小固定为1M（1048576 Byte），一个slab由若干个大小相等的chunk组成。每个chunk中都保存了一个item结构体、一对key和value。
虽然在同一个slab中chunk的大小相等的，但是在不同的slab中chunk的大小并不一定相等，在memcached中按照chunk的大小不同，可以把slab分为很多种类（class），默认情况下memcached把slab分为40类（class1～class40），在class 1中，chunk的大小为80字节，由于一个slab的大小是固定的1048576字节（1M），因此在class1中最多可以有13107个chunk（也就是这个slab能存最多13107个小于80字节的key-value数据）。
memcached内存管理采取预分配、分组管理的方式，分组管理就是我们上面提到的slab class，按照chunk的大小slab被分为很多种类。内存预分配过程是怎样的呢？向memcached添加一个item时候，memcached首先会根据item的大小，来选择最合适的slab class：例如item的大小为190字节，默认情况下class 4的chunk大小为160字节显然不合适，class 5的chunk大小为200字节，大于190字节，因此该item将放在class 5中（显然这里会有10字节的浪费是不可避免的），计算好所要放入的chunk之后，memcached会去检查该类大小的chunk还有没有空闲的，如果没有，将会申请1M（1个slab）的空间并划分为该种类chunk。例如我们第一次向memcached中放入一个190字节的item时，memcached会产生一个slab class 2（也叫一个page），并会用去一个chunk，剩余5241个chunk供下次有适合大小item时使用，当我们用完这所有的5242个chunk之后，下次再有一个在160～200字节之间的item添加进来时，memcached会再次产生一个class 5的slab（这样就存在了2个pages）。
注意事项
- chunk是在page里面划分的，而page固定为1m，所以chunk最大不能超过1m。
- chunk实际占用内存要加48B，因为chunk数据结构本身需要占用48B。
- 如果用户数据大于1m，则memcached会将其切割，放到多个chunk内。
- 已分配出去的page不能回收。
- 对于key-value信息，最好不要超过1m的大小；同时信息长度最好相对是比较均衡稳定的，这样能够保障最大限度的使用内存；同时，memcached采用的LRU清理策略，合理甚至过期时间，提高命中率。
使用场景
key-value能满足需求的前提下，使用memcached分布式集群是较好的选择，搭建与操作使用都比较简单；分布式集群在单点故障时，只影响小部分数据异常，目前还可以通过Magent缓存代理模式，做单点备份，提升高可用；整个缓存都是基于内存的，因此响应时间是很快，不需要额外的序列化、反序列化的程序，但同时由于基于内存，数据没有持久化，集群故障重启数据无法恢复。高版本的memcached已经支持CAS模式的原子操作，可以低成本的解决并发控制问题。
安装启动
$ sudo apt-get install memcached
$ memcached -m 32 -p 11211 -d
# memcached将会以守护程序的形式启动 memcached（-d），为其分配32M内存（-m 32），并指定监听 localhost的11211端口。在Python中可通过memcache库来操作memcached，这个库使用很简单，声明一个client就可以读写memcached缓存了。
python访问memcached
#!/usr/bin/env python
import memcache
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:12000'],debug=0)
mc.set("some_key", "Some value")
value = mc.get("some_key")
mc.set("another_key", 3)
mc.delete("another_key")
mc.set("key", "1") # note that the key used for incr/decr must be a string.
mc.incr("key")
mc.decr("key")然而，python-memcached默认的路由策略没有使用一致性哈希。
def _get_server(self, key):
if isinstance(key, tuple):
serverhash, key = key
else:
serverhash = serverHashFunction(key)
if not self.buckets:
return None, None
for i in range(Client._SERVER_RETRIES):
server = self.buckets[serverhash % len(self.buckets)]
if server.connect():
# print("(using server %s)" % server,)
return server, key
serverhash = serverHashFunction(str(serverhash) + str(i))
return None, None从源码中可以看到：server = self.buckets[serverhash % len(self.buckets)]，只是根据key进行了简单的取模。我们可以通过重写_get_server方法，让python-memcached支持一致性哈希。
import memcache
import types
from hash_ring import HashRing
class MemcacheRing(memcache.Client):
"""Extends python-memcache so it uses consistent hashing to
distribute the keys.
"""
def __init__(self, servers, *k, **kw):
self.hash_ring = HashRing(servers)
memcache.Client.__init__(self, servers, *k, **kw)
self.server_mapping = {}
for server_uri, server_obj in zip(servers, self.servers):
self.server_mapping[server_uri] = server_obj
def _get_server(self, key):
if type(key) == types.TupleType:
return memcache.Client._get_server(key)
for i in range(self._SERVER_RETRIES):
iterator = self.hash_ring.iterate_nodes(key)
for server_uri in iterator:
server_obj = self.server_mapping[server_uri]
if server_obj.connect():
return server_obj, key
return None, Nonetorando项目中使用memcached
这里采用的策略是：1. 应用程序先从cache取数据，没有得到，则从数据库中取数据，成功后，放到缓存中。2. 应用程序从cache中取数据，取到后返回。缓存更新是一个很复杂的问题，一般是先把数据存到数据库中，成功后，再让缓存失效。后面会再写文单独讨论memcached缓存更新的问题。
代码
# coding: utf-8
import sys
import tornado.ioloop
import tornado.web
import logging
import memcache
import JSON
import urllib
# 初始化memcache client
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0)
mc_prefix = 'demo'
class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler):
""" 把缓存处理抽象到BaseHandler基类 """
USE_CACHE = False # 控制是否使用缓存
def fORMat_args(self):
arg_list = []
for a in self.request.arguments:
for value in self.request.arguments[a]:
arg_list.append('%s=%s' % (a, urllib.quote(value.replace(' ', ''))))
# 根据请求的URL产生key
arg_list.sort()
key = '%s?%s' % (self.request.path, '&'.join(arg_list)) if arg_list else self.request.path
key = '%s_%s' % (mc_prefix, key)
# key太长，不进行缓存处理
if len(key) > 250:
logging.error('key out of length: %s', key)
return None
return key
def get(self, *args, **kwargs):
if self.USE_CACHE:
try:
# 根据请求获取key
self.key = self.format_args()
if self.key:
data = mc.get(self.key) # 若缓存命中，则直接返回数据
if data:
logging.info('get data from memecahce')
self.finish(data)
return
except Exception, e:
logging.exception(e)
# 若未命中缓存，调用do_get处理请求，获取数据
data = self.do_get()
data_str = json.dumps(data)
# 把成功获取到的数据，放入memcache缓存
if self.USE_CACHE and data and data.get('result', -1) == 0 and self.key:
try:
mc.set(self.key, data_str, 60)
except Exception, e:
logging.exception(e)
self.finish(data_str)
def do_get(self):
return None
class DemoHandler(BaseHandler):
USE_CACHE = True
def do_get(self):
a = self.get_argument('a', 'test')
b = self.get_argument('b', 'test')
# 访问数据库获取数据，此处略去
data = {'result': 0, 'a': a, 'b': b}
return data
def make_app():
return tornado.web.Application([
(r"/", DemoHandler),
])
if __name__ == "__main__":
logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO,
format='%(asctime)s %(levelno)s %(message)s',
)
app = make_app()
app.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
测试结果
在浏览器访问Http://127.0.0.1:8888/?a=1&b=3，终端打印的log如下：
2017-02-21 22:45:05,987 20 304 GET /?a=1&b=2 (127.0.0.1) 3.11ms
2017-02-21 22:45:07,427 20 get data from memecahce
2017-02-21 22:45:07,427 20 304 GET /?a=1&b=2 (127.0.0.1) 0.71ms
2017-02-21 22:45:10,350 20 200 GET /?a=1&b=3 (127.0.0.1) 0.82ms
2017-02-21 22:45:13,586 20 get data from memecahce从日志可以看到，缓存命中的情况。
本文介绍了memcached的路由算法、内存管理、使用场景等基本概念，然后举例说明了在python项目中如何使用memcached缓存。缓存更新的问题还需要进一步分析讨论。
- 缓存那些事儿
- 《大型网站技术架构》李智慧
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