memcachedキャッシュmysqlクエリー結果

生産環境でのmemcachedの使用シーンを紹介します.主にmemcachedは関係型データベースmysqlのクエリー結果を格納します.例えば、ウェブサイトのダウンロードランキングなどです.このクエリーは関係型データベースからクエリーするたびに、ディスクのI/Oオーバーヘッドが増加します.このランキングはリアルタイムで更新する必要はありません.そのため、memcachedにこの結果を保存します.memcachedは、データをシーケンス化してメモリに格納し、タイムアウト時間を設定し、リレーショナル・データベースから新しい結果を定期的にmemcachedに更新することができます.
pythonで小さなdemoを書いてこのシーンをプレゼンテーションします.まずpython接続memcachedとmysqlは対応するモジュールをロードする必要があります.プログラムの役割は、まずmemcachedから最も給料の高い2人を検索し、名前と給料を印刷し、結果が返されなければmemcachedに存在しないことを説明すると、リレーショナル・データベースmysqlから結果を照会し、memcachedに更新し、再び要求するとmemcachedから直接結果を返すことです.
python-memcachedとMySQL-pythonパッケージのインストール
yum install -y python-memcached  MySQL-python

#!/usr/bin/python
import sys
import MySQLdb
import memcache
memc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=1);
key = memc.get("top2salary")
if key != None:
        print "Load data from Memcache : %s,%s" % (key[0], key[1])
else:
    print "Updating memcached data from MySQL."
conn = MySQLdb.connect (host = "127.0.0.1",
                            user = "root",
                            passwd = "123456",
                            db = "web_user")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('select * from emp order by salary desc limit 2')
rows = cursor.fetchall()
memc.set('top2salary',rows,10)

mysqlのempテーブルクエリー結果:

mysql> select * from emp;
+--------------+--------+
| name         | salary |
+--------------+--------+
| Casillas     | 10500  |
| Fernández    | 350    |
| Varane       | 21000  |
| Pepe         | 16000  |
| Ramos        | 35000  |
| Nacho        | 4400   |
| Coentro      | 12500  |
| Marcelo      | 22000  |
| Carvajal     | 10500  |
| Arbeloa      | 6200   |
| Khedira      | 19500  |
| Casemiro     | 5300   |
| Xabi Alonso  | 10500  |
| Modric       | 35000  |
| Illarramendi | 16000  |
| Isco         | 31000  |
| Bale         | 70500  |
| Di María     | 26500  |
| Ronaldo      | 88000  |
| Jesé         | 13000  |
| Benzema      | 30000  |
| Morata       | 10500  |
+--------------+--------+
22 rows in set (0.00 sec)

現在の給与ランキングを照会する2人は、初めてmemcachedを実行して空になって、すぐにmyqlに行って照会して、memcachedにキャッシュして、再び調べるのはすべてmemcachedから帰って、私はコードの中でタイムアウト時間の10秒を設定して、10秒後にキャッシュをクリアして再びmysqlから照会して、もしこの時間帯の中でmysqlが新しいデータの変化があるならば、例えばもっと高い給与の人を挿入して、現在の最新の結果が返され、一般的にmysqlがmemcachedにキャッシュされるのはあまり頻繁ではない結果です.

[root@localhost ~]# ./memc.py
Updating memcached data from MySQL.
[root@localhost ~]# ./memc.py
Load data from Memcache : ('Ronaldo', '88000'),('Bale', '70500')
[root@localhost ~]# ./memc.py
Load data from Memcache : ('Ronaldo', '88000'),('Bale', '70500')
[root@localhost ~]# ./memc.py
Load data from Memcache : ('Ronaldo', '88000'),('Bale', '70500')

利点:ページをロードするたびにmysqlをクエリーし、order byのようなsql文を実行すると、データベースのI/O負荷が増加し、ページを開く速度が遅くなります.