Memcached是一种高性能的分布式内存缓存系统，用于加速动态Web应用程序，通过缓存数据库查询结果、API调用结果和其他需要频繁访问的数据，从而减轻数据库和后端服务器的负载。它是一个开源软件，由Danga Interactive公司开发，最初用于LiveJournal网站。，，Memcached的特点包括：高性能、分布式、简单易用、高可用性等。
本文目录导读：
Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，它可以将数据存储在内存中，以便快速访问，作为一种高速缓存技术，Memcached广泛应用于各种场景，如网站缓存、数据库查询加速等，本文将对Memcached缓存技术进行详细解读，并通过实战案例帮助您更好地理解和应用这一技术。
Memcached简介
Memcached是由C语言开发的开源软件，采用分布式内存架构，将数据存储在多台服务器上，以实现负载均衡和高可用性，它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、散列等，并提供了丰富的API接口，方便开发者进行扩展和定制。
Memcached工作原理
1、客户端请求
当客户端发起请求时，首先会检查本地缓存中是否存在所需数据，如果存在，则直接返回；如果不存在，则向Memcached服务器发送请求。
2、Memcached服务器响应
Memcached服务器收到请求后，会根据键值(Key-Value)在内存中查找对应的数据，如果找到，则将数据以二进制格式返回给客户端；如果没有找到，则返回一个“Not Found”响应。
3、客户端存储数据
客户端收到数据后，会将其存储在本地缓存中，并设置一定的过期时间，当缓存过期后，客户端会再次发起请求，以获取更新的数据。
Memcached应用场景
1、网站缓存：通过对静态资源(如图片、CSS、JS文件等)进行缓存，减少对后端数据库的访问次数，提高网站性能。
2、实时排行榜：将用户的实时排名数据存储在Memcached中，以实现动态刷新和高效查询。
3、热点数据挖掘：通过对用户行为数据(如浏览记录、搜索记录等)进行分析，找出热点数据，为业务决策提供支持。
实战案例
下面我们通过一个简单的实例来演示如何使用Python的pymemcache库操作Memcached缓存。
1、安装pymemcache库：
pip install pymemcache
2、编写代码：
from pymemcache.client import base
from pymemcache.serde import pickle_serde
from pymemcache.decorators import cached_property
import time
class MemcacheClient(base.Client):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.serde = pickle_serde()
self.data = {}
self.expire_time = {}
@staticmethod
def get_key(key):
return f"key_{key}" if not key.isalnum() else key.lower()
def set(self, key, value):
key = self.get_key(key)
value = self.serde.serialize(value) + self.expire_time[key]
return super().set(key, value)
def get(self, key):
key = self.get_key(key)
return super().get(key) or None
def delete(self, key):
key = self.get_key(key)
return super().delete(key) or None
class User:
_memcache_client = None
_user_id = "user_1"
_name = "Alice"
_age = 30
_score = 1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000" + str(time.time()) + "L" + str(User.__hash__) + "L" + str(User.__eq__) + "L" + str(pickle_serde.dumps(User)) + "L" + str(pickle_serde.dumps(User)) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str(pickle_serde.dumps("test")) + "L" + str((time.time() * 18446744073709551616)) #+str((time.time() * 18446744073709551616)) #str((time.time() * 18446744073709551616)) #str((time.time() * 18446744073709551616)) #str((time.time() * 18446744073709551616)) #str((time.time() * 18446744073709551616)) #str((time.time() * 18446744073709551616)) #str((time.time() * 18446744073709551616)) #str((time.time() * 18446744073709551616)) #str((time.time() * 18446744073709551616)) #str((time.time() * 18446744
