memcached缓存mysql查询结果
介绍一个生产环境中memcached的使用场景，主要是memcached存储关系型数据库mysql的查询结果，比如网站的下载排名等，这种查询每次从关系型数据库中查询，会增加磁盘的I/O开销，而这个排名不需要实时的更新，所以我们把这个结果存在memcached中，memcached是把数据序列化存放在内存中，我们可以设置超时时间，然后周期性的从关系型数据库查询新的结果更新到memcached中。我用python来写个小的demo演示这个场景。首先python连接memcached和mysql需要加载对应的模块。程序的作用就是：先从memcached查询薪水最高的两个人，打印他们的姓名和薪水，如果没有返回结果，说明memcached中不存在，那么我们从关系型数据库mysql中去查询结果，然后更新在memcached中，再次请求，就会从memcached直接返回结果。
安装python-memcached和MySQL-python包
yum install -y python-memcachedMySQL-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, key)
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的emp表查询结果：
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)
查询当前薪水排名的两人，第一次执行memcached为空，立刻去myql中查询，缓存在memcached，再次查都是从memcached返回，我在代码里设置超时时间10秒，10秒后清除缓存再次从mysql查询，如果这个时间段内mysql有新的数据变化，如插入更高薪水的人，那么会返回当前最新的结果，一般mysql被缓存在memcached中都是变化不太频繁的结果。
# ./memc.py
Updating memcached data from MySQL.
# ./memc.py
Load data from Memcache : ('Ronaldo', '88000'),('Bale', '70500')
# ./memc.py
Load data from Memcache : ('Ronaldo', '88000'),('Bale', '70500')
# ./memc.py
Load data from Memcache : ('Ronaldo', '88000'),('Bale', '70500')
优点如果加载网页每次都查询mysql而且执行order by这样的sql语句对数据库的I/O负载增加，同时会减慢打开页面的速度。
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