Exemples Memcache

Cette page fournit des exemples de code Python pour l’utilisation de Memcache. Memcache est un système très performant de mise en cache des objets dans une mémoire distribuée. Il fournit un accès rapide aux données en cache. Pour en savoir plus sur Memcache, consultez la page Présentation de Memcache.

Cette page explique comment utiliser les anciens services groupés et les anciennes API. Cette API ne peut s'exécuter que dans des environnements d'exécution de première génération dans l'environnement standard App Engine. Si vous effectuez une mise à jour vers l'environnement d'exécution Python 3 d'App Engine, consultez le guide de migration pour en savoir plus sur les options de migration des anciens services groupés.

Format Memcache

Memcache est généralement utilisé comme suit :

• L'application reçoit une requête de l'utilisateur ou de l'application.
• L'application vérifie si les données nécessaires à la satisfaction de cette requête sont dans le cache mémoire.
• Si les données s'y trouvent, l'application les utilise.
• Si les données n'y sont pas, l'application interroge le Datastore et stocke les résultats dans un cache mémoire pour les utiliser ultérieurement.

Le pseudo-code ci-dessous représente une requête type de cache mémoire :

def get_data():
    data = memcache.get('key')
    if data is not None:
        return data
    else:
        data = query_for_data()
        memcache.add('key', data, 60)
    return data

ndb utilise en interne Memcache pour accélérer les requêtes. Cependant, si vous le souhaitez, vous pouvez également ajouter explicitement des appels Memcache pour mieux contrôler les accélérations.

Mettre des données en cache

L'exemple suivant montre plusieurs façons de définir des valeurs dans Memcache à l'aide de l'API Python.

# Add a value if it doesn't exist in the cache
# with a cache expiration of 1 hour.
memcache.add(key="weather_USA_98105", value="raining", time=3600)

# Set several values, overwriting any existing values for these keys.
memcache.set_multi(
    {"USA_98115": "cloudy", "USA_94105": "foggy", "USA_94043": "sunny"},
    key_prefix="weather_",
    time=3600
)

# Atomically increment an integer value.
memcache.set(key="counter", value=0)
memcache.incr("counter")
memcache.incr("counter")
memcache.incr("counter")

Pour en savoir plus sur les méthodes add(), set_multi() et set(), consultez la documentation de l'API Python memcache.

Remarque : Le module Python standard pickle permet de sélectionner et de déposer automatiquement des données dans Memcache.

Modifier guestbook.py pour utiliser le cache mémoire

L'application de livre d'or interroge le Datastore à chaque requête (via ndb, de sorte qu'elle bénéficie déjà de certaines accélérations de Memcache). Vous pouvez modifier l'application de livre d'or pour qu'elle utilise explicitement Memcache avant d'envoyer une requête au Datastore.

Nous allons commencer par importer le module Memcache, puis nous allons créer la méthode de vérification de Memcache avant le lancement de la requête.

def get_greetings(self, guestbook_name):
    """
    get_greetings()
    Checks the cache to see if there are cached greetings.
    If not, call render_greetings and set the cache

    Args:
      guestbook_name: Guestbook entity group key (string).

    Returns:
      A string of HTML containing greetings.
    """
    greetings = memcache.get('{}:greetings'.format(guestbook_name))
    if greetings is None:
        greetings = self.render_greetings(guestbook_name)
        try:
            added = memcache.add(
                '{}:greetings'.format(guestbook_name), greetings, 10)
            if not added:
                logging.error('Memcache set failed.')
        except ValueError:
            logging.error('Memcache set failed - data larger than 1MB')
    return greetings

Nous allons ensuite séparer l'interrogation de la création du code HTML de la page. Si le cache ne contient pas de résultat correspondant, cette méthode est appelée afin d'interroger le Datastore et de générer la chaîne HTML qui sera ensuite stockée dans Memcache.

def render_greetings(self, guestbook_name):
    """
    render_greetings()
    Queries the database for greetings, iterate through the
    results and create the HTML.

    Args:
      guestbook_name: Guestbook entity group key (string).

    Returns:
      A string of HTML containing greetings
    """
    greetings = ndb.gql('SELECT * '
                        'FROM Greeting '
                        'WHERE ANCESTOR IS :1 '
                        'ORDER BY date DESC LIMIT 10',
                        guestbook_key(guestbook_name))
    output = cStringIO.StringIO()
    for greeting in greetings:
        if greeting.author:
            output.write('<b>{}</b> wrote:'.format(greeting.author))
        else:
            output.write('An anonymous person wrote:')
        output.write('<blockquote>{}</blockquote>'.format(
            cgi.escape(greeting.content)))
    return output.getvalue()

Enfin, mettons à jour le gestionnaire MainPage pour appeler la méthode get_greetings() et afficher certaines statistiques sur le nombre de fois où le cache contenait le résultat ou non.

import cgi
import cStringIO
import logging
import urllib

from google.appengine.api import memcache
from google.appengine.api import users
from google.appengine.ext import ndb

import webapp2


class Greeting(ndb.Model):
    """Models an individual Guestbook entry with author, content, and date."""
    author = ndb.StringProperty()
    content = ndb.StringProperty()
    date = ndb.DateTimeProperty(auto_now_add=True)


def guestbook_key(guestbook_name=None):
    """Constructs a Datastore key for a Guestbook entity with guestbook_name"""
    return ndb.Key('Guestbook', guestbook_name or 'default_guestbook')


class MainPage(webapp2.RequestHandler):
    def get(self):
        self.response.out.write('<html><body>')
        guestbook_name = self.request.get('guestbook_name')

        greetings = self.get_greetings(guestbook_name)
        stats = memcache.get_stats()

        self.response.write('<b>Cache Hits:{}</b><br>'.format(stats['hits']))
        self.response.write('<b>Cache Misses:{}</b><br><br>'.format(
                            stats['misses']))
        self.response.write(greetings)

        self.response.write("""
          <form action="/sign?{}" method="post">
            <div><textarea name="content" rows="3" cols="60"></textarea></div>
            <div><input type="submit" value="Sign Guestbook"></div>
          </form>
          <hr>
          <form>Guestbook name: <input value="{}" name="guestbook_name">
          <input type="submit" value="switch"></form>
        </body>
      </html>""".format(urllib.urlencode({'guestbook_name': guestbook_name}),
                        cgi.escape(guestbook_name)))

    def get_greetings(self, guestbook_name):
        """
        get_greetings()
        Checks the cache to see if there are cached greetings.
        If not, call render_greetings and set the cache

        Args:
          guestbook_name: Guestbook entity group key (string).

        Returns:
          A string of HTML containing greetings.
        """
        greetings = memcache.get('{}:greetings'.format(guestbook_name))
        if greetings is None:
            greetings = self.render_greetings(guestbook_name)
            try:
                added = memcache.add(
                    '{}:greetings'.format(guestbook_name), greetings, 10)
                if not added:
                    logging.error('Memcache set failed.')
            except ValueError:
                logging.error('Memcache set failed - data larger than 1MB')
        return greetings

    def render_greetings(self, guestbook_name):
        """
        render_greetings()
        Queries the database for greetings, iterate through the
        results and create the HTML.

        Args:
          guestbook_name: Guestbook entity group key (string).

        Returns:
          A string of HTML containing greetings
        """
        greetings = ndb.gql('SELECT * '
                            'FROM Greeting '
                            'WHERE ANCESTOR IS :1 '
                            'ORDER BY date DESC LIMIT 10',
                            guestbook_key(guestbook_name))
        output = cStringIO.StringIO()
        for greeting in greetings:
            if greeting.author:
                output.write('<b>{}</b> wrote:'.format(greeting.author))
            else:
                output.write('An anonymous person wrote:')
            output.write('<blockquote>{}</blockquote>'.format(
                cgi.escape(greeting.content)))
        return output.getvalue()


class Guestbook(webapp2.RequestHandler):
    def post(self):
        # We set the same parent key on the 'Greeting' to ensure each greeting
        # is in the same entity group. Queries across the single entity group
        # are strongly consistent. However, the write rate to a single entity
        # group is limited to ~1/second.
        guestbook_name = self.request.get('guestbook_name')
        greeting = Greeting(parent=guestbook_key(guestbook_name))

        if users.get_current_user():
            greeting.author = users.get_current_user().nickname()

        greeting.content = self.request.get('content')
        greeting.put()
        memcache.delete('{}:greetings'.format(guestbook_name))
        self.redirect('/?' +
                      urllib.urlencode({'guestbook_name': guestbook_name}))


app = webapp2.WSGIApplication([('/', MainPage),
                               ('/sign', Guestbook)],
                              debug=True)