Esempi di Memcache

Questa pagina fornisce esempi di codice Python per l'utilizzo memcache. Memcache è un oggetto con memoria distribuita e ad alte prestazioni di memorizzazione nella cache che fornisce accesso rapido ai dati memorizzati nella cache. Per scoprire di più su memcache, leggi la relativa panoramica.

In questa pagina viene descritto come utilizzare le API e i servizi in bundle legacy. Questa API può essere eseguita solo in runtime di prima generazione nell'ambiente standard App Engine. Se stai eseguendo l'aggiornamento a con App Engine Python 3 runtime, consulta guida alla migrazione per saperne di più sulle opzioni di migrazione a tua disposizione. in bundle legacy.

Pattern memcache

Memcache viene generalmente utilizzato con il seguente pattern:

• L'applicazione riceve una query dall'utente o dall'applicazione.
• L'applicazione verifica se i dati necessari per soddisfare la query si trovano nella cache memcache.
• Se i dati si trovano nella cache memcache, l'applicazione li utilizza.
• Se i dati non sono in memcache, l'applicazione esegue una query sul Datastore e archivia i risultati in memcache per richieste future.

Lo pseudocodice riportato di seguito rappresenta una tipica richiesta memcache:

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 utilizza internamente memcache per accelerare le query. Tuttavia, se vuoi, puoi anche aggiungere esplicitamente chiamate memcache per ottenere un maggiore controllo sulle accelerazioni.

Memorizzazione nella cache dei dati

L'esempio seguente illustra diversi modi per impostare valori in memcache utilizzando 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")

Per scoprire di più sui metodi add(), set_multi() e set(), consulta le documentazione dell'API Python Memcache.

Nota: il pickle Python standard viene utilizzato per selezionare ed eliminare automaticamente i dati spostati all'interno e all'esterno di memcache.

Modifica di guestbook.py per l'utilizzo di memcache in corso...

L'applicazione Guestbook esegue una query in Datastore su ogni richiesta (tramite ndb, quindi acquisisce già parte della cache accelerazioni). Puoi modificare l'applicazione Guestbook in modo che utilizzi memcache esplicitamente prima di ricorrere all'esecuzione di query sul datastore.

In primo luogo importeremo il modulo memcache e creeremo il metodo che controlla memcache prima di eseguire una query.

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

Successivamente separeremo l'esecuzione di query e la creazione del codice HTML della pagina. Quando non raggiungiamo la cache, chiamiamo questo metodo per eseguire una query sul Datastore e creare la stringa HTML che archivieremo in 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()

Infine, aggiorneremo il gestore MainPage in modo che chiami il metodo get_greetings() e visualizziamo alcune statistiche sul numero di volte in cui la cache è stata raggiunta o mancata.

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)