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 un rapido accesso ai dati memorizzati nella cache. Per saperne di più su memcache, consulta la Panoramica di Memcache.

In questa pagina viene descritto come utilizzare le API e i servizi legacy raggruppati. Questa API può essere eseguita solo nei runtime di prima generazione nell'ambiente standard di App Engine. Se esegui l'aggiornamento al runtime App Engine Python 3 , consulta la guida alla migrazione per scoprire di più sulle opzioni di migrazione per i servizi in bundle legacy.

Pattern memcache

Memcache viene in genere 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 sono in memcache.
• Se i dati si trovano nella cache memcache, l'applicazione li utilizza.
• Se i dati non sono in memcache, l'applicazione esegue query su Datastore e memorizza i risultati in memcache per le 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 velocizzare le query. Tuttavia, se vuoi, puoi anche aggiungere esplicitamente le chiamate memcache per avere un maggiore controllo sugli incrementi di velocità.

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 modulo pickle di Python standard viene utilizzato per eseguire automaticamente il pickle e il depickle dei dati spostati in e da memcache.

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

L'applicazione Guestbook esegue query su Datastore a ogni richiesta (tramite ndb, quindi sfrutta già alcuni degli acceleramenti di memcache). Puoi modificare l'applicazione Guestbook in modo che utilizzi esplicitamente memcache prima di ricorrere alla query di 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 otteniamo risultati dalla cache, chiamiamo questo metodo per eseguire query su Datastore e creare la stringa HTML che memorizzeremo 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 l'handler MainPage per chiamare il metodo get_greetings() e visualizzare alcune statistiche sul numero di volte in cui la cache è stata richiamata 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)