使用 Memcache

本页面介绍如何使用 Google Cloud Console 为您的应用配置和监控 Memcache 服务，本页面还介绍了如何使用 App Engine Memcache Python API 来设置和检索缓存值，以及如何使用“比较和设置”功能来处理对同一个 Memcache 键的并发写入请求。要详细了解 Memcache，请参阅 Memcache 概览。

配置 memcache

  1. 转到 Google Cloud Console 中的 Memcache 页面。
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  2. 选择要使用的 Memcache 服务等级：

    • 共享（默认值）- 免费，尽力提供缓存容量。
    • 专用 - 按照缓存大小以 GB 小时计费，提供专门为您的应用分配的固定缓存容量。

    如需详细了解可用的服务等级，请参阅 Memcache 概览。

缓存值和检索值

缓存值

当且仅当键没有赋值时，使用 add() 为其添加一个值，到期时间为可选项：

memcache.add(key="[KEY]", value="[VALUE]", time=[EXPIRATION_TIME])

例如，如需为 weather_USA_98105 键添加 raining 值，并将到期时间设置为写入值后的一小时，请使用以下命令：

memcache.add(key="weather_USA_98105", value="raining", time=3600)

如需详细了解 add() 和其他设置值的方法，请参阅 Memcache Python API 文档。

访问 Memcache 示例，查看缓存值的其他示例。

查找缓存值

使用 get() 查找单个键的值：

memcache.get(key="[KEY]")

例如，如需获取键 weather_USA_98105 的值，请运行以下命令：

memcache.get(key="weather_USA_98105")

如需详细了解 get() 和其他查找值的方法，请参阅 Memcache Python API 文档。

在 Google Cloud Console 中监控 Memcache

  1. 转到 Google Cloud Console 中的 Memcache 页面。
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  2. 查看以下报告：
    • Memcache 服务等级：显示您的应用使用的服务等级为“共享”还是“专用”。如果您是项目的所有者，则可以在两者之间切换。详细了解服务等级。
    • 命中率：显示从缓存处理的数据请求的百分比，以及从缓存处理的数据请求的原始数量。
    • 缓存中的内容。
    • 最早的内容的存续时间：最早缓存的内容的存续时间。请注意，每次使用内容时（无论是读取还是写入）都会重置其存续时间。
    • 总缓存大小。

  3. 您可以执行以下任何操作：

    • 新建键：向缓存添加新键。
    • 查找键：检索现有键。
    • 清空缓存：移除缓存中的所有键值对。

  4. （仅限专用 Memcache 使用）查看热键列表。

    • “热键”是 Memcache 中收到的每秒查询次数 (QPS) 超过 100 的键。
    • 该列表包含最多 100 个热键，按 QPS 的多少降序排列。

处理并发写入

如需使用“比较和设置”功能处理对同一个 Memcache 键的多条写入请求，请执行以下操作：

  1. 实例化 Memcache Client 对象。
  2. 使用重试循环（最好设置重试次数上限并使用指数退避算法）
    1. 在重试循环内，使用 gets() 或 get_multi() 获取键，并将 for_cas 参数设置为 True。
    2. 在重试循环内，使用 cas() 或 cas_multi() 更新键值。

以下代码段展示了使用“比较和设置”功能的一种方法：

def bump_counter(key):
   client = memcache.Client()
   while True: # Retry loop
     counter = client.gets(key)
     if counter is None: raise KeyError('Uninitialized counter')
     if client.cas(key, counter+1):
        break

如果不使用重试循环，上述代码将不会避免竞争条件，而只是对其进行检测，因此，有必要添加重试循环。Memcache 服务会确保应用于上述模式时（即使用 gets() 和 cas()），如果两个（或更多）不同的客户端实例恰好参与竞争条件，则只有执行 cas() 操作的第一个实例能成功运行（返回 True），而第二个（以及后续的）实例将失败（返回 False）。

此外，您还应该设置重试次数上限来对示例代码进行优化，以避免在发生大量争用同一计数器的最糟糕情况下陷入无限循环。如果更新计数器的请求数量超过了 memcache 服务可以实时处理的上限，便可能发生此类争用。

如需详细了解“比较和设置”功能，请参阅 Memcache 概述。

后续步骤