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Python中用memcached來減少數據庫查詢次數的教程

 更新時間:2015年04月07日 16:32:18   投稿:goldensun  
這篇文章主要介紹了Python中用memcached來減少數據庫查詢次數的教程,memcached是一種分布式的內存緩存工具,使用后可以減少對硬盤的I/O次數,需要的朋友可以參考下

本來我一直不知道怎么來更好地優(yōu)化網頁的性能,然后最近做python和php同類網頁渲染速度比較時,意外地發(fā)現一個很簡單很白癡但是 我一直沒發(fā)現的好方法(不得不BS我自己):直接像某些php應用比如Discuz論壇那樣,在生成的網頁中打印出“本頁面生成時間多少多少秒”,然后在 不停地訪問網頁測試時,很直觀地就能發(fā)現什么操作會導致瓶頸,怎樣來解決瓶頸了。

于是我發(fā)現SimpleCD在 生成首頁時,意外地竟然需要0.2秒左右,真真不能忍:對比Discuz論壇首頁平均生成才0.02秒,而Discuz論壇的首頁頁面無疑比 SimpleCD的主頁要復雜不少;這讓我情何以堪啊,因為這必然不是Python語言導致的差距,只能說是我完全沒做優(yōu)化而Discuz程序優(yōu)化得很好 的后果。


其實不用分析也能知道肯定是數據庫在拖累,SimpleCD在生成首頁時需要在sqlite的三個數據庫中進行42多次查詢,是歷史原因導致的極其低效的一個設計;但是這40多次查詢中,其實大部分是非??斓牟樵儯屑毞治鲆幌戮陀袃蓚€是性能大戶,其他都不慢。

第一個大戶就是:獲取數據個數
 

SELECT count(*) FROM verycd

這個操作每次都要花不少時間,這是因為每次數據庫都要鎖住然后遍歷一遍主鍵統(tǒng)計個數的緣故,數據量越大耗時就越大,耗時為O(N),N為數據庫大小;實際 上解決這個問題非常容易,只要隨便在哪存一個當前數據的個數,只有在增刪數據的時候改動就行了,這樣時間就是O(1)的了

第二個大戶就是:獲取最新更新的20個數據列表
 

SELECT verycdid,title,brief,updtime FROM verycd
 
  ORDER BY updtime DESC LIMIT 20;

因為在updtime上面做了索引,所以其實真正查詢時間也就是搜索索引的時間而已。然則為什么這個操作會慢呢?因為我的數據是按照publish time插入的,按update time進行顯示的話就肯定需要在至少20個不同的地方做I/O,這么一來就慢了。解決的方法就是讓它在一個地方做I/O。也就是,除非數據庫加入新數據 /改變原有數據,否則把這條語句的返回結果緩存起來。這么一來又快了20倍:)

接下來的是20條小case:取得發(fā)布人和點擊數信息
 

SELECT owner FROM LOCK WHERE id=XXXX;
 
SELECT hits FROM stat WHERE id=XXXX;

這里為什么沒用sql的join語句來省點事呢?因為架構原因這些數據放在不同的數據庫里,stat是點擊率一類的數據庫,因為需要頻繁的插入所以用 mysql存儲;而lock和verycd是需要大量select操作的數據庫,因為mysql悲劇的索引使用情況和分頁效率而存放在了sqlite3數 據庫,所以無法join -.-

總之這也不是問題,跟剛才的解決方法一樣,統(tǒng)統(tǒng)緩存

所以縱觀我這個例子,優(yōu)化網頁性能可以一言以蔽之,緩存數據庫查詢,即可。我相信大部分網頁應用都是這樣:)


終于輪到memcached了,既然打算緩存,用文件做緩存的話還是有磁盤I/O,不如直接緩存到內存里面,內存I/O可就快多了。于是memcached顧名思義就是這么個東東。

memcached是很強大的工具,因為它可以支持分布式的共享內存緩存,大站都用它,對小站點來說,只要出得起內存,這也是好東西;首頁所需要的內存緩沖區(qū)大小估計不會超過10K,更何況我現在也是內存土豪了,還在乎這個?

配置運行:因為是單機沒啥好配的,改改內存和端口就行了
 

vi /etc/memcached.conf
 
/etc/init.d/memcached restart

在python的網頁應用中使用之
 

import memcache
 
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0)

memcache其實就是一個map結構,最常使用的就是兩個函數了:

  1.     第一個就是set(key,value,timeout),這個很簡單就是把key映射到value,timeout指的是什么時候這個映射失效
  2.     第二個就是get(key)函數,返回key所指向的value

于是對一個正常的sql查詢可以這么干

sql = 'select count(*) from verycd'
 
c = sqlite3.connect('verycd.db').cursor()
 
 
 
# 原來的處理方式
 
c.execute(sql)
 
count = c.fetchone()[0]
 
 
 
# 現在的處理方式
 
from hashlib import md5
 
key=md5(sql)
 
count = mc.get(key)
 
if not count:
 
  c.execute(sql)
 
  count = c.fetchone()[0]
 
  mc.set(key,count,60*5) #存5分鐘

 

其中md5是為了讓key分布更均勻,其他代碼很直觀我就不解釋了。


優(yōu)化過語句1和語句2后,首頁的平均生成時間已經降低到0.02秒,和discuz一個量級了;再經過語句3的優(yōu)化,最終結果是首頁生成時間降低到了 0.006秒左右,經過memcached寥寥幾行代碼的優(yōu)化,性能提高了3300%。終于可以挺直腰板來看Discuz了)

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