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使用Memcache缓存MySQL查询

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实际应用中,尤其是在大规模访问的Web项目中,Memcache作为一种优秀的缓存解决方案,被广泛使用。其灵活性和可扩展性受到了广大开发者的青睐。为了提高响应速度,使用Memcache来减少数据查询运算是一种不错的选择。

关于Memcache的安装和配置,网上有很多资料,这里就不再赘述。本文以笔者在实际项目中的应用为例,来说明如何使用Memcache缓存MySQL数据,从而达到高效数据响应的目的。

 

需求背景:网站有一个图片放映功能,页面加载时需从数据库中查询管理员所提交放映的图片信息,图片放映区共有9张图片,对应在数据库表中有9条记录。每次用户访问网站时,需查询数据库,并显示图片。当承受大规模用户同时访问时,数据库的压力可想而之。

为了降低数据库压力,提高查询速度,我采用了Memcache来将图片记录信息缓存到Memcache服务器上。这样就将数据库的查询压力分散到了各缓存服务器,提高了网站访问的整体效率。

 

一、Memcache 服务器配置(内部集群模拟)

$MEMCACHE_SERVERS[] = '192.168.1.78:11211';
	$MEMCACHE_SERVERS[] = '192.168.1.78:11212';
	$MEMCACHE_SERVERS[] = '192.168.1.252:11211';
	$MEMCACHE_SERVERS[] = '192.168.1.252:11212';
	//如果要添加Memcache节点,就在此处添加即可。

	$MEMCACHE_LIFETIME = 6000;   // 缓存数据生命周期

我采用了两台机器作为Memcache Server,每台开启两个端口提供Memcache服务,每个服务开启服务内存为1G。这样,缓存空间总的有4G。

二、php连接Memcache服务器

php中和Memcache的交互有两种:1、采用php下的memcache扩展;2、采用libmemcache组件。两者的优劣在此先不作对比。

$_SGLOBAL['memcache'] = new memcache;
global $MEMCACHE_SERVERS;
$result = array();
foreach ($MEMCACHE_SERVERS as $server){
        $serverstr = explode(':',$server);
    $host = $serverstr[0];
    $port = $serverstr[1];

        $_SGLOBAL['memcache']->addServer($host,$port);
}

这段程序从刚刚的memcache服务器配置文件中读取所有的server列表,并创立连接。

三、php实现memcache和mysql的缓存查询

实现原理其实很简单,在我的数据库操作类中新增一个函数query_memcache($sql,$type),以$sql的MD5值作为Key,从 Memcache服务器上查询是否存在该key的值,如果存在,则直接返回;如果不存在,则从MySQL数据库中查询,并将结果写入Memcache。

function query_memcache($sql,$type=''){
        $key = md5($sql);

        if(!($value = $_SGLOBAL['memcache']->get($key))){ //Cache中没有,则从My SQL中查询
            $query = $this->query($sql,$type);
            while($item = $this->fetch_array($query)){
                $result[] = $item;
            }
            $value = $result;

            //将Key和Value写入MemCache
            $_SGLOBAL['memcache']->set($key,$result,0,$MEMCACHE_LIFETIME);
        }
        return $value;
    }

在页面加载的过程中,将图片检索的数据库查询调用改成用query_memcache()函数即可。

到此,我们就实现了用Memcache缓存首页数据信息,经测试,在大规模的并发访问下,首页加载速度快了许多。

用计时器测试单台客户端访问响应时间如下:

0_12984561032bI1

(红线框内的是第一次从数据库中读取数据的耗时,当数据存入Memcache后,读取数据耗时更短【蓝线框的数据】)

 

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