讲师的博客：https://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/5132791.html
如果是要在django里使用Memcache缓存，那么下面都不用看了，直接看django里是怎么用的就好了。
这篇里缓存的章节：https://blog.51cto.com/steed/2104127
Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。其守护进程（daemon ）是用C写的，但是客户端可以用任何语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。
貌似Redis要比Memcached好。不过这两个都不错，也都有人在用。仔细比较的话也确实是各有优劣的，比如Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核。
具体看这篇吧：https://www.oschina.net/news/26691/memcached-timeout
Memcached官网：http://memcached.org/
关于安装，可以看这里：https://github.com/memcached/memcached/wiki/Install
可以直接用yum安装：
$ yum install libevent-devel可能还要安装这个，但是上面的yum安装时并不在依赖关系里：
$ yum install libevent-devel上面这个我还没有安装。
启动运行
$ memcached -d -m 10 -u root -l 10.211.55.4 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid启动选项：
<num> ： TCP监听端口(default: 11211)<num> ： UDP监听端口(default: 11211, 0 is off)<file> ： UNIX套接字路径侦听<mask> ： UNIX套接字的访问掩码，八进制（默认值：0700）<addr> ： 侦听接口地址默认为所有地址，可以指定主机加端口可以使用逗号分隔多个地址<username> ： 指定运行用户<num> ： 最大内存(默认为64 MB)<num> ： 最大同时连接数默认为1024<file> ： 指定PID文件，只与-d选择一起使用<factor> ： 块大小生长因子，默认值为1.25<bytes> ： 为键值标志的最小空间，默认为48<char> ： 使用<char>作为密钥前缀和IDS之间的分隔符<num> ： 使用的线程数，默认为4<num> ： 设置积压队列限制默认值1024上面如果用后台启动了之后无法关闭，可以先找到守护进程的PID，然后kill掉：
$ ps -aux
$ kill -9 PID开放防火墙：
$ firewall-cmd --permanent --add-port=11211/tcp
$ firewall-cmd --reload直接使用pip安装：
pip install python-memcached第一次使用：
import memcache
mc = memcache.Client(['192.168.3.108:11211'], debug=True)
mc.set('k1', 'v1')
ret = mc.get('k1')
print(ret)这里有个参数，debug=True表示运行出现错误时，显示错误信息，上线后移除该参数。
运行上面的代码前先确认启动了服务端的Memcached，用如下的命令开启吧：
$ memcache -u root -vv此时，在运行上面的代码，就可以进行设置值和取值的操作了。
python-memcached模块原生支持集群操作。这里单讲上面的生成memcache.Client实例的这条命令。
实例化的时候传入的第一个参数，是一个列表。既然是列表，就可以传入多个，这样是实现了集群的操作：
mc = memcache.Client(['192.168.3.108:11211', '192.168.3.109:11211', '192.168.3.110:11211'])另外，列表中的元素可以是一个元组，元组的第一个元素就是上面的IP地址和端口，第二个元素是数字表示权重：
mc = memcache.Client([('192.168.3.108:11211', 1), ('192.168.3.109:11211', 3), ('192.168.3.110:11211', 4)])根据算法将用户要存的key转换成一个数字，将数字和主机列表的长度求值，如此就知道该连接哪一台主机了。加了权重值，就是增加这个主机在主机列表里出现的次数。
这里操作的命令比较简单，所以简单了解一下有哪些命令可以操作就好了。
add
添加一条键值对，如果是已经存在的key，会返回False：
res = mc.add('k2', 'v2')
print(res) # 设置成功，返回True
res = mc.add('k2', 'value2')
print(res) # 设置失败，返回False这里重复add同一个key，应该是会产生异常的，不过应该是被底层捕获的，不会导致程序崩溃。如果开启了debug，那么会把异常打印出来。
replace
修改某个key的值，如果key不存在，则异常：
mc.replace('k1', 'value1')这里的异常和上面add的情况是一样的。set操作就相当于是 add + replace 。
set 和 set_multi
set : 设置一个键值对，如果key不存在，则创建，如果key存在，则修改
set_multi : 设置多个键值对，此时要传入一个字典
res = mc.set('k1', 'v1')
print(res) # 设置成功，会返回True
mc.set_multi({'k11': 'v11', 'k12': 'v12', 'k13': 'v13'})set的时候可以直接传数字，应该是会自动帮我们传成字符串保存的：
mc.set('n1', 100)
print(mc.get('n1'))get 和 get_multi
get : 获取一个键值对
get_multi : 获取多个键值对，传入一个列表，返回字典
items = mc.get_multi(['k11', 'k12', 'k13'])
print(items)delete 和 delete_multi
delete : 删除指定的一个键值对，可以删除不存在的键值对
delete_multi : 删除指定的多个键值对，如果key不存在，会异常
mc.delete('k1')
mc.delete_multi(['k11', 'k12', 'k13'])append 和 prepend
append : 修改指定key的值，在该字符串后面追加内容
prepend : 修改指定key的值，在该字符串前面插入内容
在Memcached里只有一个数据格式，就是字符串，所以这里是对字符串的操作：
mc.set('s1', 'TEST')
print(mc.get('s1'))
mc.append('s1', ' after')
print(mc.get('s1'))
mc.prepend('s1', 'before ')
print(mc.get('s1'))decr 和 incr
incr : 自增，将某个值增加N，默认加1
decr : 自减，将某个值减少N，默认减1
这里能操作的只能是能是数字形式的字符串，否则程序会抛出异常。这个异常应该是客户端计算是产生的，直接会导致程序崩溃：
mc.set('n1', '123')
print(mc.get('n1'))
mc.incr('n1')
print(mc.get('n1'))
mc.incr('n1', 100)
print(mc.get('n1'))设置超时时间
上面的设置值的操作：set、 set_multi、add、replace，都是可以设置超时时间的。通过time参数，单位是秒：
mc.set('k1', 'v1', time=2)
time.sleep(1)
print(mc.get('k1')) # 返回设置的值，v1
time.sleep(1)
print(mc.get('k1')) # 超时，返回Nonegets 和 cas
这里提供的方法，是为了解决同时修改某个数据的时候，导致数据一致性问题。
比如A取出了某个值假设是1000，B也取出了这个值1000。A和B都要把数据减1然后回写回去。此时A和B都会尝试把999写回去。这样最终这个数字就不对了。应该是A和B都把数字减少了1，此时最终的数值应该是998。
用这里的gets和cas操作，就可以发生上面的问题。要让这两个命令有效果，需要在创建客户端实例的时候再加一个参数cache_cas=True：
mc = memcache.Client(['192.168.3.108:11211'], debug=True, cache_cas=True)下面是演示这种冲突情况的代码：
# s2a.py
import memcache
mc = memcache.Client(['192.168.3.108:11211'], debug=True, cache_cas=True) # 注意参数
mc.set('count', 1000) # 设置一个默认值
n = mc.gets('count')
input("%s>>>" % n) # 获取到值之后，先暂停
res = mc.cas('count', n-1) # 把计算后的新的值写回
print(res, mc.get('count'))
# s2b.py
import memcache
mc = memcache.Client(['192.168.3.108:11211'], debug=True, cache_cas=True)
n = mc.gets('count')
input("%s>>>" % n)
res = mc.cas('count', n-1)
print(res, mc.get('count'))先运行s2a.py，然后再运行s2b.py。此时2个程序都会在获取到值之后暂停。随便让一个程序继续，写回最新的数据。当第二个程序写回的时候就会发生错误，返回False。此时你就知道这里的操作失败了。知道失败了，就再重新执行一个gets和cas的操作应该就可以了。失败返回如下：
1000>>>
MemCached: while expecting 'STORED', got unexpected response 'EXISTS'
False 999这里应该是一个乐观锁的实现。总之就是cas之后检查返回值判断是否成功。如果不成功，表示之前执行的时候有冲突，那么再执行一次。
另外其实数字的加减，是不需要这样做的。对于数字，使用decr 和 incr就不会发生上面的那种冲突的情况。不过如果是字符串操作，比如在前后添加内容，就无法避免了。另外或许处理数字还有其他更复杂的情况，只是还没遇到。
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