redisは点賛機能を実現する

3498 ワード
Mysql
ユーザーの「いいね」レコードをMysqlに書き込む
  • 文章がほめられた回数を記録する
  • ユーザーはそれらの文章
    • を称賛した.
    欠点
    人気のある文章には多くのユーザーがいいねをしたり、短時間でたくさんいいねをされたりして、データベースの読み書きのプレッシャーが大きい.
    redisストレージ、一括消去データベース
    redisはデータの格納が速く、多種のデータ構造をサポートし、incr方法をサポートする.
    メリット
  • 高性能
  • データベース読み書き圧力を緩和
    • 欠点
  • 開発複雑
  • はデータの安全性を保証することができなくて、redisが切る時データを失うことができて、同時に直ちにredisの中のデータを同期しないで、redisメモリが置換する時に
    • を淘汰されるかもしれません
    具体的な実装
    Mysql 、ユーザーは文章表をほめた.
    Redis 
    public void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId) {
        String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
        redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.LIKE.getCode());
    }

    public void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) {
        String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
        redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.UNLIKE.getCode());
    }

    public void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) {
        String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
        redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
    }

    public void incrementLikedCount(String likedUserId) {
       redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, 1);
    }

    public void decrementLikedCount(String likedUserId) {
       redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, -1);
    }

    public List getLikedDataFromRedis() {
        Cursor> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE);
        List list = new ArrayList<>();
        while (cursor.hasNext()){
            Map.Entry entry = cursor.next();
            String key = (String) entry.getKey();

            String[] split = key.split("::");
            String likedUserId = split[0];
            String likedPostId = split[1];
            Integer value = (Integer) entry.getValue();

            UserLike userLike = new UserLike(likedUserId, likedPostId, value);
            list.add(userLike);

            redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
        }

        return list;
    }

    public List getLikedCountFromRedis() {
        Cursor> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE);
        List list = new ArrayList<>();
        while (cursor.hasNext()){
            Map.Entry map = cursor.next();
            String key = (String)map.getKey();
            LikedCountDTO dto = new LikedCountDTO(key, (Integer) map.getValue());
            list.add(dto);
redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, key);
        }
        return list;
    }

    hashscanメソッドを使用して、単一hashkeyのすべてのデータを取得します.
  • scanコマンドの時間的複雑さもO(N)であるが,スレッドをブロックすることなく分割的に行われる.
  • scanコマンドはlimitパラメータを提供し、結果を返すたびに最大エントリ数を制御できます.
  • scanコマンドはインクリメンタルループであり、呼び出すたびに要素の一部だけが返されます.だからKEYS命令の穴はありません.
  • scanコマンドは、0からループを開始し、0までループを終了するカーソルを返します.

    • keyでのfieldが多すぎる場合、keyを時間またはゾーンモードで分割することも考えられる
    電話帳------値分離命令とパラメータの改善
    C++学習ノート(3)