redis应用场景(1)一个文字投票网站-创新互联

构建一个文章投票网站，一般具备下面几个功能

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发布文章

文章投票评分（按投票多少进行评分）

文章排序（按发布时间，按评分高低）

文章分组（如专题）

...

1.关系型数据库设计

其中用户，组两个表简单化处理了。业务实现起来也相当简单。不再赘述。重点是如何使用redis实现类似的业务逻辑。

由于redis是基于key-value管理，属于列式数据库。和关系型数据库实现方式差异较大，值得研究。

redis的设计，最重要的一部分工作就是key的命名以及键值数据类型的选择上。

2.Redis设计

关系型数据库属于二维，数据关系主要通过在行和列两者说明，而redis中的数据关系，则通过key键值描述，所以要求redis键值具备层次性。

2.1文章发布

实现代码

private static final int ONE_WEEK_IN_SECONDS = 7 * 86400; private static final int VOTE_SCORE = 432; public String postArticle(Jedis conn, String user, String title, String link) {     String articleId = String.valueOf(conn.incr("article:"));     String voted = "voted:" + articleId;     conn.sadd(voted, user);     conn.expire(voted, ONE_WEEK_IN_SECONDS);//一周的有效期     long now = System.currentTimeMillis() / 1000;     String article = "article:" + articleId;     HashMap articleData = new HashMap();     articleData.put("title", title);     articleData.put("link", link);     articleData.put("user", user);     articleData.put("now", String.valueOf(now));     articleData.put("votes", "1");     conn.hmset(article, articleData);     //维护两个排序集合，是为了解决文章排序的两种方式     //如果还有三种排序方式，对不起，还需要另外维护一个排序集合     conn.zadd("score:", now + VOTE_SCORE, article);//维护文章的评分信息     conn.zadd("time:", now, article);//维护文章的发布时间信息     return articleId; }

2.2文章投票

实现代码

public void articleVote(Jedis conn, String user, String article) {     long cutoff = (System.currentTimeMillis() / 1000) - ONE_WEEK_IN_SECONDS;     if (conn.zscore("time:", article) < cutoff){         return;     }     String articleId = article.substring(article.indexOf(':') + 1);     //维护投票的一次性     if (conn.sadd("voted:" + articleId, user) == 1) {         conn.zincrby("score:", VOTE_SCORE, article);         conn.hincrBy(article, "votes", 1l);     } }

2.3返回文章列表

两种排序策略：按发布时间，按文章评分。

支持分页排序。

redis的实现排序方式和关系型数据库中的实现方式有很大差别，这也是key-value数据库的一大特点。

基于key操作。

public List> getArticles(Jedis conn, int page, String order) {     int start = (page - 1) * ARTICLES_PER_PAGE;     int end = start + ARTICLES_PER_PAGE - 1;     //从排序集合中获取id列表     Set ids = conn.zrevrange(order, start, end);     List> articles = new ArrayList>();     //遍历id列表，逐条初始化     for (String id : ids){         Map articleData = conn.hgetAll(id);         articleData.put("id", id);         articles.add(articleData);     }     //注意：返回的信息中，没有列表总数     return articles; }

2.4 文章分组

这一块逻辑相对独立，仅仅是文章的一个分析维度而已，操作起来相对简单。就是维护groups:${group}集合。

public void addGroups(Jedis conn, String articleId, String[] toAdd) {     String article = "article:" + articleId;     for (String group : toAdd) {         conn.sadd("group:" + group, article);     } } //排序麻烦些 public List> getGroupArticles(Jedis conn, String group, int page, String order) {     String key = order + group; //60秒的有效期    if (!conn.exists(key)) {         ZParams params = new ZParams().aggregate(ZParams.Aggregate.MAX);         conn.zinterstore(key, params, "group:" + group, order);         //有序集合，与group的交集，生成新的集合         conn.expire(key, 60);         //60秒的有效期，性能和实时性的平衡，需要具体情况具体分析     }     return getArticles(conn, page, key); }

zinterstore API

public java.lang.Long zinterstore(java.lang.String dstkey,
                                 redis.clients.jedis.ZParams params,
                                 java.lang.String... sets)

参照资源

《redis in action》

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