Redis 实战 —— 02. Redis 简单实践

Redis 实战 —— 02. Redis 简单实践 - 文章投票

2021-01-21 467

需求

功能： `P15`

发布文章
获取文章
文章分组
投支持票

数值及限制条件 `P15`

如果一篇文章获得了至少 200 张支持票，那么这篇文章就是一篇有趣的文章
如果这个网站每天有 50 篇有趣的文章，那么网站要把这 50 篇文章放到文章列表页前 100 位至少一天
支持文章评分（投支持票会加评分），且评分随时间递减

实现

投支持票 `P15`

如果要实现评分实时随时间递减，且支持按评分排序，那么工作量很大而且不精确。可以想到只有时间戳会随时间实时变化，如果我们把发布文章的时间戳当作初始评分，那么后发布的文章初始评分一定会更高，从另一个层面上实现了评分随时间递减。按照每个有趣文章每天 200 张支持票计算，平均到一天（86400 秒）中，每张票可以将分提高 432 分。

为了按照评分和时间排序获取文章，需要文章 id 及相应信息存在两个有序集合中，分别为：postTime 和 score 。

为了防止统一用户对统一文章多次投票，需要记录每篇文章投票的用户id，存储在集合中，为：votedUser:{articleId} 。

同时规定一篇文章发布期满一周后不能再进行投票，评分将被固定下来，同时记录文章已经投票的用户名单集合也会被删除。

// redis key
type RedisKey string
const (
	// 发布时间 有序集合
	POST_TIME RedisKey = "postTime"
	// 文章评分 有序集合
	SCORE RedisKey = "score"
	// 文章投票用户集合前缀
	VOTED_USER_PREFIX RedisKey = "votedUser:"
	// 发布文章数 字符串
	ARTICLE_COUNT RedisKey = "articleCount"
	// 发布文章哈希表前缀
	ARTICLE_PREFIX RedisKey = "article:"
	// 分组前缀
	GROUP_PREFIX RedisKey = "group:"
)

const ONE_WEEK_SECONDS = int64(7 * 24 * 60 * 60)
const UPVOTE_SCORE = 432

// 用户 userId 给文章 articleId 投赞成票（没有事务控制，第 4 章会介绍 Redis 事务）
func UpvoteArticle(conn redis.Conn, userId int, articleId int) {
	// 计算当前时间能投票的文章的最早发布时间
	earliestPostTime := time.Now().Unix() - ONE_WEEK_SECONDS

	// 获取 当前文章 的发布时间
	postTime, err := redis.Int64(conn.Do("ZSCORE", POST_TIME, articleId))
	// 获取错误 或 文章 articleId 的投票截止时间已过，则返回
	if err != nil || postTime < earliestPostTime {
		return
	}

	// 当前文章可以投票，则进行投票操作
	votedUserKey := VOTED_USER_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
	addedNum, err := redis.Int(conn.Do("SADD", votedUserKey, userId))
	// 添加错误 或 当前已投过票，则返回
	if err != nil || addedNum == 0 {
		return
	}

	// 用户已成功添加到当前文章的投票集合中，则增加 当前文章 得分
	_, err = conn.Do("ZINCRBY", SCORE, UPVOTE_SCORE, articleId)
	// 自增错误，则返回
	if err != nil {
		return
	}
	// 增加 当前文章 支持票数
	articleKey := ARTICLE_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
	_, err = conn.Do("HINCRBY", articleKey, 1)
	// 自增错误，则返回
	if err != nil {
		return
	}
}

发布文章 `P17`

可以使用 INCR 命令为每个文章生成一个自增唯一 id 。

将发布者的 userId 记录到该文章的投票用户集合中（即发布者默认为自己投支持票），同时设置过期时间为一周。

存储文章相关信息，并将初始评分和发布时间记录下来。

// 发布文章（没有事务控制，第 4 章会介绍 Redis 事务）
func PostArticle(conn redis.Conn, userId int, title string, link string) {
	// 获取当前文章自增 id
	articleId, err := redis.Int(conn.Do("INCR", ARTICLE_COUNT))
	if err != nil {
		return
	}

	// 将作者加入到投票用户集合中
	votedUserKey := VOTED_USER_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
	_, err = conn.Do("SADD", votedUserKey, userId)
	if err != nil {
		return
	}

	// 设置 投票用户集合 过期时间为一周
	_, err = conn.Do("EXPIRE", votedUserKey, ONE_WEEK_SECONDS)
	if err != nil {
		return
	}

	postTime := time.Now().Unix()
	articleKey := ARTICLE_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
	// 设置文章相关信息
	_, err = conn.Do("HMSET", articleKey,
		"title", title,
		"link", link,
		"userId", userId,
		"postTime", postTime,
		"upvoteNum", 1,
	)
	if err != nil {
		return
	}

	// 设置 发布时间
	_, err = conn.Do("ZADD", POST_TIME, postTime, articleId)
	if err != nil {
		return
	}
	// 设置 文章评分
	score := postTime + UPVOTE_SCORE
	_, err = conn.Do("ZADD", SCORE, score, articleId)
	if err != nil {
		return
	}
}

分页获取文章 `P18`

分页获取支持四种排序，获取错误时返回空数组。

注意：ZRANGE 和 ZREVRANGE 的范围起止都是闭区间。

type ArticleOrder int
const (
	TIME_ASC ArticleOrder = iota
	TIME_DESC
	SCORE_ASC
	SCORE_DESC
)

// 根据 ArticleOrder 获取相应的 命令 和 RedisKey
func getCommandAndRedisKey(articleOrder ArticleOrder) (string, RedisKey) {
	switch articleOrder {
	case TIME_ASC:
		return "ZRANGE", POST_TIME
	case TIME_DESC:
		return "ZREVRANGE", POST_TIME
	case SCORE_ASC:
		return "ZRANGE", SCORE
	case SCORE_DESC:
		return "ZREVRANGE", SCORE
	default:
		return "", ""
	}
}

// 执行分页获取文章逻辑（忽略部分简单的参数校验等逻辑）
func doListArticles(conn redis.Conn, page int, pageSize int, command string, redisKey RedisKey) []map[string]string {
	var articles []map[string]string

	// ArticleOrder 不对，返回空列表
	if command == "" || redisKey == ""{
		return nil
	}

	// 获取 起止下标（都是闭区间）
	start := (page - 1) * pageSize
	end := start + pageSize - 1
	// 获取 文章id 列表
	ids, err := redis.Ints(conn.Do(command, redisKey, start, end))
	if err != nil {
		return articles
	}
	// 获取每篇文章信息
	for _, id := range ids {
		articleKey := ARTICLE_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(id))
		article, err := redis.StringMap(conn.Do("HGETALL", articleKey))
		if err == nil {
			articles = append(articles, article)
		}
	}

	return articles
}

// 分页获取文章
func ListArticles(conn redis.Conn, page int, pageSize int, articleOrder ArticleOrder) []map[string]string {
	// 获取 ArticleOrder 对应的 命令 和 RedisKey
	command, redisKey := getCommandAndRedisKey(articleOrder)
	// 执行分页获取文章逻辑，并返回结果
	return doListArticles(conn, page, pageSize, command, redisKey)
}

文章分组 `P19`

支持将文章加入到分组集合，也支持将文章从分组集合中删除。

// 设置分组
func AddToGroup(conn redis.Conn, groupId int, articleIds ...int) {
	groupKey := GROUP_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(groupId))
	args := make([]interface{}, 1 + len(articleIds))
	args[0] = groupKey
	// []int 转换成 []interface{}
	for i, articleId := range articleIds {
		args[i + 1] = articleId
	}

	// 不支持 []int 直接转 []interface{}
	// 也不支持 groupKey, articleIds... 这样传参（这样匹配的参数是 interface{}, ...interface{}）
	_, _ = conn.Do("SADD", args...)
}

// 取消分组
func RemoveFromGroup(conn redis.Conn, groupId int, articleIds ...int) {
	groupKey := GROUP_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(groupId))
	args := make([]interface{}, 1 + len(articleIds))
	args[0] = groupKey
	// []int 转换成 []interface{}
	for i, articleId := range articleIds {
		args[i + 1] = articleId
	}

	// 不支持 []int 直接转 []interface{}
	// 也不支持 groupKey, articleIds... 这样传参（这样匹配的参数是 interface{}, ...interface{}）
	_, _ = conn.Do("SREM", args...)
}

分组中分页获取文章 `P20`

分组信息和排序信息在不同的（有序）集合中，所以需要取两个（有序）集合的交集，再进行分页获取。

取交集比较耗时，所以缓存 60s，不实时生成。

// 缓存过期时间 60s
const EXPIRE_SECONDS = 60

// 分页获取某分组下的文章（忽略简单的参数校验等逻辑；过期设置没有在事务里）
func ListArticlesFromGroup(conn redis.Conn, groupId int, page int, pageSize int, articleOrder ArticleOrder) []map[string]string {
	// 获取 ArticleOrder 对应的 命令 和 RedisKey
	command, redisKey := getCommandAndRedisKey(articleOrder)
	// ArticleOrder 不对，返回空列表，防止多做取交集操作
	if command == "" || redisKey == ""{
		return nil
	}

	groupKey := GROUP_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(groupId))
	targetRedisKey := redisKey + RedisKey("-inter-") + groupKey
	exists, err := redis.Int(conn.Do("EXISTS", targetRedisKey))
	// 交集不存在或已过期，则取交集
	if err == nil || exists != 1 {
		_, err := conn.Do("ZINTERSTORE", targetRedisKey, 2, redisKey, groupKey)
		if err != nil {
			return nil
		}
	}

	// 设置过期时间（过期设置失败，不影响查询）
	_, _ = conn.Do("EXPIRE", targetRedisKey, EXPIRE_SECONDS)

	// 执行分页获取文章逻辑，并返回结果
	return doListArticles(conn, page, pageSize, command, targetRedisKey)
}

练习题：投反对票 `P21`

增加投反对票功能，并支持支持票和反对票互转。

看到这个练习和相应的提示后，又联系平日里投票的场景，觉得题目中的方式并不合理。在投支持/反对票时处理相应的转换逻辑符合用户习惯，也能又较好的扩展性。
更改处
- 文章 HASH，增加一个 downvoteNum 字段，用于记录投反对票人数
- 文章投票用户集合 SET 改为 HASH，用于存储用户投票的类型
- UpvoteArticle 函数换为 VoteArticle，同时增加一个类型为 VoteType 的入参。函数功能不仅支持投支持/反对票，还支持取消投票

// redis key
type RedisKey string
const (
	// 发布时间 有序集合
	POST_TIME RedisKey = "postTime"
	// 文章评分 有序集合
	SCORE RedisKey = "score"
	// 文章投票用户集合前缀
	VOTED_USER_PREFIX RedisKey = "votedUser:"
	// 发布文章数 字符串
	ARTICLE_COUNT RedisKey = "articleCount"
	// 发布文章哈希表前缀
	ARTICLE_PREFIX RedisKey = "article:"
	// 分组前缀
	GROUP_PREFIX RedisKey = "group:"
)

type VoteType string
const (
	// 未投票
	NONVOTE VoteType = ""
	// 投支持票
	UPVOTE VoteType = "1"
	// 投反对票
	DOWNVOTE VoteType = "2"
)

const ONE_WEEK_SECONDS = int64(7 * 24 * 60 * 60)
const UPVOTE_SCORE = 432

// 根据 原有投票类型 和 新投票类型，获取 分数、支持票数、反对票数 的增量（暂未处理“枚举”不对的情况，直接全返回 0）
func getDelta(oldVoteType VoteType, newVoteType VoteType) (scoreDelta, upvoteNumDelta, downvoteNumDelta int) {
	// 类型不变，相关数值不用改变
	if oldVoteType == newVoteType {
		return 0, 0, 0
	}

	switch oldVoteType {
	case NONVOTE:
		if newVoteType == UPVOTE {
			return UPVOTE_SCORE, 1, 0
		}
		if newVoteType == DOWNVOTE {
			return -UPVOTE_SCORE, 0, 1
		}
	case UPVOTE:
		if newVoteType == NONVOTE {
			return -UPVOTE_SCORE, -1, 0
		}
		if newVoteType == DOWNVOTE {
			return -(UPVOTE_SCORE << 1), -1, 1
		}
	case DOWNVOTE:
		if newVoteType == NONVOTE {
			return UPVOTE_SCORE, 0, -1
		}
		if newVoteType == UPVOTE {
			return UPVOTE_SCORE << 1, 1, -1
		}
	default:
		return 0, 0, 0
	}
	return 0, 0, 0
}

// 为 投票 更新数据（忽略部分参数校验；没有事务控制，第 4 章会介绍 Redis 事务）
func doVoteArticle(conn redis.Conn, userId int, articleId int, oldVoteType VoteType, voteType VoteType) {
	// 获取 分数、支持票数、反对票数 增量
	scoreDelta, upvoteNumDelta, downvoteNumDelta := getDelta(oldVoteType, voteType)
	// 更新当前用户投票类型
	votedUserKey := VOTED_USER_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
	_, err := conn.Do("HSET", votedUserKey, userId, voteType)
	// 设置错误，则返回
	if err != nil {
		return
	}

	// 更新 当前文章 得分
	_, err = conn.Do("ZINCRBY", SCORE, scoreDelta, articleId)
	// 自增错误，则返回
	if err != nil {
		return
	}
	// 更新 当前文章 支持票数
	articleKey := ARTICLE_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
	_, err = conn.Do("HINCRBY", articleKey, "upvoteNum", upvoteNumDelta)
	// 自增错误，则返回
	if err != nil {
		return
	}
	// 更新 当前文章 反对票数
	_, err = conn.Do("HINCRBY", articleKey, "downvoteNum", downvoteNumDelta)
	// 自增错误，则返回
	if err != nil {
		return
	}
}

// 执行投票逻辑（忽略部分参数校验；没有事务控制，第 4 章会介绍 Redis 事务）
func VoteArticle(conn redis.Conn, userId int, articleId int, voteType VoteType) {
	// 计算当前时间能投票的文章的最早发布时间
	earliestPostTime := time.Now().Unix() - ONE_WEEK_SECONDS

	// 获取 当前文章 的发布时间
	postTime, err := redis.Int64(conn.Do("ZSCORE", POST_TIME, articleId))
	// 获取错误 或 文章 articleId 的投票截止时间已过，则返回
	if err != nil || postTime < earliestPostTime {
		return
	}
	// 获取集合中投票类型
	votedUserKey := VOTED_USER_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
	result, err := conn.Do("HGET", votedUserKey, userId)
	// 查询错误，则返回
	if err != nil {
		return
	}
	// 转换后 oldVoteType 必为 "", "1", "2" 其中之一
	oldVoteType, err := redis.String(result, err)
	// 如果投票类型不变，则不进行处理
	if VoteType(oldVoteType) == voteType {
		return
	}

	// 执行投票修改数据逻辑
	doVoteArticle(conn, userId, articleId, VoteType(oldVoteType), voteType)
}

小结

Redis 特性
- 内存存储：Redis 速度非常快
- 远程：Redis 可以与多个客户端和服务器进行连接
- 持久化：服务器重启之后仍然保持重启之前的数据
- 可扩展：主从复制和分片

所思所想

代码不是一次成形的，会在写新功能的过程中不断完善以前的逻辑，并抽取公共方法以达到较高的可维护性和可扩展性。
感觉思路还是没有转过来（不知道还是这个 Redis 开源库的问题），一直运用 Java 的思想，很多地方写着不方便。
虽然自己写的一些私有的方法保证不会出现某些异常数据，但是还是有一些会进行相应的处理，以防以后没注意调用了出错。

本文首发于公众号：满赋诸机（点击查看原文）开源在 GitHub ：reading-notes/redis-in-action

微信关注我们

原文链接：https://my.oschina.net/u/4923733/blog/4918858

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

Flutter开发指南之理论篇：Dart语法05（单线程模型，事件循环模型，Isolate）

此文转载自：https://blog.csdn.net/AndrExpert/article/details/110823218 总目录 Flutter开发指南之理论篇：Dart语法01（数据类型，变量，函数） Flutter开发指南之理论篇：Dart语法02（运算符，循环，异常） Flutter开发指南之理论篇：Dart语法03（类，泛型） Flutter开发指南之理论篇：Dart语法04（库，异步，正则表达式） Flutter开发指南之理论篇：Dart语法05（单线程模型，事件循环模型，Isolate） Flutter开发指南之理论篇：Flutter基础01（架构，设计思想） Dart是一门面向对象语言，它针对web 和移动设备开发进行了优化，主要特点为：一切皆对象！无论是数字，函数还是null，所有对象继承自Object类；声明一个变量时可以不指定具体类型，Dart可以自动推断类型； Dart支持顶层函数，函数是一等对象，且函数可作为参数传递； Dart使用_开头表示私有属性，没有关键字public，protected和private； 1. 单线程模型众所周知，在Ja...

2021-01-21

681

Dubbo在众多的微服务框架中脱颖而出，占据RPC服务框架的半壁江山，非常具有普适性，熟练掌握 Dubbo的应用技巧后深刻理解其内部实现原理，让大家能更好的掌控工作，助力职场，特别能让大家在面试中脱颖而出。那Dubbo内部的设计理念，实现原理是什么呢？本文将结合官方提供的3张图，从如下三个方面介绍其内部的核心实现、以及如何指导实践。 1、服务注册与发现机制 Dubbo的服务注册与发现机制如下图所示：在Dubbo中存在4类角色： Registry 注册中心。 Consumer 服务调用者、消费端。 Provider 服务提供者。 Monitor 监控中心。具体的交互流程包括如下关键步骤：服务提供者在启动的时候向注册中心进行注册。消息消费者在启动的时候向注册中心订阅指定服务，注册中心将以某种机制（推或拉）模式告知消费端服务提供者列表。当服务提供者数量变化（服务提供者扩容、缩容、宕机等因素），注册中心需要以某种方式(推或拉)告知消费端，以便消费端进行正常的负载均衡。服务提供者、服务消费者向监控中心汇报TPS等调用数据，以便监控中心进行可视化展示等。 Dubbo官方提供了多种注...

2021-01-22

521

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。