说起电商,肯定离不开商品,而附带商品有各种计数(喜欢数,评论数,鉴定数,浏览数,etc),Redis的命令都是原子性的,你可以轻松地利用INCR,DECR等命令来计数。
采用Redis 的类型:
. 如果你对redis数据类型不太熟悉,可以参考 http://redis.io/topics/data-types-intro。为product定义个key
- Hash
,为每种数值定义hashkey, 譬如喜欢数
- product:
- like
- jedis.hset("product:1", "like", "5");
- jedis.hincrBy("product:1", "like", 1); //喜欢加一
- System.out.print(jedis.hget("product:1", "like"));
用户维度计数同商品维度计数都采用
. 为User定义个key
- Hash
,为每种数值定义hashkey, 譬如关注数
- user:
- follow
- jedis.hset("user:1", "follow", "5");
- jedis.hincrBy("user:1", "follow", 1); //关注数加一
- System.out.print(jedis.hget("user:1", "follow"));
譬如将用戶的好友/粉丝/关注,可以存在一个
中,score可以是timestamp,这样求两个人的共同好友的操作,可能就只需要用求交集命令即可。
- sorted set
- jedis.zadd("user:1000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1001");
- //uid为1000用户和uid为1001是朋友 , score值设定时间戳
- jedis.zadd("user:1000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1002");
- //uid为1000用户和uid为1002是朋友 , score值设定时间戳
- jedis.zadd("user:2000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1001");
- jedis.zadd("user:2000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1003");
- jedis.zinterstore("com_friends:1000:2000", "user:1000:friends", "user:2000:friends");
- System.out.println(jedis.zrange("com_friends:1000:2000", 0, -1));
相对memcached 简单的key-value存储来说,redis众多的数据结构(list,set,sorted set,hash, etc)可以更方便cache各种业务数据,性能也不亚于memcached。
作为一个电商网站被各种spam攻击是少不免(垃圾评论、发布垃圾商品、广告、刷自家商品排名等),针对这些spam制定一系列anti-spam规则,其中有些规则可以利用redis做实时分
析,譬如:1分钟评论不得超过2次、5分钟评论少于5次等(更多机制/规则需要结合drools )。
采用
将最近一天用户操作记录起来(为什么不全部记录?节省memory,全部操作会记录到log,后续利用hadoop进行更全面分析统计)
- sorted set
- if (!jedis.exists("user:1000:comment")) { //还没有评论
- jedis.zadd("user:1000:comment", System.currentTimeMillis(), "uid为1000的评论内容");
- System.out.println(jedis.zrange("user:1000:comment", 0, -1));
- } else {
- //获取一分钟内的评论记录
- Set < String > result = jedis.zrangeByScore("user:1000:comment", System.currentTimeMillis() - 60 * 1000, System.currentTimeMillis());
- if (!result.isEmpty()) {
- System.out.println("1分钟内不能评论两次");
- } else {
- jedis.zadd("user:1000:comment", System.currentTimeMillis(), "uid为1000的评论内容" + System.currentTimeMillis());
- System.out.println(jedis.zrange("user:1000:comment", 0, -1));
- }
- }
应用于关注的人、主题、品牌及专栏,redis在这边主要当作cache使用
- jedis.zadd("user:2000:feed:topic", System.currentTimeMillis(), "13topic" + System.currentTimeMillis());
- //score为timestamp uid为2000的用户关注tid为13的topic
- jedis.expire("user:2000:feed:topic", 10);
- //关注有效期为10秒
- System.out.println(jedis.zrange("user:2000:feed:topic", 0, -1));
用于记录用户刚刚喜欢的商品最新列表or排行榜 等业务场景
- jedis.zadd("user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "003");
- Thread.currentThread();
- Thread.sleep(10);
- jedis.zadd("user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "001");
- Thread.sleep(10);
- jedis.zadd("user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "004");
- Thread.sleep(10);
- jedis.zadd("user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "002");
- Thread.sleep(10);
- //默认喜欢时间升序排列
- Set < String > result = jedis.zrange("user:1000:product:like", 0, -1);
- System.out.println(result);
- //按喜欢时间降序排列
- result = jedis.zrevrange("user:1000:product:like", 0, -1);
- System.out.println(result);
- [003, 001, 004, 002]
- [002, 004, 001, 003]
采用Hash结构对消息通知业务场景计数
- //设置1条未读系统消息
- jedis.hset("user:1000:message:num", "sysmessagenum", "1");
- jedis.sadd("user:1000:message:content", "第一条未读信息");
- //未读系统消息+1
- jedis.hincrBy("user:1000:message:num", "sysmessagenum", 1);
- jedis.sadd("user:1000:message:content", "第二条未读信息");
- //查看所有消息通知数量
- System.out.println(jedis.hgetAll("user:1000:message:num"));
- //查看所有消息通知内容
- System.out.println(jedis.smembers("user:1000:message:content"));
- {sysmessagenum=2}
- [第二条未读信息, 第一条未读信息]
来源: http://www.cnblogs.com/Junsept/p/7459488.html