牛客论坛项目中使用到Redis的地方总结

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实体分为很多类，实体的确定要通过实体类型和实体id两个属性同时确定。牛客论坛中使用到了3类实体：
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1 登录

使用到的Redis命令：

set key value // 设置指定key的值为value
get key // 获取指定key的值

1.1 存储/获取验证码

验证码文本，登录前，用户根据验证码图片输入验证码文本，用户提交登录，服务器会将用户输入的验证码文本于缓存在Redis中的验证码文本做字符串比较。

1、将验证码存入Redis

String redisKey = RedisKeyUtil.getKaptchaKey(kaptchaOwner);
redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, text, 60, TimeUnit.SECONDS);

2、获取验证码

String redisKey = RedisKeyUtil.getKaptchaKey(kaptchaOwner);
kaptcha = (String) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);

1.2 存储/获取登录凭证

登录成功后，用户获得登录凭证，里面存储了用户id、凭证过期时间、状态，用于登录和登出功能。

1、存储登录凭证：

String redisKey = RedisKeyUtil.getTicketKey(loginTicket.getTicket());
redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, loginTicket);

2、获取登录凭证：

String redisKey = RedisKeyUtil.getTicketKey(ticket);
LoginTicket loginTicket = (LoginTicket) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);

2 点赞

使用到的Redis命令：

// 以下是集合的命令
sadd key element [element …] // 向集合key添加一个或多个元素
srem key element [element …] // 移除集合key中的一个或多个元素
sismember key memeber // 用于判断元素 member是否集合的成员。
scard key  // 获取集合的成员数// 以下是字符串的命令
incr key	//将key中储存的字符串数值增一
decr key	//将key中储存的字符串数值减一
get key 	// 获取字符串数值

2.1 用户给实体点赞 / 取消点赞

public void like(int userId, int entityType, int entityId, int entityUserId) {redisTemplate.execute(new SessionCallback() {@Overridepublic Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {String entityLikeKey = RedisKeyUtil.getEntityLikeKey(entityType, entityId);String userLikeKey = RedisKeyUtil.getUserLikeKey(entityUserId);boolean isMember = operations.opsForSet().isMember(entityLikeKey, userId);// 开始一个Redis事务operations.multi();if (isMember) {operations.opsForSet().remove(entityLikeKey, userId);operations.opsForValue().decrement(userLikeKey);} else {operations.opsForSet().add(entityLikeKey, userId);operations.opsForValue().increment(userLikeKey);}// 执行Redis事务，并返回结果return operations.exec();}});
}

2.2 查询某实体点赞的数量

public long findEntityLikeCount(int entityType, int entityId) {String entityLikeKey = RedisKeyUtil.getEntityLikeKey(entityType, entityId);return redisTemplate.opsForSet().size(entityLikeKey);}

2.3 查询某人对某实体的点赞状态

public int findEntityLikeStatus(int userId, int entityType, int entityId) {String entityLikeKey = RedisKeyUtil.getEntityLikeKey(entityType, entityId);return redisTemplate.opsForSet().isMember(entityLikeKey, userId) ? 1 : 0;}

2.4 查询某个用户获得的赞

public int findUserLikeCount(int userId) {String userLikeKey = RedisKeyUtil.getUserLikeKey(userId);Integer count = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(userLikeKey);return count == null ? 0 : count.intValue();}

3 关注

使用到的Redis命令

zadd key score member [score member …]	// 向有序集合key添加一个或多个成员，或者更新已存在成员的分数
zrem key member [member …]	// 移除有序集合key中的一个或多个成员
zcard key	// 获取有序集合key的成员数
zscore key member	//返回有序集合key中，成员member的分数
zrange key start end [withscores]	//返回有序集合key中，指定区间内的成员
zrevrange key start end [withscores]	//返回有序集合key中，指定区间内的成员，通过索引，分数从高到低

3.1 用户关注某个实体

某个用户关注的实体，有序集合里面存放的是entity_id，分数是时间，实体类型在key里。
可以关注某个用户,entity_type=3
可以关注某个帖子,entity_type=1
可以关注某条评论,entity_type=2

public void follow(int userId, int entityType, int entityId) {redisTemplate.execute(new SessionCallback() {@Overridepublic Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {String followeeKey = RedisKeyUtil.getFolloweeKey(userId, entityType);String followerKey = RedisKeyUtil.getFollowerKey(entityType, entityId);operations.multi();operations.opsForZSet().add(followeeKey, entityId, System.currentTimeMillis());operations.opsForZSet().add(followerKey, userId, System.currentTimeMillis());return operations.exec();}});
}

3.2 用户取消关注

public void unfollow(int userId, int entityType, int entityId) {redisTemplate.execute(new SessionCallback() {@Overridepublic Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {String followeeKey = RedisKeyUtil.getFolloweeKey(userId, entityType);String followerKey = RedisKeyUtil.getFollowerKey(entityType, entityId);operations.multi();operations.opsForZSet().remove(followeeKey, entityId);operations.opsForZSet().remove(followerKey, userId);return operations.exec();}});
}

3.3 查询关注的实体的数量

public long findFolloweeCount(int userId, int entityType) {String followeeKey = RedisKeyUtil.getFolloweeKey(userId, entityType);return redisTemplate.opsForZSet().zCard(followeeKey);
}

3.4 查询实体的粉丝的数量

public long findFollowerCount(int entityType, int entityId) {String followerKey = RedisKeyUtil.getFollowerKey(entityType, entityId);return redisTemplate.opsForZSet().zCard(followerKey);
}

3.5 查询当前用户是否已关注该实体

由于有序集合没有类似集合那样sismember key memeber // 用于判断元素 member是否集合的成员。
所以只能用获取分数，判断分数是不是为空

public boolean hasFollowed(int userId, int entityType, int entityId) {String followeeKey = RedisKeyUtil.getFolloweeKey(userId, entityType);return redisTemplate.opsForZSet().score(followeeKey, entityId) != null;
}

3.6 查询某用户关注的人（关注列表） ，分页展示

public List<Map<String, Object>> findFollowees(int userId, int offset, int limit) {String followeeKey = RedisKeyUtil.getFolloweeKey(userId, ENTITY_TYPE_USER);Set<Integer> targetIds = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(followeeKey, offset, offset + limit - 1);

3.7 查询某用户的粉丝 （粉丝列表），分页展示

public List<Map<String, Object>> findFollowers(int userId, int offset, int limit) {String followerKey = RedisKeyUtil.getFollowerKey(ENTITY_TYPE_USER, userId);Set<Integer> targetIds = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(followerKey, offset, offset + limit - 1);

4 网站数据统计

使用到的Redis命令：

// 以下是HyperLogLog的命令
pfadd key element [element ...] // 向HyperLogLog添加元素
pfcount key [key ..]  // 计算独立用户数
pfmerge destkey sourcekey [sourcekey ...] // 求出多个HyperLogLog的并集并复制给destkey// 以下是bitmaps的命令
setbit key offset value // 设置第offset个位置的值
getbit key offset   // 获取第offset个位置的值
bitop or destkey key [key ...] //多个bitmaps做Or运算
bitcount key [start end] // 获取bitmaps指定范围值为1的个数

4.1 统计独立访客

独立访客，union
1、将指定的IP计入UV

public void recordUV(String ip) {String redisKey = RedisKeyUtil.getUVKey(df.format(new Date()));redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(redisKey, ip);
}

2、统计指定日期范围内的UV

// 合并这些数据
String redisKey = RedisKeyUtil.getUVKey(df.format(start), df.format(end));
redisTemplate.opsForHyperLogLog().union(redisKey, keyList.toArray());// 返回统计的结果
return redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(redisKey);

4.2 统计日活跃用户

日活跃用户，or位运算
1、 将指定用户计入DAU

public void recordDAU(int userId) {String redisKey = RedisKeyUtil.getDAUKey(df.format(new Date()));redisTemplate.opsForValue().setBit(redisKey, userId, true);
}

2、 统计指定日期范围内的DAU

// 进行OR运算
return (long) redisTemplate.execute(new RedisCallback() {@Overridepublic Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {String redisKey = RedisKeyUtil.getDAUKey(df.format(start), df.format(end));connection.bitOp(RedisStringCommands.BitOperation.OR,redisKey.getBytes(), keyList.toArray(new byte[0][0]));return connection.bitCount(redisKey.getBytes());}
});

5 缓存设计

使用到的Redis命令：

set key value // 设置指定key的值为value
get key // 获取指定key的值
del key [key …]	 // 删除一个或多个key

5.1 优先从缓存中取值

private User getCache(int userId) {String redisKey = RedisKeyUtil.getUserKey(userId);return (User) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
}

5.2 取不到时初始化缓存数据

private User initCache(int userId) {User user = userMapper.selectById(userId);String redisKey = RedisKeyUtil.getUserKey(userId);redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, user, 3600, TimeUnit.SECONDS);return user;
}

5.3 数据变更时清除缓存数据

private void clearCache(int userId) {String redisKey = RedisKeyUtil.getUserKey(userId);redisTemplate.delete(redisKey);
}

6 热帖排行

使用到的Redis命令

sadd key element [element …]	// 向集合key添加一个或多个元素spop key	// 移除并返回集合中的一个随机元素

里面存放的是帖子id，用于启动定时任务计算帖子分数，有哪些帖子要计算分数。

6.1 记录要计算分数的帖子

// 
String redisKey = RedisKeyUtil.getPostScoreKey();
redisTemplate.opsForSet().add(redisKey, postId);

## 6.1 获取所有要计算分数的帖子

while (operations.size() > 0) {this.refresh((Integer) operations.pop());
}

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