关于redis:Redis-实战-02-Redis-简单实践-文章投票

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需要

性能：P15
  • 公布文章
  • 获取文章
  • 文章分组
  • 投反对票
数值及限度条件 P15
  1. 如果一篇文章取得了至多 200 张反对票，那么这篇文章就是一篇乏味的文章
  2. 如果这个网站每天有 50 篇乏味的文章，那么网站要把这 50 篇文章放到文章列表页前 100 位至多一天
  3. 反对文章评分（投反对票会加评分），且评分随工夫递加

实现

投反对票 P15

如果要实现评分实时随工夫递加，且反对按评分排序，那么工作量很大而且不准确。能够想到只有工夫戳会随工夫实时变动，如果咱们把公布文章的工夫戳当作初始评分，那么后公布的文章初始评分肯定会更高，从另一个层面上实现了评分随工夫递加。依照每个乏味文章每天 200 张反对票计算，均匀到一天（86400 秒）中，每张票能够将分进步 432 分。

为了依照评分和工夫排序获取文章，须要文章 id 及相应信息存在两个有序汇合中，别离为：postTime 和 score。

为了避免对立用户对对立文章屡次投票，须要记录每篇文章投票的用户 id，存储在汇合中，为：votedUser:{articleId}。

同时规定一篇文章公布期满一周后不能再进行投票，评分将被固定下来，同时记录文章曾经投票的用户名单汇合也会被删除。

// redis key
type RedisKey string
const (
    // 公布工夫 有序汇合
    POST_TIME RedisKey = "postTime"
    // 文章评分 有序汇合
    SCORE RedisKey = "score"
    // 文章投票用户汇合前缀
    VOTED_USER_PREFIX RedisKey = "votedUser:"
    // 公布文章数 字符串
    ARTICLE_COUNT RedisKey = "articleCount"
    // 公布文章哈希表前缀
    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（没有事务管制，第 4 章会介绍 Redis 事务）func UpvoteArticle(conn redis.Conn, userId int, articleId int) {
    // 计算以后工夫能投票的文章的最早公布工夫
    earliestPostTime := time.Now().Unix() - ONE_WEEK_SECONDS

    // 获取 以后文章 的公布工夫
    postTime, err := redis.Int64(conn.Do("ZSCORE", POST_TIME, articleId))
    // 获取谬误 或 文章 articleId 的投票截止工夫已过，则返回
    if err != nil || postTime < earliestPostTime {return}

    // 以后文章能够投票，则进行投票操作
    votedUserKey := VOTED_USER_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
    addedNum, err := redis.Int(conn.Do("SADD", votedUserKey, userId))
    // 增加谬误 或 以后已投过票，则返回
    if err != nil || addedNum == 0 {return}

    // 用户已胜利增加到以后文章的投票汇合中，则减少 以后文章 得分
    _, err = conn.Do("ZINCRBY", SCORE, UPVOTE_SCORE, articleId)
    // 自增谬误，则返回
    if err != nil {return}
    // 减少 以后文章 反对票数
    articleKey := ARTICLE_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
    _, err = conn.Do("HINCRBY", articleKey, 1)
    // 自增谬误，则返回
    if err != nil {return}
}
公布文章 P17

能够应用 INCR 命令为每个文章生成一个自增惟一 id。

将发布者的 userId 记录到该文章的投票用户汇合中（即发布者默认为本人投反对票），同时设置过期工夫为一周。

存储文章相干信息，并将初始评分和公布工夫记录下来。

// 公布文章（没有事务管制，第 4 章会介绍 Redis 事务）func PostArticle(conn redis.Conn, userId int, title string, link string) {
    // 获取以后文章自增 id
    articleId, err := redis.Int(conn.Do("INCR", ARTICLE_COUNT))
    if err != nil {return}

    // 将作者退出到投票用户汇合中
    votedUserKey := VOTED_USER_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
    _, err = conn.Do("SADD", votedUserKey, userId)
    if err != nil {return}

    // 设置 投票用户汇合 过期工夫为一周
    _, err = conn.Do("EXPIRE", votedUserKey, ONE_WEEK_SECONDS)
    if err != nil {return}

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

    // 设置 公布工夫
    _, 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

分页获取反对四种排序，获取谬误时返回空数组。

留神：ZRANGE 和 ZREVRANGE 的范畴起止都是闭区间。

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

// 依据 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（疏忽局部简略的参数校验等逻辑）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，并返回后果
    return doListArticles(conn, page, pageSize, command, redisKey)
}
文章分组 P19

反对将文章退出到分组汇合，也反对将文章从分组汇合中删除。

// 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
    }

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

// 勾销分组
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
    }

    // 不反对 []int 间接转 []interface{}
    // 也不反对 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）汇合中，所以须要取两个（有序）汇合的交加，再进行分页获取。

取交加比拟耗时，所以缓存 60s，不实时生成。

// 缓存过期工夫 60s
const EXPIRE_SECONDS = 60

// 分页获取某分组下的文章（疏忽简略的参数校验等逻辑；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，避免多做取交加操作
    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))
    // 交加不存在或已过期，则取交加
    if err == nil || exists != 1 {_, err := conn.Do("ZINTERSTORE", targetRedisKey, 2, redisKey, groupKey)
        if err != nil {return nil}
    }

    // 设置过期工夫（过期设置失败，不影响查问）_, _ = conn.Do("EXPIRE", targetRedisKey, EXPIRE_SECONDS)

    // 执行分页获取文章逻辑，并返回后果
    return doListArticles(conn, page, pageSize, command, targetRedisKey)
}
练习题：投反对票 P21

减少投反对票性能，并反对反对票和反对票互转。

  • 看到这个练习和相应的提醒后，又分割素日里投票的场景，感觉题目中的形式并不合理。在投反对 / 反对票时解决相应的转换逻辑合乎用户习惯，也能又较好的扩展性。

  • 更改处

    • 文章 HASH，减少一个 downvoteNum 字段，用于记录投反对票人数
    • 文章投票用户汇合 SET 改为 HASH，用于存储用户投票的类型
    • UpvoteArticle 函数换为 VoteArticle，同时减少一个类型为 VoteType 的入参。函数性能不仅反对投反对 / 反对票，还反对勾销投票 
// redis key
type RedisKey string
const (
    // 公布工夫 有序汇合
    POST_TIME RedisKey = "postTime"
    // 文章评分 有序汇合
    SCORE RedisKey = "score"
    // 文章投票用户汇合前缀
    VOTED_USER_PREFIX RedisKey = "votedUser:"
    // 公布文章数 字符串
    ARTICLE_COUNT RedisKey = "articleCount"
    // 公布文章哈希表前缀
    ARTICLE_PREFIX RedisKey = "article:"
    // 分组前缀
    GROUP_PREFIX RedisKey = "group:"
)

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

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

// 依据 原有投票类型 和 新投票类型，获取 分数、反对票数、反对票数 的增量（暂未解决“枚举”不对的状况，间接全返回 0）func getDelta(oldVoteType VoteType, newVoteType VoteType) (scoreDelta, upvoteNumDelta, downvoteNumDelta int) {
    // 类型不变，相干数值不必扭转
    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（疏忽局部参数校验；没有事务管制，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、反对票数、反对票数 增量
    scoreDelta, upvoteNumDelta, downvoteNumDelta := getDelta(oldVoteType, voteType)
    // 更新以后用户投票类型
    votedUserKey := VOTED_USER_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
    _, err := conn.Do("HSET", votedUserKey, userId, voteType)
    // 设置谬误，则返回
    if err != nil {return}

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

// 执行投票逻辑（疏忽局部参数校验；没有事务管制，第 4 章会介绍 Redis 事务）func VoteArticle(conn redis.Conn, userId int, articleId int, voteType VoteType) {
    // 计算以后工夫能投票的文章的最早公布工夫
    earliestPostTime := time.Now().Unix() - ONE_WEEK_SECONDS

    // 获取 以后文章 的公布工夫
    postTime, err := redis.Int64(conn.Do("ZSCORE", POST_TIME, articleId))
    // 获取谬误 或 文章 articleId 的投票截止工夫已过，则返回
    if err != nil || postTime < earliestPostTime {return}
    // 获取汇合中投票类型
    votedUserKey := VOTED_USER_PREFIX + RedisKey(strconv.Itoa(articleId))
    result, err := conn.Do("HGET", votedUserKey, userId)
    // 查问谬误，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，则不进行解决
    if VoteType(oldVoteType) == voteType {return}

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

小结

  • Redis 个性

    • 内存存储：Redis 速度十分快
    • 近程：Redis 能够与多个客户端和服务器进行连贯
    • 长久化：服务器重启之后依然放弃重启之前的数据
    • 可扩大：主从复制和分片

所思所想

  • 代码不是一次成形的，会在写新性能的过程中不断完善以前的逻辑，并抽取公共办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（不晓得还是这个 Redis 开源库的问题），始终使用 Java 的思维，很多中央写着不不便。
  • 尽管本人写的一些公有的办法保障不会呈现某些异样数据，然而还是有一些会进行相应的解决，以防当前没留神调用了出错。

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

正文完
redis
发表至： redis
2021-01-21
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