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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
- 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
- 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
- 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