Redis構建處理海量數據的大型購物網站

本系列教程內容提要

Java工程師之Redis實戰系列教程教程是一個學習教程,是關於Java工程師的Redis知識的實戰系列教程,本系列教程均以解決特定問題爲目標,使用Redis快速解決在實際生產中的相關問題,爲了更方便的與你們一塊兒探討與學習,每一個章節均提供儘量詳細的示例源碼及註釋,全部示例源碼都可在javacourse-redis-in-action找到相關幫助!

什麼是大型網站？

從技術上的角度來看，大型網站的實現是可以應對各類突發事件，可以處理海量數據等因素.... 這裏咱們抓住「處理海量數據」這一點來進行探討學習。

何提升網站處理海量數據？

• 減小用戶請求體大小
• 響應數據進行緩存

咱們應該怎麼作？

第一步：拒絕cookie，使用token令牌登陸 github示例源碼下載

Cookie是常見的記錄用戶會話的解決方案，但在某些場景下其並不適用，如先後端分離，如Cookie體積大時影響請求速率。

• 用戶發起操做請求
• Redis校驗是否擁有TOKEN令牌
• 沒有令牌跳轉登陸
• 登陸成功生成TOKEN保存至Redis
• ......

Redis數據結構

核心源碼

@RequestMapping("/register")
    public String register(User user, Model model) {
        userFactory.put(user.getUsername(), user);
        model.addAttribute("result", "註冊成功!");
        return "RegAndLog";
    }

    @RequestMapping("/login")
    public String login(User user, Model model, @RequestParam(required = false) String token, HttpServletRequest request) {
        Boolean exists = jedis.exists("login:" + token);
        String clientIp = getClientIp(request);
        String url = getURL(request);
        if (!exists) {
            User result = userFactory.get(user.getUsername());
            if (result != null && user.getUsername().equals(result.getUsername()) && user.getPassword().equals(result.getPassword())) {
                /*將用戶登陸緩存到Redis*/
                String tokenUUID = UUID.randomUUID().toString();
                updateToken(jedis, tokenUUID, result, clientIp, url);
                /*獲取用戶的登陸記錄*/
                Set<String> IPList = jedis.zrange("recent:" + user.getUsername(), 0, -1);
                /*獲取用戶最新訪問的頁面*/
                Set<String> URLList = jedis.zrange("viewed:" + user.getUsername(), 0, -1);
                model.addAttribute("record", IPList);
                model.addAttribute("URLList", URLList);
                model.addAttribute("result", "登陸成功!TOKEN爲" + tokenUUID + ",30秒後過時.....30秒內可以使用Token登陸");
                return "RegAndLog";
            }
            model.addAttribute("result", "登陸失敗!");
            return "RegAndLog";
        }
        model.addAttribute("result", "使用Token登陸成功!");
        return "RegAndLog";
    }

各位友友運行本小結源碼：訪問 http://localhost:8080/cookie/LogOrReg

第二步：拒絕cookie，使用Redis構造購物車 github示例源碼下載

對於一個購物網站來講，購物車就是一個必不可少的功能，從長遠來看對用戶購物車的數據的統計與分析有利於進行大數據的分析，提升網站的營業額。但在服務端每次解析，校驗，設置Cookie，會增長程序的響應時間。一樣；隨着Cookie體積的增大，也會增長用戶請求時間，因此咱們在Redis上進行包存購物車。

Redis數據接結構

核心源碼

@GetMapping("/addCart")
    public String addCart(Item item, Model model) {
        User user = getUser();
        addTOCart(jedis, user, item);
        Map<String, String> cart = getCart(jedis, user);
        model.addAttribute("result", "添加購物車成功!");
        model.addAttribute("cartList", cart);
        return "ProductList";
    }

各位友友運行本小結源碼：訪問 http://localhost:8080/cart/productlist.html

第三步：緩存網頁數據，提升網頁響應 github示例源碼下載

對於咱們網站的大多數網頁，通常都不多改動，例如商品頁面，商品的標題和商品的介紹基本上不會改動，可是商品的剩餘數量你又不得不去數據庫實時查詢，這將會致使「用戶每打開或刷新一次網頁，你不得不去數據庫查詢一次數據」，對於通常的關係數據庫數據庫每秒處理200~2000上限，就成爲了你網站的瓶頸所在。

Reids數據結構圖

核心源碼

@RequestMapping("/testCacheForItem/{itemname}")
    public String testCacheForItem(Model model, @PathVariable(required = true, name = "itemname") String itemname) {
        /*模擬數據*/
        Item item = new Item(itemname, itemname + "這是商品的介紹" + itemname, new Random().nextInt(10));
        /*判斷是否被緩存*/
        Boolean hexists = jedis.exists("cache:" + itemname);
        if (!hexists) {
            Gson gson = new Gson();
            String s = gson.toJson(item);
            jedis.set("cache:" + itemname, s);
            model.addAttribute("s", s);
            model.addAttribute("result", "第一次訪問,已經加入Redis緩存");
            return "CacheItem";
        }
        String s = jedis.get("cache:" + itemname);
        model.addAttribute("s", s);
        model.addAttribute("result", "重複訪問,從Redis中讀取數據");
        return "CacheItem";
    }

各位友友運行本小結源碼：訪問 http://localhost:8080/cache/testCacheForItem/吃雞神槍

本章小結

對於真正實現一個能處理海量數據的購物網站來講，咱們作的實在是太簡單了...是使用各類語言和工具的相互配置，程序邏輯的優化，才能構建出一個真正的能處理海量數據的網站。固然咱們作的也不差....hhhh