redis應用場景(1)一個文字投票網站

構建一個文章投票網站，通常具有下面幾個功能

發佈文章

文章投票評分（按投票多少進行評分）

文章排序（按發佈時間，按評分高低）

文章分組（如專題）

...

1.關係型數據庫設計

其中用戶，組兩個表簡單化處理了。業務實現起來也至關簡單。再也不贅述。重點是如何使用redis實現相似的業務邏輯。

因爲redis是基於key-value管理，屬於列式數據庫。和關係型數據庫實現方式差別較大，值得研究。

redis的設計，最重要的一部分工做就是key的命名以及鍵值數據類型的選擇上。

2.Redis設計

關係型數據庫屬於二維，數據關係主要經過在行和列二者說明，而redis中的數據關係，則經過key鍵值描述，因此要求redis鍵值具有層次性。

2.1文章發佈

實現代碼

private static final int ONE_WEEK_IN_SECONDS = 7 * 86400;
private static final int VOTE_SCORE = 432;
public String postArticle(Jedis conn, String user, String title, String link) {
    String articleId = String.valueOf(conn.incr("article:"));

    String voted = "voted:" + articleId;
    conn.sadd(voted, user);
    conn.expire(voted, ONE_WEEK_IN_SECONDS);//一週的有效期

    long now = System.currentTimeMillis() / 1000;
    String article = "article:" + articleId;
    HashMap<String,String> articleData = new HashMap<String,String>();
    articleData.put("title", title);
    articleData.put("link", link);
    articleData.put("user", user);
    articleData.put("now", String.valueOf(now));
    articleData.put("votes", "1");
    conn.hmset(article, articleData);
    //維護兩個排序集合，是爲了解決文章排序的兩種方式
    //若是還有三種排序方式，對不起，還須要另外維護一個排序集合
    conn.zadd("score:", now + VOTE_SCORE, article);//維護文章的評分信息
    conn.zadd("time:", now, article);//維護文章的發佈時間信息
    return articleId;
}

2.2文章投票

實現代碼

public void articleVote(Jedis conn, String user, String article) {
    long cutoff = (System.currentTimeMillis() / 1000) - ONE_WEEK_IN_SECONDS;
    if (conn.zscore("time:", article) < cutoff){
        return;
    }

    String articleId = article.substring(article.indexOf(':') + 1);
    //維護投票的一次性
    if (conn.sadd("voted:" + articleId, user) == 1) {
        conn.zincrby("score:", VOTE_SCORE, article);
        conn.hincrBy(article, "votes", 1l);
    }
}

2.3返回文章列表

兩種排序策略：按發佈時間，按文章評分。

支持分頁排序。

redis的實現排序方式和關係型數據庫中的實現方式有很大差異，這也是key-value數據庫的一大特色。

基於key操做。

public List<Map<String,String>> getArticles(Jedis conn, int page, String order) {
    int start = (page - 1) * ARTICLES_PER_PAGE;
    int end = start + ARTICLES_PER_PAGE - 1;
    //從排序集合中獲取id列表
    Set<String> ids = conn.zrevrange(order, start, end);
    List<Map<String,String>> articles = new ArrayList<Map<String,String>>();
    //遍歷id列表，逐條初始化
    for (String id : ids){
        Map<String,String> articleData = conn.hgetAll(id);
        articleData.put("id", id);
        articles.add(articleData);
    }
    //注意：返回的信息中，沒有列表總數
    return articles;
}

2.4 文章分組

這一塊邏輯相對獨立，僅僅是文章的一個分析維度而已，操做起來相對簡單。就是維護groups:${group}集合。

public void addGroups(Jedis conn, String articleId, String[] toAdd) {
    String article = "article:" + articleId;
    for (String group : toAdd) {
        conn.sadd("group:" + group, article);
    }
}
//排序麻煩些
public List<Map<String,String>> getGroupArticles(Jedis conn, String group, int page, String order) {
    String key = order + group;
//60秒的有效期
   if (!conn.exists(key)) {
        ZParams params = new ZParams().aggregate(ZParams.Aggregate.MAX);
        conn.zinterstore(key, params, "group:" + group, order);
        //有序集合，與group的交集，生成新的集合
        conn.expire(key, 60);
        //60秒的有效期，性能和實時性的平衡，須要具體狀況具體分析
    }
    return getArticles(conn, page, key);
}

zinterstore API

public java.lang.Long zinterstore(java.lang.String dstkey,
                                  redis.clients.jedis.ZParams params,
                                  java.lang.String... sets)

參照資源

《redis in action》