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Redis在Php项目中的实际应用场景

2017-10-25 11:03 381 查看

前言

一些案例中有的同学说为什么不可以用string类型，string类型完全可以实现呀

我建议你看下我的专栏文章《Redis高级用法》,里面介绍了用hash类型的好处

商品维度计数

对商品喜欢数，评论数，鉴定数，浏览数进行计数
说起电商，肯定离不开商品，而附带商品有各种计数（喜欢数，评论数，鉴定数，浏览数,etc）
Redis的命令都是原子性的，你可以轻松地利用INCR，DECR等命令来计数。

采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉，可以参考
http://redis.io/topics/data-types-intro

为product定义个key product:，为每种数值定义hashkey, 譬如喜欢数like_num

 
$redis->hSet('product:123', 'like_num ', 5);  // 添加 id为123的商品 like_num 为5

$redis->hIncrBy('product:123', 'like_num ', 1);  // 添加 id为123的商品like_num +1

$redis->hGetAll('product:123'); // 获取id为123的商品相关信息
array('like_num '=> 1)

用户维度计数

对用户动态数、关注数、粉丝数、喜欢商品数、发帖数等计数
用户维度计数同商品维度计数都采用 Hash. 为User定义个key 为 user:
为每种数值定义hashkey, 譬如关注数follow

 
$redis->hSet('user:100000', 'follow ', 5);  // 添加uid为10000的用户follow 为5

$redis->hIncrBy('user:100000', 'follow ', 1);  // 更新uid为10000的用户follow +1

$redis->hGetAll('user:100000'); // 获取uid为10000的用户
array('like_num '=> 1)

存储社交关系

譬如将用戶的好友/粉丝/关注，可以存在一个sorted set中，score可以是timestamp
默认集合按照score递增排序
这样求两个人的共同好友的操作，可能就只需要用求交集命令即可

 
$redis->zAdd('user:1000:follow', 1463557212, '1001');

#uid为1000用户关注uid为1001 , score值设定时间戳1463557212

$redis->zAdd('user:1000:follow', 1463557333, '1002');

$redis->zAdd('user:2000:follow', 1463577568, '1001');

$redis->zAdd('user:2000:follow', 1463896964, '1003');

#uid为2000用户关注1001和1003用户 , score值设定时间戳

$redis->zInter('com_fllow:1000:2000', array('user:1000:follow', 'user:2000:follow'));

#对集合'user:1000:follow'和'user:2000:follow'取交集'com_fllow:1000:2000'
#获得共同关注的uid

$redis->zRange('com_fllow:1000:2000',0,-1); // 获取全部集合元素
#array('10001','10002')

用作缓存代替memcached

应用于商品列表，评论列表，@提示列表

相对memcached 简单的key-value存储来说，redis众多的数据结构（list,set,sorted set,hash,
etc）

可以更方便cache各种业务数据，性能也不亚于memcached。

 
NOTE: RPUSH pagewviews.user: EXPIRE pagewviews.user: 60 //注意要update timeout

反spam系统

应用系统评论、发布商品、论坛发贴的spam控制

作为一个电商网站被各种spam攻击是少不免（垃圾评论、发布垃圾商品、广告、刷自家商品排名等）

针对这些spam制定一系列anti-spam规则，其中有些规则可以利用redis做实时分析

譬如：1分钟评论不得超过2次、5分钟评论少于5次等（更多机制/规则需要结合drools ）
常规sorted set将最近一天用户操作记录起来
（为什么不全部记录？节省memory，全部操作会记录到log，后续利用hadoop进行更全面分析统计）

 
#获取5秒内操作记录
$res = $redis->zRangeByScore('user:1000:comment', time() - 5, time());
#判断5秒内不能评论
if (!$res) {
$redis->zAdd('user:1000:comment', time(), '评论内容');
} else {
echo '5秒之内不能评论';
}

#5秒内评论不得超过2次
if($redis->zRangeByScore('user:1000:comment',time()-5 ,time())==1)
echo '5秒之内不能评论2次';

#5秒内评论不得少于2次

if(count($redis->zRangeByScore('user:1000:comment',time()-5 ,time()))<2)
echo '5秒之内不能评论2次';

用户Timeline/Feeds

应用于关注的人、主题、品牌及专栏

redis在这边主要当作cache使用

$redis->zAdd('user:2000:feed:topic', time(), '13');
//score 为timestamp uid为2000的用户关注tid为13的topic

$redis->expire('user:2000:feed:topic',24*60*60);
#关注有效期为24小时
# ttl 30天之内按秒数计算 30天之外以timestamp为准

最新列表&排行榜

用于记录用户刚刚喜欢的商品最新列表or排行榜 等业务场景

 
商品最新列表-sorted set结构呈现

$redis->zAdd('user:1000:product:like', time(), '3002');
$redis->zAdd('user:1000:product:like', time(), '3001');
$redis->zAdd('user:1000:product:like', time(), '3004');
$redis->zAdd('user:1000:product:like', time(), '3003');

$redis->zRange('user:1000:product:like', 0, -1,true);
#默认喜欢时间升序序排列
#
Array(
[3002] => 1463565179
[3001] => 1463565189
[3004] => 1463565199
[3003] => 1463565209
)

$redis->zRevRange('user:1000:product:like', 0, -1,true);
#以喜欢时间降序排列
#
Array
(
[3003] => 1463565424
[3004] => 1463565414
[3001] => 1463565404
[3002] => 1463565394
)

排行榜-list数据结构呈现

$redis->lPush('user:1000:product:like', '3002');
$redis->lPush('user:1000:product:like', '3001');
$redis->lPush('user:1000:product:like', '3004');
$redis->lPush('user:1000:product:like', '3003');

$redis->lRange('user:1000:product:like', 0, -1);

Array
(
[0] => 3003
[1] => 3004
[2] => 3001
[3] => 3002
)

消息通知

采用Hash结构对消息通知业务场景计数

 
$redis->hSet('user:1000:message:notice', 'system', 1);
#设置1条未读系统消息

$redis->hIncrBy('user:1000:message:notice', 'system', 1);
#未读系统消息+1

$redis->hSet('user:1000:message:notice', 'comment', 1);
#设置1条未读评论

$redis->hIncrBy('user:1000:message:notice', 'comment', 1);
#未读评论+1

$redis->hGetAll('user:1000:message:notice');
#查看所有消息通知数量

Array
(
[system] => 2
[comment] => 2
)

将Redis用作消息队列

采用Redis的List数据结构实现分布式的消息队列
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