项目中应用Redis+Php的场景,项目redisphp场景
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

Redis是现在最热门的key-value数据库,Redis的最大特点是key-value存储所带来的简单和高性能;相较于MongoDB和Redis,晚一年发布的ES可能知名度要低一些,ES的特点是搜索,ES是围绕搜索设计的。

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