Redis在电商中的实际应用

wslsg

示例代码用Jedis编写。

1. 各种计数，商品维度计数和用户维度计数
　　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。

• 商品维度计数（喜欢数，评论数，鉴定数，浏览数,etc）
  

　　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
　　

   jedis.hset("product:1", "like", "5");　　jedis.hincrBy(
"product:1", "like", 1);//喜欢加一　　System.out.print(jedis.hget("product:1", "like"));
　　

• 用户维度计数（动态数、关注数、粉丝数、喜欢商品数、发帖数 等）
  

　　用户维度计数同商品维度计数都采用 Hash. 为User定义个key user:，为每种数值定义hashkey, 譬如关注数follow
　　

   jedis.hset("user:1", "follow", "5");　　jedis.hincrBy(
"user:1", "follow", 1);//关注数加一　　System.out.print(jedis.hget("user:1", "follow"));　
　　


2. 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，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。
　　

   jedis.zadd("user:1000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1001");//uid为1000用户和uid为1001是朋友 , score值设定时间戳　　jedis.zadd("user:1000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1002");
　　//uid为1000用户和uid为1002是朋友 , score值设定时间戳
　　
        
　　jedis.zadd("user:2000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1001");
　　jedis.zadd("user:2000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1003");
　　

　　jedis.zinterstore("com_friends:1000:2000", "user:1000:friends", "user:2000:friends");
　　System.out.println(jedis.zrange("com_friends:1000:2000", 0, -1));
　　


3. 用作缓存代替memcached（商品列表，评论列表，@提示列表，etc）
　　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。

4. 反spam系统（评论，发布商品，论坛发贴，etc）
　　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 ）。
　　采用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）
　　

    if(!jedis.exists("user:1000:comment")){//还没有评论　　jedis.zadd("user:1000:comment", System.currentTimeMillis(), "uid为1000的评论内容");        
　　System.out.println(jedis.zrange("user:1000:comment", 0, -1));
　　}else{
　　//获取一分钟内的评论记录
　　Set<String> result = jedis.zrangeByScore("user:1000:comment", System.currentTimeMillis() - 60 * 1000, System.currentTimeMillis());
　　if(!result.isEmpty()){
　　System.out.println("1分钟内不能评论两次");
　　}else{
　　jedis.zadd("user:1000:comment", System.currentTimeMillis(), "uid为1000的评论内容"+System.currentTimeMillis());
　　System.out.println(jedis.zrange("user:1000:comment", 0, -1));
　　}
　　}
　　


5. 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
　　

    jedis.zadd("user:2000:feed:topic", System.currentTimeMillis(), "13topic" + System.currentTimeMillis());//score为timestamp uid为2000的用户关注tid为13的topic　　jedis.expire("user:2000:feed:topic", 10);
　　//关注有效期为10秒
　　System.out.println(jedis.zrange("user:2000:feed:topic", 0, -1));   
　　


6. 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
　　

    jedis.zadd("user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "003");　　Thread.currentThread();
　　Thread.sleep(
10);　　jedis.zadd(
"user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "001");　　Thread.sleep(
10);　　jedis.zadd(
"user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "004");　　Thread.sleep(
10);　　jedis.zadd(
"user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "002");　　Thread.sleep(
10);//默认喜欢时间升序排列　　Set<String> result = jedis.zrange("user:1000:product:like", 0, -1);
　　System.out.println(result);
　　//按喜欢时间降序排列   
　　result = jedis.zrevrange("user:1000:product:like", 0, -1);
　　System.out.println(result);
　　

　　

[003, 001, 004, 002]　　
[
002, 004, 001, 003]　　


7. 消息通知
　　采用Hash结构对消息通知业务场景计数
　　

    //设置1条未读系统消息　　jedis.hset("user:1000:message:num", "sysmessagenum", "1");
　　jedis.sadd("user:1000:message:content",  "第一条未读信息");
　　//未读系统消息+1
　　jedis.hincrBy("user:1000:message:num", "sysmessagenum", 1);
　　jedis.sadd("user:1000:message:content", "第二条未读信息");
　　//查看所有消息通知数量
　　System.out.println(jedis.hgetAll("user:1000:message:num"));
　　//查看所有消息通知内容
　　System.out.println(jedis.smembers("user:1000:message:content"));
　　

　　

{sysmessagenum=2}　　
[第二条未读信息, 第一条未读信息]