利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能

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大概思路

思路分析

做每周热议,应该用缓存来做,如果直接查库的话,会对数据库造成压力。用缓存做的话,用Redis 来做缓存的话比较合适一点。

利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能
# 利用Redsi 添加 数据命令
# day:1 指的是在1号的时候 post:1 第一篇文章添加了 10 条评论。
#后面 6 post:2 指的是 在1号第二篇添加了6条评论
zadd day:1 10 post:1 6 post:2
zadd day:2 10 post:1 6 post:2
zadd day:3 10 post:1 6 post:2
....
zadd day:8 10 post:1 6 post:2
#这样就完成了7天的记录

上面的命令可以帮我们记录一下7天的所有的评论数。但是还没有帮我们计算出来谁是评论最高的。看Redis 的sorted set有序集合有个命令就可以帮我们实现这个功能。

这个命令可以帮助我们实现并集,我们只需要把7天的评论给做个并集就可以求出来。

利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能
# Redis 命令
#意思是并集把这7天的 放到一个新的集合里面 新的集合是 week:rank 这样这个新的集合里面就有了我们的
#7天的记录了
union week:rank 7 day:1...day:8

Redis 命令实践一下看看

本地命令行测试

利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能
127.0.0.1:6379> ping
PONG
127.0.0.1:6379> zadd day:1 10 post:1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd day:2 10 post:1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd day:3 10 post:1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd day:1 5 post:2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd day:2 5 post:2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd day:3 5 post:2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "day:1"
2) "day:2"
3) "day:3"

查看当天的排行榜命令 ZRevrange

127.0.0.1:6379> zrevrange day:1 0 -1 withscores
1) "post:1"
2) "10"
3) "post:2"
4) "5"
127.0.0.1:6379>

每周的评论排行榜记录。因为我只有三天的,所以只写了3天的

127.0.0.1:6379> zrevrange week:rank 0 -1 withscores
1) "post:1"
2) "30"
3) "post:2"
4) "15"
127.0.0.1:6379>

上面的记录是没有错误的。上述的命令可以帮我们简单的实现了我们的想法,下面用代码来实现。上面还有一个小的 bug 就是当day:1这一天可能会出现就是不可能直接就过完了。可能会一条一条的增加,这个时候应该使用的是自增这个命令来解决这个问题。

#什么时候+1 什么时候-1 就是当你 添加一条评论的时候就添加1 删除的的时候就减1
ZINCRBY day:1 10 post:1

代码来进行实现

目前前端的样式,这样的话我们就需要在项目一开始的时候就启动这个功能

利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能
利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能
@Component
// 实现 启动类 ,还有 上下文的servlect
public class ContextStartup implements ApplicationRunnerServletContextAware {
    // 注入 categoryService
    @Autowired
    IMCategoryService categoryService;
    ServletContext servletContext;
    // 注入post 的服务类
    @Autowired
    IMPostService postService;

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        // 调用全查的方法
        List<MCategory> list = categoryService.list(new QueryWrapper<MCategory>().eq("status"0));
        servletContext.setAttribute("List", list);
        // 调用每周热评的方法
        postService.initweek();
    }

    @Override
    public void setServletContext(ServletContext servletContext) {
        this.servletContext = servletContext;
    }
}
服务类serviceimpl类

大概的思路

  • 获取7天内发表的文章
  • 初始化文章的总阅读量
    • 缓存文章的基本信息(id,标题,评论数,作者 ID )
    • 这样就可以避免的查库。可以直接用我们的缓存。
  • 做并集

这里需要一个Redis 的工具类,我在网上找到的,不是我写的。网上一大堆。直接拿来用就可以了

package com.example.springbootblog.util;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;

import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Component
public class RedisUtil {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 指定缓存失效时间
     *
     * @param key  键
     * @param time 时间(秒)
     * @return
     */

    public boolean expire(String key, long time) {
        try {
            if (time > 0) {
                redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 根据key 获取过期时间
     *
     * @param key 键 不能为null
     * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效
     */

    public long getExpire(String key) {
        return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
    }

    /**
     * 判断key是否存在
     *
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */

    public boolean hasKey(String key) {
        try {
            return redisTemplate.hasKey(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 删除缓存
     *
     * @param key 可以传一个值 或多个
     */

    @SuppressWarnings("unchecked")
    public void del(String... key) {
        if (key != null && key.length > 0) {
            if (key.length == 1) {
                redisTemplate.delete(key[0]);
            } else {
                redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key));
            }
        }
    }

    //============================String=============================

    /**
     * 普通缓存获取
     *
     * @param key 键
     * @return 值
     */

    public Object get(String key) {
        return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    /**
     * 普通缓存放入
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return true成功 false失败
     */

    public boolean set(String key, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }

    }

    /**
     * 普通缓存放入并设置时间
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期
     * @return true成功 false 失败
     */

    public boolean set(String key, Object value, long time) {
        try {
            if (time > 0) {
                redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS);
            } else {
                set(key, value);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 递增
     *
     * @param key 键
     * @param delta  要增加几(大于0)
     * @return
     */

    public long incr(String key, long delta) {
        if (delta < 0) {
            throw new RuntimeException("递增因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta);
    }

    /**
     * 递减
     *
     * @param key 键
     * @param delta  要减少几(小于0)
     * @return
     */

    public long decr(String key, long delta) {
        if (delta < 0) {
            throw new RuntimeException("递减因子必须大于0");
        }
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta);
    }

    //================================Map=================================

    /**
     * HashGet
     *
     * @param key  键 不能为null
     * @param item 项 不能为null
     * @return 值
     */

    public Object hget(String key, String item) {
        return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
    }

    /**
     * 获取hashKey对应的所有键值
     *
     * @param key 键
     * @return 对应的多个键值
     */

    public Map<Object, Object> hmget(String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }

    /**
     * HashSet
     *
     * @param key 键
     * @param map 对应多个键值
     * @return true 成功 false 失败
     */

    public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * HashSet 并设置时间
     *
     * @param key  键
     * @param map  对应多个键值
     * @param time 时间(秒)
     * @return true成功 false失败
     */

    public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map);
            if (time > 0) {
                expire(key, time);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
     *
     * @param key   键
     * @param item  项
     * @param value 值
     * @return true 成功 false失败
     */

    public boolean hset(String key, String item, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
     *
     * @param key   键
     * @param item  项
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒)  注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间
     * @return true 成功 false失败
     */

    public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
            if (time > 0) {
                expire(key, time);
            }
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 删除hash表中的值
     *
     * @param key  键 不能为null
     * @param item 项 可以使多个 不能为null
     */

    public void hdel(String key, Object... item) {
        redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
    }

    /**
     * 判断hash表中是否有该项的值
     *
     * @param key  键 不能为null
     * @param item 项 不能为null
     * @return true 存在 false不存在
     */

    public boolean hHasKey(String key, String item) {
        return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item);
    }

    /**
     * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回
     *
     * @param key  键
     * @param item 项
     * @param by   要增加几(大于0)
     * @return
     */

    public double hincr(String key, String item, double by) {
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by);
    }

    /**
     * hash递减
     *
     * @param key  键
     * @param item 项
     * @param by   要减少记(小于0)
     * @return
     */

    public double hdecr(String key, String item, double by) {
        return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by);
    }

    //============================set=============================

    /**
     * 根据key获取Set中的所有值
     *
     * @param key 键
     * @return
     */

    public Set<Object> sGet(String key) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().members(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 根据value从一个set中查询,是否存在
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return true 存在 false不存在
     */

    public boolean sHasKey(String key, Object value) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将数据放入set缓存
     *
     * @param key    键
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 成功个数
     */

    public long sSet(String key, Object... values) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 将set数据放入缓存
     *
     * @param key    键
     * @param time   时间(秒)
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 成功个数
     */

    public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) {
        try {
            Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
            if (time > 0) expire(key, time);
            return count;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 获取set缓存的长度
     *
     * @param key 键
     * @return
     */

    public long sGetSetSize(String key) {
        try {
            return redisTemplate.opsForSet().size(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 移除值为value的
     *
     * @param key    键
     * @param values 值 可以是多个
     * @return 移除的个数
     */

    public long setRemove(String key, Object... values) {
        try {
            Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
            return count;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }
    //===============================list=================================

    /**
     * 获取list缓存的内容
     *
     * @param key   键
     * @param start 开始
     * @param end   结束  0 到 -1代表所有值
     * @return
     */

    public List<Object> lGet(String key, long start, long end) {
        try {
            return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 获取list缓存的长度
     *
     * @param key 键
     * @return
     */

    public long lGetListSize(String key) {
        try {
            return redisTemplate.opsForList().size(key);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    /**
     * 通过索引 获取list中的值
     *
     * @param key   键
     * @param index 索引  index>=0时, 0 表头,1 第二个元素,依次类推;index<0时,-1,表尾,-2倒数第二个元素,依次类推
     * @return
     */

    public Object lGetIndex(String key, long index) {
        try {
            return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return
     */

    public boolean lSet(String key, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒)
     * @return
     */

    public boolean lSet(String key, Object value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);
            if (time > 0) expire(key, time);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @return
     */

    public boolean lSet(String key, List<Object> value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 将list放入缓存
     *
     * @param key   键
     * @param value 值
     * @param time  时间(秒)
     * @return
     */

    public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value);
            if (time > 0) expire(key, time);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 根据索引修改list中的某条数据
     *
     * @param key   键
     * @param index 索引
     * @param value 值
     * @return
     */

    public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }

    /**
     * 移除N个值为value
     *
     * @param key   键
     * @param count 移除多少个
     * @param value 值
     * @return 移除的个数
     */

    public long lRemove(String key, long count, Object value) {
        try {
            Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value);
            return remove;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return 0;
        }
    }

    //================有序集合 sort set===================
    /**
     * 有序set添加元素
     *
     * @param key
     * @param value
     * @param score
     * @return
     */

    public boolean zSet(String key, Object value, double score) {
        return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);
    }

    public long batchZSet(String key, Set<ZSetOperations.TypedTuple> typles) {
        return redisTemplate.opsForZSet().add(key, typles);
    }

    public void zIncrementScore(String key, Object value, long delta) {
        redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, value, delta);
    }

    public void zUnionAndStore(String key, Collection otherKeys, String destKey) {
        redisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(key, otherKeys, destKey);
    }

    /**
     * 获取zset数量
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */

    public long getZsetScore(String key, Object value) {
        Double score = redisTemplate.opsForZSet().score(key, value);
        if(score==null){
            return 0;
        }else{
            return score.longValue();
        }
    }

    /**
     * 获取有序集 key 中成员 member 的排名 。
     * 其中有序集成员按 score 值递减 (从大到小) 排序。
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */

    public Set<ZSetOperations.TypedTuple> getZSetRank(String key, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start, end);
    }

}

实现类的代码

// 每周热评的方法
@Override
public void initweek() {
    //获取 7天的文章
    List<MPost> posts = this.list(new QueryWrapper<MPost>().ge("created", DateUtil.lastWeek())
              .select("id""title""user_id""comment_count""view_count""created")
      );// 获取到7天前的以及按照这几个查询,不需要全部查询
      // 初始化文章的总评论
      for (MPost post : posts) {
          // 设置 key
          String key = "day:rank:" + DateUtil.format(post.getCreated(), DatePattern.PURE_DATE_FORMAT);
          // 缓存进去的评论数量
          redisUtil.zSet(key, post.getId(), post.getCommentCount());
          //设置自动过期 7天过期
          long between = DateUtil.between(new Date(), post.getCreated(), DateUnit.DAY);
          long expireTime = (7 - between) * 24 * 60 * 60// 有效 时间

          redisUtil.expire(key, expireTime);
          // 缓存文章的一些基本信息
          this.hashCachePost(post, expireTime);
      }
      // 做并集
      this.zunionAndStore();
}

 /**
  * 文章每周评论数量并集操作
  **/

 private void zunionAndStore() {
     String destkey = "day:rank:" + DateUtil.format(new Date(), DatePattern.PURE_DATE_FORMAT);
     // 设置并集后的新的 key
     String newkey = "week:rank";
     ArrayList<String> otherKeys = new ArrayList<>();
     // 计算7天的
     for (int i = -6; i < 0; i++) {
         String temp = "day:rank:" + DateUtil.format(DateUtil.offsetDay(new Date(), i), DatePattern.PURE_DATE_FORMAT);
         otherKeys.add(temp);
     }
     redisUtil.zUnionAndStore(destkey, otherKeys, newkey);
 }

 /**
  * 文章作者缓存
  **/

 private void hashCachePost(MPost post, long expireTime) {
     // 设置 key
     String key = "rank:post:" + post.getId();
     // 判断存在不存在
     boolean hasKey = redisUtil.hasKey(key);
     if (!hasKey) {
         // 就存到缓存里面
         redisUtil.hset(key, "post:id", post.getId(), expireTime);
         redisUtil.hset(key, "post:title", post.getTitle(), expireTime);
         redisUtil.hset(key, "post:commentCount", post.getCommentCount(), expireTime);

     }
 }
}

这样就可以把我们的命令行转换成代码的形式。就可以把我们的数据库的数据先存到缓存中去了。

效果

127.0.0.1:6379> keys *
1) "rank:post:4"
2) "week:rank"
3) "day:rank:20210724"
4) "rank:post:3"
5) "rank:post:2"
6) "day:rank:20210726"
#查看我们并集完后的数据 id 为 3 的有 1条评论。
127.0.0.1:6379> zrevrange week:rank 0 -1 withscores
1) "3"
2) "1"
3) "2"
4) "1"
5) "4"
6) "0"
127.0.0.1:6379>

数据库中id 为 3 的有 1条评论

利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能
利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能

确实只有一条评论的

前端展示出来

这里的思路就比较简单了,把我们的数据从缓存中取出来就可以。用的freemarker可以自定义标签。我自定义了标签。

Hosttemplate

/**
 * 本周热议
 */

@Component
public class HotsTemplate extends TemplateDirective {

    @Autowired
    RedisUtil redisUtil;

    @Override
    public String getName() {
        return "hots";
    }

    @Override
    public void execute(DirectiveHandler handler) throws Exception {
// 设置 key
        String key ="week:rank";
        Set<ZSetOperations.TypedTuple> zSetRank = redisUtil.getZSetRank(key, 06);
        ArrayList<Map> maps = new ArrayList<>();

        // 便利
        for (ZSetOperations.TypedTuple typedTuple : zSetRank) {
            // 创建 Map
            HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
            Object post_id = typedTuple.getValue();
            String PostHashKey = "rank:post:" +post_id;
            map.put("id",post_id);
            map.put("title",redisUtil.hget(PostHashKey,"post:title"));
            map.put("commentCount",typedTuple.getScore());
            maps.add(map);
        }
        handler.put(RESULTS,maps).render();
    }
}

FreemarkerConfig把我们写的便签注入就可以使用我们自定义的标签了

@Configuration
public class FreemarkerConfig {

    @Autowired
    private freemarker.template.Configuration configuration;
    @Autowired
    PostsTemplate postsTemplate;
    @Autowired
    HotsTemplate hotsTemplate;
    @PostConstruct
    public void setUp() {
        configuration.setSharedVariable("timeAgo"new TimeAgoMethod());
        configuration.setSharedVariable("posts", postsTemplate);
        configuration.setSharedVariable("hosts", hotsTemplate);
    }


}

前端的页面获取

利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能

效果

利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能

总结

在做这个功能的时候。不够全面。虽然写完了,但是应该是获取7天内的评论。我获取了7天的文章。虽然是个 bug 但是我不想修复。就这样吧。现在能用就行。道理是一样的。到时候有时间出问题了在改吧。累了,无情的代码机器记录代码生活中。。。。。

来源:blog.csdn.net/m0_46937429/article/

details/119172118

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利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能

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原文始发于微信公众号(Java知音):利用 Redis 的 sorted set 做每周热评的功能