Redis实现精准解决匹配问题（redis匹配）

Redis是一种开源、高性能的分布式内存Key-Value存储，具有高可用性、部署简单、读写性能高等优点。特别是无论是读写性能还是稳定性都有很大程度的优势，因此经常用于解决跟匹配问题。从最浅级的匹配问题到复杂的精准匹配，Redis都可以提供一种有效的解决方案，以达到高性能、高效精度的结果。

首先，Redis可以实现一种基于距离的精准匹配。在特定条件下，其最近最大值算法（LMAX）可以查找距离最近的结果。以城市搜索为例，其主要步骤是利用Redis的对象和对象之间映射求解： 将城市信息存储在Redis中， 利用Geohash技术（将坐标转换成字符串）计算出两个坐标间的距离，从而筛选出满足条件的城市。核心代码如下：

// 将城市信息存入redis
let storeCityInfo = (city, x, y) => {
    redis.hmset('city:' + city, {
        x: x,
        y: y
    });
};
// 计算距离
let calDistance = (cityx, cityy) => {
    let x1 = redis.hget('city:' + cityx,'x');
    let y1 = redis.hget('city:' + cityx,'y');
    let x2 = redis.hget('city:' +cityy, 'x');
    let y2 = redis.hget('city:' +cityy, 'y');
    return Math.sqrt(Math.pow(x1-x2,2) + Math.pow(y1-y2, 2));
};

其次，Redis可以实现面向元素（items-based）的精准推荐。基于偏好算法（Jaccard Similarity）判断两个item之间的相似度，即可根据用户对电影的反馈对他推荐他可能喜欢的新电影。核心代码如下：

// 将用户所喜欢的电影信息存入redis
let storeMovieRating = (userId, movieId, rating) => {
    redis.hmset('user_rating:' + userId, {
        movieId: rating
    });
};

// 计算两个ID的Jaccard Similarity
let calJaccardSimilarity = (userId1, userId2) => {
    let m1 = redis.hgetall('user_rating:' + userId1);
    let m2 = redis.hgetall('user_rating:' + userId2);
    // 计算交集
    let intersection = 0;
    for(let common in m1) {
        if(common in m2) {
            intersection++;
        }
    }
    // 计算并集
    let union = Object.keys(m1).length + Object.keys(m2).length - intersection;
    // 计算相似度
    let similarity = intersection/union;
    return similarity;
};

最后，Redis可以实现基于文本信息的精准搜索。利用Redis Search插件，可以使用索引和权重实现全文搜索，比如索引一个书的名称，给关键字一个权重，从而得到最匹配的结果。核心代码如下：

// 将书的信息存入redis
let storeBookInfo = (book, paragraph) => {
    redis.hmset('book:' + book, {
        paragraph: paragraph
    });
};

// 创建书的文本索引，并且给不同的关键字设定不同的权重
let createBookIndex = (book, keywords) => {
    let weight;
    for(let key in keywords) {
        weight = keywords[key];
        // 创建书的文本索引
        redis.ft_create('book_text:' + book, 'rate', weight);
        // 将书的内容插入索引中
        redis.ft_add('book_text:' + book, 'book_paragraph:' + book, redis.hget('book:' + book, 'paragraph'));
    };
};

// 搜索书中的关键字
let searchBook = (keywords) => {
    redis.ft_search('book_text:' + book, keywords);
};

总而言之，Redis在解决匹配问题时能够提供更加高性能、高效率和高精准度的解决方案。在不同场景下，距离计算、偏好推荐和文本索引等都能帮助我们轻松的实现精准的匹配结果。