Redis储存,设计专属粉丝系统(redis设计粉丝系统)

Redis储存,设计专属粉丝系统

在当今社交媒体风靡的时代,一个优秀的粉丝系统对于网站或APP来说是一个至关重要的元素。但是,如何通过 Redis 进行储存呢?在本文中,我们将介绍如何使用 Redis 来构建自己的专属粉丝系统。

准备工作

您需要一个 Redis 实例,您可以在 https://redis.io/download 中下载安装 Redis,并且将其运行在您的本地环境中。接下来,您需要安装 Redis 的 Ruby 客户端,可以通过以下命令来完成安装:

gem install redis

构建粉丝系统

我们将使用 Ruby 来构建这个粉丝系统,在开始编写代码之前,您需要了解以下两个 Redis 数据结构:

* Redis Set

Redis Set 是一个无序、唯一的数据集合,通过使用 Set,我们可以轻松地管理和存储粉丝和关注者。

* Redis Sorted Set

其中,Redis Sorted Set 包含一个有序的数据集合,每个元素都可以带有评分值(score),评分值用于对元素进行排序。这个有序的数据集合非常有用,因为它可以管理粉丝的关注时间,以便在需要时轻松地排序。

现在,我们将构建一个粉丝系统,该系统允许用户关注其他用户,并查看自己的关注者。

我们将首先定义一个 User 对象,该对象可以保存用户信息,如下所示:

“`ruby

class User

attr_accessor :id, :name, :username

def initialize(id, name, username)

@id = id

@name = name

@username = username

end

end


接下来,我们需要编写一个关注的方法,并使用 Redis Set 来存储关注关系。代码如下所示:

```ruby
class User
# ...

def follow(user)
$redis.multi do
$redis.sadd(following_key, user.id)
$redis.sadd(user.followers_key, self.id)
end
end
def followers
$redis.smembers(followers_key)
end

private

def following_key
"user:#{self.id}:following"
end

def followers_key
"user:#{self.id}:followers"
end
end

接下来,我们可以编写一个用户的查看方法,该方法使用 Redis Sorted Set 来存储粉丝关注时间。代码如下所示:

“`ruby

class User

# …

def feed

follower_ids = followers

$redis.zrevrange(“user:#{follower_ids.join(‘:’)}:feed”, 0, 10)

end

private

# …

def follower_ids

followers.map(&:to_i)

end

def follower_feed_key

“user:#{follower_ids.join(‘:’)}:feed”

end

end


我们需要定义一个方法来添加用户到 Redis 数据库,这个方法简单,如下所示:

```ruby
class User
# ...

def save
$redis.hmset("user:#{id}", "name", name, "username", username)
end

def self.find(id)
result = $redis.hgetall("user:#{id}")
return nil if result.empty?

User.new(id, result["name"], result["username"])
end
end

接下来,我们可以使用以下代码来测试我们的代码:

“`ruby

user1 = User.new(1, “张三”, “zhangsan”)

user2 = User.new(2, “李四”, “lisi”)

user1.save

user2.save

user1.follow(user2)

puts user2.followers # => [“1”]


总结

通过使用 Redis 来构建粉丝系统,我们可以轻松地存储和管理关注关系,以及在需要时轻松地获取用户的关注者。同时,我们也可以使用 Redis Sorted Set 进行排序,以便查看最近的粉丝和关注者。在实现该系统时,请记得考虑并发性和性能,以确保系统能够处理大量的用户和粉丝。

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