故事Redis点赞故事缓存中释放爱的力量（redis 缓存点赞）

Redis点赞故事：缓存中释放爱的力量

在这个数字化的时代，点赞已经成为了一种常见的社交行为，用户可以通过点击点赞按钮来表达自己对某一件事物的喜欢或支持。对于许多网站和应用来说，点赞也是一项重要的功能，但是在实现时会遇到一些性能和可靠性问题。而Redis缓存就是一个很好的解决方案。

下面我们来看一个关于Redis点赞的故事。

故事背景

某日，一个小网站的开发人员收到了用户反馈，称其点赞功能存在一些问题，包括网站卡顿、点赞不稳定等。经过一番排查，开发人员发现是因为点赞时每次都会从数据库中读取点赞数，导致了性能问题。

故事展开

为了解决这个问题，开发人员想到了使用缓存来优化点赞功能。他们选择了Redis，因为Redis拥有很好的持久化机制、数据结构多样化等特点。

开发人员将点赞数存储到Redis缓存中，每次增加或减少点赞数时，都会从缓存中读取，并更新缓存。这样就避免了频繁从数据库中读取，从而提高了性能。代码如下：

“`python

import redis

class RedisHelper:

def __init__(self):

self.__conn = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

def get(self, key):

return self.__conn.get(key).decode()

def set(self, key, value):

return self.__conn.set(key, value)

def incr(self, key):

return self.__conn.incr(key)

def decr(self, key):

return self.__conn.decr(key)

使用时，可以这样调用：

```python
redis_helper = RedisHelper()
# 获取点赞数
vote_cnt = redis_helper.get('vote:cnt')
# 添加点赞数
redis_helper.incr('vote:cnt')
# 减少点赞数
redis_helper.decr('vote:cnt')

然而，开发人员并没有完全放心地用这个方法来实现点赞功能。因为当出现高并发时，可能会有多个用户同时操作同一个点赞数，导致操作结果不一致。为了解决这个问题，他们引入了Lua脚本来实现原子性操作。

“`python

vote_script = “””local cnt = tonumber(redis.call(‘get’, KEYS[1]))

if cnt == nil then cnt = 0 end

local num = tonumber(ARGV[1])

cnt = cnt + num

redis.call(‘set’, KEYS[1], cnt)

return cnt”””

class RedisHelper:

def __init__(self):

self.__conn = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

def get(self, key):

return self.__conn.get(key).decode()

def set(self, key, value):

return self.__conn.set(key, value)

def incr(self, key):

return self.__conn.eval(vote_script, 1, key, ‘1’)

def decr(self, key):

return self.__conn.eval(vote_script, 1, key, ‘-1’)

使用时，可以这样调用：

```python
redis_helper = RedisHelper()
# 获取点赞数
vote_cnt = redis_helper.get('vote:cnt')
# 添加点赞数
redis_helper.incr('vote:cnt')
# 减少点赞数
redis_helper.decr('vote:cnt')

故事收尾

通过Redis缓存和Lua脚本的优化，该小网站的点赞功能变得更加可靠和高效。同时，Redis的优秀特性也让开发人员在这个过程中领略到了缓存的魅力。

在实现点赞这样的功能时，Redis缓存是一个很好的解决方案，它不仅可以提高性能，还可以保证数据的一致性和可靠性。