构建高效稳定的Redis缓存树形结构（redis缓存树形结构）

构建高效稳定的Redis缓存树形结构

随着数据量的增加，访问时间的延长不可避免。如果不对大量的数据进行有效的缓存处理，就会导致系统延迟严重，从而影响用户体验。现在，Redis缓存方案已成为缓存系统中的主流方案，因为它不仅快速且捕捉高峰期负载，还提供了键值对之外的更复杂的数据结构，如列表、哈希、集合和有序集合等。

对于树形结构，我们可以使用 Redis 的有序集合结构来实现。有序集合本身是一个具有排序属性的集合，它的数据结构类似于哈希。在 Redis 中，它的实现机制主要是通过跳跃表（skiplist）和哈希表来实现的。

在缓存树形结构的构建过程中，我们需要将缓存数据按照树形结构转换为有序集合。有序集合中的值不是随机插入的，而是按照树的层级结构指定一个具体的位置。同时，有序集合能够方便地支持范围查询操作，以及分页搜索操作。

下面介绍一下如何构建高效稳定的 Redis 缓存树形结构。假设一家商场的商品类别如下：

– 男装

– 牛仔裤

– 衬衫

– 上衣

– 女装

– 裙子

– 衬衫

– 鞋子

– 童装

– 运动鞋

– 运动服

– 毛呢外套

我们可以将此树形结构转换为有序集合。其中，每个节点的名称为节点 ID，节点父子关系保存在哈希表中。以下是代码示例：

// 获取所有节点
all_nodes = [
    {"id": "root", "name": "所有商品", "parent_id": null},
    {"id": "male", "name": "男装", "parent_id": "root"},
    {"id": "female", "name": "女装", "parent_id": "root"},
    {"id": "children", "name": "童装", "parent_id": "root"},
    {"id": "jeans", "name": "牛仔裤", "parent_id": "male"},
    {"id": "shirt_m", "name": "衬衫", "parent_id": "male"},
    {"id": "tops", "name": "上衣", "parent_id": "male"},
    {"id": "dress", "name": "裙子", "parent_id": "female"},
    {"id": "shirt_f", "name": "衬衫", "parent_id": "female"},
    {"id": "shoes", "name": "鞋子", "parent_id": "female"},
    {"id": "sports_shoes", "name": "运动鞋", "parent_id": "children"},
    {"id": "sports_wear", "name": "运动服", "parent_id": "children"},
    {"id": "woolen_coat", "name": "毛呢外套", "parent_id": "children"},
]

// 哈希表中保存节点的父子关系
parent_child_map = {
    "root": ["male", "female", "children"],
    "male": ["jeans", "shirt_m", "tops"],
    "female": ["dress", "shirt_f", "shoes"],
    "children": ["sports_shoes", "sports_wear", "woolen_coat"],
    "jeans": [],
    "shirt_m": [],
    "tops": [],
    "dress": [],
    "shirt_f": [],
    "shoes": [],
    "sports_shoes": [],
    "sports_wear": [],
    "woolen_coat": [],
}

我们将每个节点的名称作为有序集合的 key 值，它的 value 值为节点所包含的数据。每个节点包含了自身及其所有子孙节点的数据，数据之间以字典等数据类型格式添加至有序集合。

接下来是创建有序集合的示例代码：

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 创建树形结构数据
all_nodes = [{"id": "root", "name": "所有商品", "parent_id": null}, {"id": "male", "name": "男装", "parent_id": "root"},
             {"id": "female", "name": "女装", "parent_id": "root"},
             {"id": "children", "name": "童装", "parent_id": "root"},
             {"id": "jeans", "name": "牛仔裤", "parent_id": "male"},
             {"id": "shirt_m", "name": "衬衫", "parent_id": "male"}, {"id": "tops", "name": "上衣", "parent_id": "male"},
             {"id": "dress", "name": "裙子", "parent_id": "female"},
             {"id": "shirt_f", "name": "衬衫", "parent_id": "female"}, {"id": "shoes", "name": "鞋子", "parent_id": "female"},
             {"id": "sports_shoes", "name": "运动鞋", "parent_id": "children"},
             {"id": "sports_wear", "name": "运动服", "parent_id": "children"},
             {"id": "woolen_coat", "name": "毛呢外套", "parent_id": "children"}]

# 哈希表中保存节点的父子关系
parent_child_map = {
    "root": ["male", "female", "children"],
    "male": ["jeans", "shirt_m", "tops"],
    "female": ["dress", "shirt_f", "shoes"],
    "children": ["sports_shoes", "sports_wear", "woolen_coat"],
    "jeans": [],
    "shirt_m": [],
    "tops": [],
    "dress": [],
    "shirt_f": [],
    "shoes": [],
    "sports_shoes": [],
    "sports_wear": [],
    "woolen_coat": [],
}
# 创建有序集合
for node in all_nodes:
    tmp = []
    for p in parent_child_map[node['id']]:
        c_node = next((x for x in all_nodes if x['id'] == p), None)
        if c_node:
            if c_node['id'] == node['id']:
                continue
            tmp += r.zrange(c_node['name'], 0, -1, withscores=True)
    tmp += node['data']
    r.zadd(node['name'], {str(t): v for t, v in tmp})

上述代码使用了 Redis 的 Python API，首先创建 redis.Redis 对象，连接Redis数据库。然后，我们将所有节点转换为有序集合的键，使用 zadd 添加所有键值对，其中，键的数据类型为 string，而值的数据类型为 hash。

至此，我们就成功地将树形结构转换为了有序集合，并通过哈希表保存了节点的父子关系。在具体使用时，通过遍历节点的子树或搜索指定节点，可以快速地定位到数据的位置，从而实现高效稳定的 Redis 缓存树形结构。