实现高性能的点赞功能基于Redis的方案（redis点赞方案）

实现高性能的点赞功能：基于Redis的方案

随着互联网的不断发展，点赞功能已经成为很多网站或应用的常见需求之一。但是，在高并发的情况下，传统的点赞功能很难满足用户的需求，因此需要一种更高效、更可靠的方案。Redis是一个性能极高的内存数据库，它提供了一系列的数据结构，可以满足点赞功能的要求，下面我们将介绍如何基于Redis实现高性能的点赞功能。

1.设计数据结构

为了实现高性能的点赞功能，我们需要对数据结构进行设计。我们需要用一个hash表来存储每个用户对每个帖子的点赞情况。假设我们有两个用户和三个帖子，那么hash表可以设计成这样：

hset likes:1:1001 1001 1
hset likes:1:1001 1002 0
hset likes:1:1002 1001 1
hset likes:1:1002 1002 1
hset likes:2:1001 1001 1
hset likes:2:1001 1003 1
hset likes:2:1002 1002 1
hset likes:2:1002 1003 0

其中，likes为hash表的名字，1表示用户的id，1001表示帖子的id，1或0表示用户对帖子的点赞情况（1表示点赞，0表示未点赞）。

除了hash表，我们还需要用两个有序集合来分别存储每个帖子的点赞用户和取消点赞用户。如果用户点赞文章，我们就将它的id加入帖子的点赞用户有序集合中；如果用户取消点赞，我们就将它的id从有序集合中删除，加入到取消点赞用户有序集合中。有序集合可以按照分数（即时间戳）排序，因此可以用来实现点赞和取消点赞的排序功能。

综上所述，我们需要用到三个Redis数据结构：

– hash表：用于存储每个用户对每个帖子的点赞情况；

– 有序集合：用于存储每个帖子的点赞用户和取消点赞用户。

2.实现点赞和取消点赞功能

以上数据结构设计好了，接下来我们就可以实现点赞和取消点赞的功能了。这里我们以Python为例，具体代码如下：

import redis
import time

# 初始化redis连接
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
def like(post_id, user_id):
    """
    点赞功能
    """
    # 更新hash表
    redis_conn.hset('likes:{}:{}'.format(user_id, post_id), user_id, 1)
    
    # 更新帖子点赞用户有序集合
    redis_conn.zadd('post:{}:likes'.format(post_id), {user_id: time.time()})
    
    # 从帖子取消点赞用户有序集合中删除该用户
    redis_conn.zrem('post:{}:unlikes'.format(post_id), user_id)
def unlike(post_id, user_id):
    """
    取消点赞功能
    """
    # 更新hash表
    redis_conn.hset('likes:{}:{}'.format(user_id, post_id), user_id, 0)
    
    # 从帖子取消点赞用户有序集合中添加该用户
    redis_conn.zadd('post:{}:unlikes'.format(post_id), {user_id: time.time()})
    
    # 从帖子点赞用户有序集合中删除该用户
    redis_conn.zrem('post:{}:likes'.format(post_id), user_id)

上述代码分别实现了点赞和取消点赞的功能。我们首先更新hash表，然后更新帖子点赞和取消点赞用户有序集合。

3.实现排行榜功能

除了点赞和取消点赞功能外，我们还需要实现排行榜功能，即按照点赞数或取消点赞数对帖子进行排序。具体实现如下：

def get_top_n_posts_by_likes(n):
    """
    根据点赞数获取前n篇帖子
    """
    # 获取所有帖子id
    post_ids = redis_conn.keys('likes:*:*')
    post_likes = []
    
    # 遍历每个帖子
    for post_id in post_ids:
        # 统计点赞数
        likes = 0
        for like in redis_conn.hvals(post_id):
            likes += int(like)
        
        # 保存帖子id和点赞数
        post_likes.append((int(post_id.split(':')[2]), likes))
    
    # 按照点赞数排序
    post_likes.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    return [post[0] for post in post_likes[:n]]

def get_top_n_posts_by_unlikes(n):
    """
    根据取消点赞数获取前n篇帖子
    """
    # 获取所有帖子id
    post_ids = redis_conn.keys('likes:*:*')
    post_unlikes = []
    
    # 遍历每个帖子
    for post_id in post_ids:
        # 统计取消点赞数
        unlikes = 0
        for user_id in redis_conn.zrangebyscore('post:{}:unlikes'.format(int(post_id.split(':')[2])), '-inf', '+inf'):
            if redis_conn.hget(post_id, user_id) == b'0':
                unlikes += 1
        
        # 保存帖子id和取消点赞数
        post_unlikes.append((int(post_id.split(':')[2]), unlikes))
    
    # 按照取消点赞数排序
    post_unlikes.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    return [post[0] for post in post_unlikes[:n]]

以上代码分别实现了按照点赞数和取消点赞数对帖子进行排序，并返回前n篇帖子。

4.总结

基于Redis的方案可以实现高性能的点赞功能，这种方案具有以下优点：

– 内存数据库：Redis是一个基于内存的数据库，能够快速响应请求，满足高并发的需求；

– 高效的数据结构：Redis提供了hash表和有序集合等高效的数据结构，能够方便地实现点赞、取消点赞、排序等功能；

– 可靠性：Redis的持久化机制能够保证数据的可靠性，即使系统宕机也不会丢失数据。

但是，使用Redis也存在一些挑战，例如数据量过大时可能会导致内存溢出，需要定期清理数据等。因此，我们需要根据具体需求和情况来选择适合的数据库方案。