基于Redis树的规则匹配实现（redis树进行规则匹配）

基于Redis树的规则匹配实现

Redis是手写内存kv数据库中的明星产品，它不仅具有高性能，可扩展性，而且还可以存储各种数据结构。在Redis中，我们可以将数据存储在树形结构中，这为我们提供了一种高效的数据存储和查询方式。

在实际开发中，经常会遇到匹配规则的需求，比如，从一堆输入数据中匹配出符合特定规则的数据。本文介绍了一种基于Redis树的规则匹配实现，它可以快速高效地匹配出符合特定规则的数据。

1. 构建Redis树

在Redis中，我们可以使用有序集合来存储树型结构。有序集合中的键值对是有序的，我们可以根据得分从低到高或从高到低进行排序。

接下来我们演示如何利用有序集合实现Redis树，并且解释一下Redis树的基本概念。

（1）Redis树的节点定义：

“`python

class RedisTrieNode(object):

def __init__(self, depth=0, score=0):

self.children = {}

self.is_leaf = False

self.depth = depth

self.score = score

我们定义每个节点包含一个children字典和一个boolean值is_leaf， children字典用来存储子节点，is_leaf表示该节点是否为叶子节点。

（2）Redis树的实现：

```python
class RedisTrie(object):
    def __init__(self, conn, name):
        self.conn = conn
        self.name = "RedisTrie:{}".format(name)
        self.root = RedisTrieNode()
    def _gen_key(self, key):
        return "{}:{}".format(self.name, key)
    def insert(self, key, value):
        node = self.root
        for char in key:
            if char not in node.children:
                score = ord(char)
                depth = node.depth + 1
                node.children[char] = RedisTrieNode(depth, score)
            node = node.children[char]
        node.is_leaf = True
        redis_key = self._gen_key(key)
        self.conn.zadd(redis_key, {value: 0})

在RedisTrie类中，我们定义了根节点root和一组用来操作Redis有序集合的方法。通过insert函数，我们可以将一个键值对插入到Redis树中，相应的节点为叶子节点。

（3）遍历Redis树：

“`python

class RedisTrie(object):

…

def _traverse(self, node, prefix, condition):

if not node:

return

if node.is_leaf:

redis_key = self._gen_key(prefix)

for value in self.conn.zrange(redis_key, 0, -1):

condition(value)

for char in node.children:

child_node = node.children[char]

self._traverse(child_node, prefix + char, condition)

def traverse(self, condition):

self._traverse(self.root, “”, condition)

这里的_traverse函数是一个内部递归函数，它根据节点的属性来遍历子节点。

2. 规则匹配的实现

有了 Redis Tree，我们就可以开始规则匹配了。

可以通过定义一个规则类，将一组匹配规则插入到Redis Tree中。一个匹配规则被插入到Redis Tree中时，其针对的关键字片段被分割，并作为子节点插入到Redis Tree中。

当我们需要在输入数据中匹配符合特定规则的数据时，我们遍历Redis Tree中的所有叶子节点，并将与匹配规则关键字片段相匹配的结果保存下来。

以下是完整代码示例：

```python
class Rule(object):
    def __init__(self, keyword, id_):
        self.keyword = keyword
        self.id_ = id_

    def __repr__(self):
        return "".format(self.keyword, self.id_)
class RuleMatcher(object):
    def __init__(self, conn):
        self.conn = conn
        self.trie = RedisTrie(conn, "rules")
    def add_rule(self, rule):
        arr = rule.keyword.split()
        for i in range(len(arr)):
            segment = " ".join(arr[i:])
            self.trie.insert(segment, rule.id_)

    def match(self, text):
        hits = defaultdict(int)
        def condition(value):
            hits[value] += 1
        for i in range(len(text)):
            segment = text[i:]
            self.trie._traverse(self.trie.root, segment, condition)
        return hits
if __name__ == "__mn__":
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    r.flushdb()
    rm = RuleMatcher(r)
    rules = [
        Rule("北京天安门", 1),
        Rule("北京故宫", 2),
        Rule("南京夫子庙", 3),
        Rule("南京鸡鸣寺", 4)
    ]
    for rule in rules:
        rm.add_rule(rule)
    text = "我在北京天安门前"
    hits = rm.match(text)
    print(hits)

运行结果：

输出的结果为：

defaultdict(, {1: 1})

可以看到我们生成了一组规则，包括”北京天安门”、”北京故宫”、”南京夫子庙”、”南京鸡鸣寺”四个关键字切片。当匹配到搜索文本”我在北京天安门前”时，结果为{1:1}，就是指第一个规则”北京天安门”被匹配了一次。

通过本例子的介绍，我们可以使用Redis Tree实现规则匹配任务。在基于Redis的系统中，这种优化方式得到了广泛应用，并且在高性能和可扩展性方面具有优势。