构建一个文章投票网站,一般具备下面几个功能

发布文章

文章投票评分(按投票多少进行评分)

文章排序(按发布时间,按评分高低)

文章分组(如专题)

...

1.关系型数据库设计

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其中用户,组两个表简单化处理了。业务实现起来也相当简单。不再赘述。重点是如何使用redis实现类似的业务逻辑。

由于redis是基于key-value管理,属于列式数据库。和关系型数据库实现方式差异较大,值得研究。

redis的设计,最重要的一部分工作就是key的命名以及键值数据类型的选择上。

2.Redis设计

关系型数据库属于二维,数据关系主要通过在行和列两者说明,而redis中的数据关系,则通过key键值描述,所以要求redis键值具备层次性。

wKioL1fasCOhQHGpAAGnU0tXoqM971.png

2.1文章发布

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实现代码

private static final int ONE_WEEK_IN_SECONDS = 7 * 86400;
private static final int VOTE_SCORE = 432;
public String postArticle(Jedis conn, String user, String title, String link) {String articleId = String.valueOf(conn.incr("article:"));String voted = "voted:" + articleId;conn.sadd(voted, user);conn.expire(voted, ONE_WEEK_IN_SECONDS);//一周的有效期long now = System.currentTimeMillis() / 1000;String article = "article:" + articleId;HashMap<String,String> articleData = new HashMap<String,String>();articleData.put("title", title);articleData.put("link", link);articleData.put("user", user);articleData.put("now", String.valueOf(now));articleData.put("votes", "1");conn.hmset(article, articleData);//维护两个排序集合,是为了解决文章排序的两种方式//如果还有三种排序方式,对不起,还需要另外维护一个排序集合conn.zadd("score:", now + VOTE_SCORE, article);//维护文章的评分信息conn.zadd("time:", now, article);//维护文章的发布时间信息return articleId;
}

2.2文章投票

wKiom1fatBODuYDCAABmTlxBGi8577.png

实现代码

public void articleVote(Jedis conn, String user, String article) {long cutoff = (System.currentTimeMillis() / 1000) - ONE_WEEK_IN_SECONDS;if (conn.zscore("time:", article) < cutoff){return;}String articleId = article.substring(article.indexOf(':') + 1);//维护投票的一次性if (conn.sadd("voted:" + articleId, user) == 1) {conn.zincrby("score:", VOTE_SCORE, article);conn.hincrBy(article, "votes", 1l);}
}


2.3返回文章列表

两种排序策略:按发布时间,按文章评分。

支持分页排序。

redis的实现排序方式和关系型数据库中的实现方式有很大差别,这也是key-value数据库的一大特点。

基于key操作。

public List<Map<String,String>> getArticles(Jedis conn, int page, String order) {int start = (page - 1) * ARTICLES_PER_PAGE;int end = start + ARTICLES_PER_PAGE - 1;//从排序集合中获取id列表Set<String> ids = conn.zrevrange(order, start, end);List<Map<String,String>> articles = new ArrayList<Map<String,String>>();//遍历id列表,逐条初始化for (String id : ids){Map<String,String> articleData = conn.hgetAll(id);articleData.put("id", id);articles.add(articleData);}//注意:返回的信息中,没有列表总数return articles;
}

2.4 文章分组

这一块逻辑相对独立,仅仅是文章的一个分析维度而已,操作起来相对简单。就是维护groups:${group}集合。

public void addGroups(Jedis conn, String articleId, String[] toAdd) {String article = "article:" + articleId;for (String group : toAdd) {conn.sadd("group:" + group, article);}
}
//排序麻烦些
public List<Map<String,String>> getGroupArticles(Jedis conn, String group, int page, String order) {String key = order + group;
//60秒的有效期if (!conn.exists(key)) {ZParams params = new ZParams().aggregate(ZParams.Aggregate.MAX);conn.zinterstore(key, params, "group:" + group, order);//有序集合,与group的交集,生成新的集合conn.expire(key, 60);//60秒的有效期,性能和实时性的平衡,需要具体情况具体分析}return getArticles(conn, page, key);
}

zinterstore API

public java.lang.Long zinterstore(java.lang.String dstkey,
                                  redis.clients.jedis.ZParams params,
                                  java.lang.String... sets)

参照资源

《redis in action》