Im Internetzeitalter sind das Lesen und Teilen von Artikeln zu einem wesentlichen Bestandteil des täglichen Lebens der Menschen geworden. Für die Likes und Sammelfunktionen von Artikeln ist jedoch die Benutzererfahrung sehr entscheidend. Als leistungsstarke Schlüsselwert-Speicherdatenbank bietet Redis große Vorteile bei der Realisierung von Artikel-Likes und Sammelfunktionen. In diesem Artikel wird ein Artikel wie Funktionsdesign basierend auf Redis geteilt.
- Funktionales Design
Beim Designprozess der artikelähnlichen Funktion müssen viele Faktoren berücksichtigt werden. Erstens muss die Like-Schnittstelle den Benutzern zugänglich gemacht werden. Benutzer können Likes jederzeit liken oder löschen, und die Daten sollten in Echtzeit aktualisiert werden.
Zweitens ist es bei hoher Parallelität notwendig, die Systemstabilität sicherzustellen und Dateninkonsistenzen zu vermeiden.
Da die Daten der Like-Funktion sehr wichtig sind, müssen sie schließlich beibehalten werden, um die Datenzuverlässigkeit sicherzustellen.
In diesem Fall verwenden wir Redis, um die Like-Daten des Artikels zu speichern, und legen in der Anwendung eine bestimmte Caching-Strategie fest, um den Zugriffsdruck auf die Datenbank zu verringern.
- Datenstrukturdesign
In Redis können wir die Hash-Datenstruktur verwenden, um die Daten von Artikel-Likes zu speichern, wie unten gezeigt:
hash(article:1, vote:user1, 1)
hash(article: 1, vote:user2, 1)
hash(article:1, vote:user3, 0)
Im obigen Strukturdesign wird „article:1“ als Hash-Schlüssel verwendet, „vote:user1“, „vote: user2“, „vote:user3“ ist jeweils das Hash-Feld, „1“ und „0“ stehen für „like“ bzw. „cancel like“.
- Funktionsimplementierung
Verwenden Sie das Spring Boot-Framework zum Erstellen einer Java-Anwendung, in der RedisTemplate zum Implementieren des Zugriffs und Betriebs der Redis-Datenstruktur verwendet wird, die hauptsächlich in „Gefällt mir“, „Gefällt mir abbrechen“ und „Gefällt mir“ unterteilt ist, um die Gesamtzahl zu erhalten von Likes, und erhalten Sie, ob Sie „Gefällt mir“ oder nicht und andere Funktionen.
1) Implementierung der Like-Funktion
Die Implementierung der Like-Funktion erfordert hauptsächlich die folgenden Vorgänge:
1.1) Feststellen, ob dem Benutzer der Artikel gefallen hat.
1.2) Wenn es dem Benutzer nicht gefällt, aktualisieren Sie die Anzahl der Likes und speichern Sie den Like-Status in Redis.
2) Implementierung der Like-Funktion stornieren
Die Implementierung des Like-Stornierens erfordert hauptsächlich die folgenden Vorgänge:
2.1) Feststellen, ob der Artikel dem Benutzer bereits gefallen hat.
2.2) Wenn es dem Benutzer gefallen hat, aktualisieren Sie die Anzahl der Likes und speichern Sie den Like-Status in Redis.
3) Implementierung der Funktion zum Erhalten der Gesamtzahl der Likes
Die Implementierung der Funktion zum Erhalten der Gesamtzahl der Likes erfordert hauptsächlich die Verwendung der Redis-Fuzzy-Abfrage, das Durchlaufen aller Artikel-Hash-Daten in Redis und das Zählen der Anzahl der Likes .
4) Implementierung der Funktion zum Erhalten von Likes oder nicht
Die Implementierung zum Erhalten von Likes oder nicht erfordert hauptsächlich die Abfrage von Hash-Daten über Redis, um festzustellen, ob ein Like-Datensatz für den Benutzer vorhanden ist.
- Cache-Verarbeitung
Um den Zugriffsdruck auf das System und den Zugriff auf die Datenbank zu verringern, müssen wir die Daten in Redis zwischenspeichern. Es gibt zwei häufig verwendete Caching-Strategien:
1) Lesen Sie zuerst die Daten aus dem Cache. Wenn sich keine Daten im Cache befinden, rufen Sie die Daten aus der Datenbank ab und speichern Sie die Daten in Redis.
2) Wenn ein Änderungsvorgang auftritt, werden die Daten in Redis zuerst aktualisiert und dann werden die Daten mit der Datenbank synchronisiert, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.
Hier wenden wir die erste Caching-Strategie an, um den Zugriffsdruck auf die Datenbank zu verringern und die Leistung des Systems zu verbessern.
- Leistungsoptimierung
In der tatsächlichen Produktionsumgebung müssen bestimmte Konfigurationen von Redis durchgeführt werden, um die Leistung zu optimieren.
5.1) Legen Sie das maximale Speicherlimit fest
In Redis sollte die maximale Speichernutzung festgelegt werden, um Speicherüberlaufprobleme und Dienstausnahmen zu vermeiden.
5.2) Persistente Daten
Um die Datenpersistenz sicherzustellen, können wir AOF oder RDB verwenden, um Daten auf die Festplatte zu schreiben.
5.3) Verwendung von Redis Cluster
Wenn der Datenverkehr hoch ist, können wir Redis Cluster verwenden, um die Last zu verteilen und die Parallelität des Systems zu verbessern.
- Zusammenfassung
Beim Design der artikelähnlichen Funktion bietet Redis als leistungsstarke Schlüsselwertspeicherdatenbank die Vorteile von Flexibilität und Effizienz und spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Systemleistung und -stabilität. Durch das Teilen dieses Artikels glaube ich, dass jeder ein tieferes Verständnis und Verständnis für die Anwendung von Redis in der Anwendungsentwicklung erlangen wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTeilen von Redis-Anwendungsbeispielen: Artikelähnliches Funktionsdesign. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
