À l'ère d'Internet, la lecture et le partage d'articles sont devenus un élément essentiel du quotidien des gens. Cependant, pour les fonctions de likes et de collecte des articles, l’expérience utilisateur est très critique. En tant que base de données de stockage clé-valeur hautes performances, Redis présente de grands avantages dans la réalisation des fonctions de likes et de collecte d'articles. Cet article partagera un article comme la conception de fonctions basée sur Redis.
Dans le processus de conception de l'article comme la fonction, de nombreux facteurs doivent être pris en considération. Premièrement, l'interface similaire doit être exposée aux utilisateurs. Les utilisateurs peuvent aimer ou annuler les likes à tout moment, et les données doivent être mises à jour en temps réel.
Deuxièmement, en cas de concurrence élevée, il est nécessaire d'assurer la stabilité du système et d'éviter l'incohérence des données.
Enfin, parce que les données de la fonction similaire sont très importantes, elles doivent être conservées pour garantir la fiabilité des données.
Dans ce cas, nous utiliserons Redis pour stocker les données similaires de l'article et définirons une certaine stratégie de mise en cache dans l'application pour réduire la pression d'accès sur la base de données.
Dans Redis, nous pouvons utiliser la structure de données Hash pour stocker les données des articles aimés, comme indiqué ci-dessous :
hash(article:1, vote:user1, 1)
hash(article: 1, vote:user2, 1)
hash(article:1, vote:user3, 0)
Dans la conception structurelle ci-dessus, "article:1" est utilisé comme clé de hachage, "vote:user1", "vote: user2", "vote:user3" est respectivement le champ de hachage, "1" et "0" représentent respectivement le like et l'annulation du like.
Utilisation du framework Spring Boot pour créer une application Java, dans laquelle RedisTemplate est utilisé pour implémenter l'accès et le fonctionnement de la structure de données Redis, qui est principalement divisée en likes, annuler les likes, obtenir le nombre total de likes, et savoir s'il faut aimer ou non et d'autres fonctions.
1) Implémentation de la fonction like
L'implémentation de la fonction like nécessite principalement les opérations suivantes :
1.1) Déterminer si l'utilisateur a aimé l'article.
1.2) Si l'utilisateur ne l'aime pas, mettez à jour le nombre de likes et stockez le statut like dans Redis.
2) Implémentation de la fonction d'annulation des likes
La mise en œuvre de l'annulation des likes nécessite principalement les opérations suivantes :
2.1) Déterminer si l'utilisateur a déjà aimé l'article.
2.2) Si l'utilisateur l'a aimé, mettez à jour le nombre de likes et stockez le statut de like dans Redis.
3) Implémentation de la fonction d'obtention du nombre total de likes
La mise en œuvre de l'obtention du nombre total de likes nécessite principalement l'utilisation de la requête floue Redis, parcourant toutes les données de hachage de l'article dans Redis, et comptant le nombre de likes .
4) Implémentation de la fonction d'obtention de likes ou non
La mise en œuvre d'obtention de likes ou non nécessite principalement d'interroger les données de hachage via Redis pour déterminer s'il existe un enregistrement de likes pour l'utilisateur.
Afin de réduire la pression d'accès sur le système et de réduire l'accès à la base de données, nous devons mettre en cache les données dans Redis. Il existe deux stratégies de mise en cache couramment utilisées :
1) Lisez d'abord les données du cache, s'il n'y a pas de données dans le cache, récupérez les données de la base de données et stockez les données dans Redis.
2) Lorsqu'une opération de modification se produit, les données dans Redis sont d'abord mises à jour, puis les données sont synchronisées avec la base de données pour garantir la cohérence des données.
Ici, nous adoptons la première stratégie de mise en cache pour réduire la pression d'accès sur la base de données et améliorer les performances du système.
Dans l'environnement de production réel, certaines configurations de Redis doivent être effectuées pour optimiser les performances.
5.1) Définir la limite maximale de mémoire
Dans Redis, l'utilisation maximale de la mémoire doit être définie pour éviter les problèmes de débordement de mémoire et les exceptions de service.
5.2) Données persistantes
Afin d'assurer la persistance des données, nous pouvons utiliser AOF ou RDB pour écrire des données sur le disque.
5.3) Utilisation de Redis Cluster
Lorsque le nombre de visites est élevé, nous pouvons utiliser Redis Cluster pour répartir la charge et améliorer la capacité de concurrence du système.
Dans la conception de la fonction d'article, Redis, en tant que base de données de stockage clé-valeur hautes performances, présente les avantages de flexibilité et d'efficacité et joue un rôle important dans l'amélioration des performances et de la stabilité du système. Grâce au partage de cet article, je pense que tout le monde aura une compréhension et une compréhension plus profondes de l'application de Redis dans le développement d'applications.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!