Cadangan dalam talian Redis dalam aplikasi PHP
Dengan pembangunan aplikasi Web yang berterusan, bilangan pengguna aplikasi Web terus berkembang. Aplikasi web memerlukan sistem pengesyoran untuk membantu pengguna menemui maklumat yang berharga. Pengesyoran dalam talian ialah medan permohonan yang sangat penting. Redis ialah sistem storan nilai kunci berasaskan memori berprestasi tinggi yang sesuai untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam talian. PHP ialah bahasa pengaturcaraan Web yang biasa digunakan dan alat yang biasa digunakan untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam talian. Artikel ini akan memperkenalkan cara Redis melaksanakan pengesyoran dalam talian dalam aplikasi PHP.
- Pengenalan kepada Redis
Redis ialah sistem storan nilai kunci berasaskan memori yang menyokong struktur data yang kaya dan operasi berprestasi tinggi. Senario aplikasinya sangat luas, termasuk cache, baris gilir mesej, kaunter dan sebagainya. Redis terkenal dengan prestasi tinggi, fleksibiliti dan kebolehpercayaan, dan digunakan secara meluas dalam sistem teragih, aplikasi web, aplikasi mudah alih dan bidang lain.
- PHP dan Redis
PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan web. Ia ringkas, mudah dipelajari dan mudah digunakan serta boleh membangunkan aplikasi Web dengan cepat. Redis dan PHP ialah dua teknologi bebas, tetapi ia berfungsi dengan baik bersama-sama untuk mencapai aplikasi web yang cekap dan boleh dipercayai.
Terdapat dua cara utama untuk menggabungkan Redis dan PHP: satu ialah menggunakan Redis sebagai cache untuk PHP, dan satu lagi ialah menggunakan Redis secara langsung dalam PHP. Menggunakan Redis sebagai kaedah caching boleh meningkatkan kelajuan tindak balas dan prestasi serentak aplikasi web dan meningkatkan pengalaman pengguna. Menggunakan Redis sebagai struktur data dalam PHP boleh melaksanakan keperluan perniagaan yang lebih kompleks dan algoritma dengan fleksibiliti yang lebih tinggi.
- Syor dalam talian
Syor dalam talian merujuk kepada mengesyorkan item, perkhidmatan atau kandungan yang diminati kepada pengguna dalam masa nyata berdasarkan tingkah laku sejarah dan maklumat peribadi mereka. Sistem pengesyoran dalam talian sentiasa mengemas kini model pilihan pengguna melalui pembelajaran dalam talian untuk mencapai pengesyoran yang lebih tepat.
Sistem pengesyoran dalam talian terbahagi terutamanya kepada dua jenis: pengesyoran berasaskan kandungan dan pengesyoran berasaskan penapisan kolaboratif. Pengesyoran berasaskan kandungan adalah untuk mengesyorkan item yang serupa berdasarkan atribut item dan gelagat sejarah pengguna. Pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif adalah berdasarkan interaksi antara pengguna dan item, mengesyorkan item yang pengguna lain suka dengan minat yang sama kepada pengguna.
- Aplikasi Redis dalam pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif
Dalam pengesyoran berdasarkan penapisan kolaboratif, Redis boleh digunakan untuk melaksanakan model pilihan pengguna dan model persamaan item.
4.1 Model pilihan pengguna
Model keutamaan pengguna merujuk kepada keutamaan pengguna untuk item yang berbeza. Redis boleh menggunakan struktur data Hash untuk menyimpan model pilihan pengguna, menggunakan ID pengguna sebagai Kunci dan ID item serta penilaian sebagai Nilai. Penilaian boleh menjadi nilai sukaan berangka, seperti 1-5.
Sebagai contoh, andaikan pengguna Bob menilai filem "The Wandering Earth" sebagai 4 mata dan filem "The Avengers" sebagai 5 mata, maka kod berikut boleh digunakan untuk menyimpan model pilihan Bob:
$redis->hset('user:Bob', 'movie:流浪地球', 4); $redis->hset('user:Bob', 'movie:复仇者联盟', 5);
4.2 Model persamaan item
Model persamaan item merujuk kepada persamaan antara item. Redis boleh menggunakan struktur data Set Isih untuk menyimpan model persamaan item, menggunakan ID item sebagai Kunci, persamaan sebagai Skor dan ID item serupa sebagai Nilai. Apabila mengira persamaan item, algoritma seperti pekali korelasi Pearson boleh digunakan.
Sebagai contoh, andaikan bahawa persamaan antara filem "The Wandering Earth" dan filem "Space Rescue" ialah 0.8, dan persamaan antara filem "Avengers" dan filem "Thor 3" ialah 0.6, maka anda boleh menggunakan kod berikut untuk menyimpan model persamaan Item:
$redis->zadd('movie:流浪地球', 0.8, 'movie:太空救援'); $redis->zadd('movie:复仇者联盟', 0.6, 'movie:雷神3');
- Melaksanakan pengesyoran dalam talian dalam aplikasi PHP
Melaksanakan sistem pengesyoran dalam talian berdasarkan penapisan kolaboratif dalam aplikasi PHP boleh diselesaikan melalui langkah berikut:
5.1 Kumpulkan gelagat sejarah pengguna
Sistem pengesyoran dalam talian perlu mengesyorkan item berdasarkan gelagat sejarah pengguna. Aplikasi web boleh mendapatkan gelagat sejarah pengguna dengan mengumpul klik pengguna, menyemak imbas, pembelian dan gelagat lain.
5.2 Menyimpan model pilihan pengguna
Aplikasi web boleh menyimpan model pilihan pengguna dalam ingatan melalui Redis, yang bukan sahaja meningkatkan kelajuan akses, tetapi juga mengurangkan beban pada pangkalan data.
5.3 Mengira model persamaan item
Model persamaan item dikira. Aplikasi web boleh menulis skrip PHP untuk mengira persamaan antara item dan menyimpan hasilnya dalam Redis.
5.4 Kira hasil pengesyoran
Aplikasi web boleh menulis skrip PHP untuk mengira hasil pengesyoran daripada model keutamaan pengguna dan model persamaan item. Keputusan yang disyorkan boleh menjadi senarai item atau senarai item yang tersusun, disusun dari tinggi ke rendah mengikut skor pengesyoran.
- Ringkasan
Redis ialah sistem storan nilai kunci memori berprestasi tinggi dan boleh dipercayai, sesuai untuk melaksanakan sistem pengesyoran dalam talian. Redis boleh digunakan untuk melaksanakan model keutamaan pengguna dan model persamaan item untuk mencapai pengesyoran yang lebih tepat. PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan Web dan boleh digabungkan dengan baik dengan Redis untuk mencapai aplikasi Web yang lebih cekap dan boleh dipercayai.
Atas ialah kandungan terperinci Cadangan dalam talian Redis dalam aplikasi PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

1. Mulakan menu [Start], masukkan [cmd], klik kanan [Command Prompt], dan pilih Run as [Administrator]. 2. Masukkan arahan berikut mengikut turutan (salin dan tampal dengan teliti): SCconfigwuauservstart=auto, tekan Enter SCconfigbitsstart=auto, tekan Enter SCconfigcryptsvcstart=auto, tekan Enter SCconfigtrustedinstallerstart=auto, tekan Enter SCconfigwuauservtype=share, tekan Enter netstopwuauserv , tekan enter netstopcryptS

Kesesakan fungsi PHP membawa kepada prestasi rendah, yang boleh diselesaikan melalui langkah berikut: cari fungsi kesesakan dan gunakan alat analisis prestasi. Keputusan cache untuk mengurangkan pengiraan semula. Memproses tugas secara selari untuk meningkatkan kecekapan pelaksanaan. Optimumkan penggabungan rentetan, sebaliknya gunakan fungsi terbina dalam. Gunakan fungsi terbina dalam dan bukannya fungsi tersuai.

Strategi caching dalam GolangAPI boleh meningkatkan prestasi dan mengurangkan beban pelayan Strategi yang biasa digunakan ialah: LRU, LFU, FIFO dan TTL. Teknik pengoptimuman termasuk memilih storan cache yang sesuai, caching hierarki, pengurusan ketidaksahihan dan pemantauan dan penalaan. Dalam kes praktikal, cache LRU digunakan untuk mengoptimumkan API untuk mendapatkan maklumat pengguna daripada pangkalan data Data boleh diambil dengan cepat daripada cache Jika tidak, cache boleh dikemas kini selepas mendapatkannya daripada pangkalan data.

Terdapat perbezaan prestasi antara Erlang dan Go. Erlang cemerlang dalam concurrency, manakala Go mempunyai daya pemprosesan yang lebih tinggi dan prestasi rangkaian yang lebih pantas. Erlang sesuai untuk sistem yang memerlukan konkurensi tinggi, manakala Go sesuai untuk sistem yang memerlukan daya pemprosesan tinggi dan kependaman rendah.

Dalam pembangunan PHP, mekanisme caching meningkatkan prestasi dengan menyimpan sementara data yang kerap diakses dalam memori atau cakera, dengan itu mengurangkan bilangan akses pangkalan data. Jenis cache terutamanya termasuk memori, fail dan cache pangkalan data. Caching boleh dilaksanakan dalam PHP menggunakan fungsi terbina dalam atau perpustakaan pihak ketiga, seperti cache_get() dan Memcache. Aplikasi praktikal biasa termasuk caching hasil pertanyaan pangkalan data untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan caching halaman output untuk mempercepatkan pemaparan. Mekanisme caching berkesan meningkatkan kelajuan tindak balas laman web, meningkatkan pengalaman pengguna dan mengurangkan beban pelayan.

Menggunakan cache Redis boleh mengoptimumkan prestasi halaman tatasusunan PHP. Ini boleh dicapai melalui langkah berikut: Pasang klien Redis. Sambung ke pelayan Redis. Cipta data cache dan simpan setiap halaman data ke dalam cincangan Redis dengan kunci "halaman:{page_number}". Dapatkan data daripada cache dan elakkan operasi mahal pada tatasusunan besar.

Mula-mula anda perlu menetapkan bahasa sistem kepada paparan Bahasa Cina Mudah dan mulakan semula. Sudah tentu, jika anda telah menukar bahasa paparan kepada Bahasa Cina Ringkas sebelum ini, anda boleh melangkau langkah ini sahaja. Seterusnya, mula mengendalikan pendaftaran, regedit.exe, navigasi terus ke HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlNlsLanguage dalam bar navigasi kiri atau bar alamat atas, dan kemudian ubah suai nilai kunci InstallLanguage dan nilai kunci Lalai kepada 0804 (jika anda ingin menukarnya ke Bahasa Inggeris en- kami, anda perlu Mula-mula tetapkan bahasa paparan sistem kepada en-us, mulakan semula sistem dan kemudian tukar semuanya kepada 0409) Anda mesti memulakan semula sistem pada ketika ini.

Ya, Navicat boleh menyambung ke Redis, yang membolehkan pengguna mengurus kunci, melihat nilai, melaksanakan arahan, memantau aktiviti dan mendiagnosis masalah. Untuk menyambung ke Redis, pilih jenis sambungan "Redis" dalam Navicat dan masukkan butiran pelayan.
