Java生鲜电商平台-redis缓存在商品中的设计与架构

Java生鲜电商平台-redis缓存在商品中的设计与架构

说明：Java开源生鲜电商平台-redis缓存在商品中的设计与架构。

1. 各种计数，商品维度计数和用户维度计数

　　说起电商，肯定离不开商品，而附带商品有各种计数（喜欢数，评论数，鉴定数，浏览数,etc），Redis的命令都是原子性的，你可以轻松地利用INCR，DECR等命令来计数。

• 商品维度计数（喜欢数，评论数，鉴定数，浏览数,etc）

　　  采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉，可以参考 http://redis.io/topics/data-types-intro。为product定义个key product:，为每种数值定义hashkey, 譬如喜欢数like

   jedis.hset("product:1", "like", "5");
   jedis.hincrBy("product:1", "like", 1);//喜欢加一
   System.out.print(jedis.hget("product:1", "like"));

• 用户维度计数（动态数、关注数、粉丝数、喜欢商品数、发帖数 等）

　　   用户维度计数同商品维度计数都采用 Hash. 为User定义个key user:，为每种数值定义hashkey, 譬如关注数follow

   jedis.hset("user:1", "follow", "5");
   jedis.hincrBy("user:1", "follow", 1);//关注数加一
   System.out.print(jedis.hget("user:1", "follow"));　

2. 存储社交关系

　　   譬如将用戶的好友/粉丝/关注，可以存在一个sorted set中，score可以是timestamp，这样求两个人的共同好友的操作，可能就只需要用求交集命令即可。

   jedis.zadd("user:1000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1001");
                             //uid为1000用户和uid为1001是朋友 , score值设定时间戳
   jedis.zadd("user:1000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1002");
                            //uid为1000用户和uid为1002是朋友 , score值设定时间戳

   jedis.zadd("user:2000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1001");
   jedis.zadd("user:2000:friends", System.currentTimeMillis(), "user:1003");

   jedis.zinterstore("com_friends:1000:2000", "user:1000:friends", "user:2000:friends");
   System.out.println(jedis.zrange("com_friends:1000:2000", 0, -1));

3. 用作缓存代替memcached（商品列表，评论列表，@提示列表，etc）

　      相对memcached 简单的key-value存储来说，redis众多的数据结构（list,set,sorted set,hash, etc）可以更方便cache各种业务数据，性能也不亚于memcached。

4. 反spam系统（评论，发布商品，论坛发贴，etc）

　　  作为一个电商网站被各种spam攻击是少不免（垃圾评论、发布垃圾商品、广告、刷自家商品排名等），针对这些spam制定一系列anti-spam规则，其中有些规则可以利用redis做实时分

析，譬如：1分钟评论不得超过2次、5分钟评论少于5次等（更多机制/规则需要结合drools ）。

　　  采用sorted set将最近一天用户操作记录起来（为什么不全部记录？节省memory，全部操作会记录到log，后续利用hadoop进行更全面分析统计）

    if(!jedis.exists("user:1000:comment")){//还没有评论
        jedis.zadd("user:1000:comment", System.currentTimeMillis(), "uid为1000的评论内容");
        System.out.println(jedis.zrange("user:1000:comment", 0, -1));
    }else{
        //获取一分钟内的评论记录
        Set<String> result = jedis.zrangeByScore("user:1000:comment", System.currentTimeMillis() - 60 * 1000, System.currentTimeMillis());
        if(!result.isEmpty()){
            System.out.println("1分钟内不能评论两次");
        }else{
            jedis.zadd("user:1000:comment", System.currentTimeMillis(), "uid为1000的评论内容"+System.currentTimeMillis());
            System.out.println(jedis.zrange("user:1000:comment", 0, -1));
        }
    }

5. 用户Timeline/Feeds

　　应用于关注的人、主题、品牌及专栏，redis在这边主要当作cache使用

    jedis.zadd("user:2000:feed:topic", System.currentTimeMillis(), "13topic" + System.currentTimeMillis());
    //score为timestamp uid为2000的用户关注tid为13的topic
    jedis.expire("user:2000:feed:topic", 10);
    //关注有效期为10秒
    System.out.println(jedis.zrange("user:2000:feed:topic", 0, -1));    

6. 最新列表&排行榜

　　用于记录用户刚刚喜欢的商品最新列表or排行榜 等业务场景

    jedis.zadd("user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "003");
    Thread.currentThread();
    Thread.sleep(10);
    jedis.zadd("user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "001");
    Thread.sleep(10);
    jedis.zadd("user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "004");
    Thread.sleep(10);
    jedis.zadd("user:1000:product:like", System.currentTimeMillis(), "002");
    Thread.sleep(10); 

    //默认喜欢时间升序排列
    Set<String> result = jedis.zrange("user:1000:product:like", 0, -1);
    System.out.println(result);

    //按喜欢时间降序排列
    result = jedis.zrevrange("user:1000:product:like", 0, -1);
    System.out.println(result);

[003, 001, 004, 002]
[002, 004, 001, 003]

7. 消息通知

　　采用Hash结构对消息通知业务场景计数

    //设置1条未读系统消息
    jedis.hset("user:1000:message:num", "sysmessagenum", "1");
    jedis.sadd("user:1000:message:content",  "第一条未读信息");
    //未读系统消息+1
    jedis.hincrBy("user:1000:message:num", "sysmessagenum", 1);
    jedis.sadd("user:1000:message:content", "第二条未读信息");
    //查看所有消息通知数量
    System.out.println(jedis.hgetAll("user:1000:message:num"));
    //查看所有消息通知内容
    System.out.println(jedis.smembers("user:1000:message:content"))