如何做社团网站,网页设计与制作教程第2版,ae模板免费下载网站有哪些,网站推广网络推广大纲
1.基于Redis实现的简单缓存机制(String数据结构)
2.实现一个最简单的分布式锁(String数据结构)
3.博客网站的文章发布与查看(String数据结构)
4.博客字数统计与文章预览(String数据结构)
5.用户操作日志审计功能(String数据结构)
6.实现一个简单的唯一ID生成器(incr…大纲
1.基于Redis实现的简单缓存机制(String数据结构)
2.实现一个最简单的分布式锁(String数据结构)
3.博客网站的文章发布与查看(String数据结构)
4.博客字数统计与文章预览(String数据结构)
5.用户操作日志审计功能(String数据结构)
6.实现一个简单的唯一ID生成器(incr命令)
7.实现博客点赞次数计数器(incr命令 decr命令)
8.社交网站的网址点击追踪机制(长网址转短网址)(Hash数据结构)
9.基于Hash实现博客基本功能(Hash数据结构)
10.基于令牌的用户登录会话机制(Hash数据结构)
11.秒杀活动下的公平队列抢购机制(List数据结构)
12.基于List实现博客的分页浏览(List数据结构)
13.实现OA系统中的待办事项管理(List数据结构)
14.网站用户注册时的邮件验证机制(List数据结构)
15.网站每日UV数据指标去重统计(Set数据结构)
16.博客网站的文章标签管理(Set数据结构)
17.朋友圈点赞功能的实现(Set数据结构)
18.实现一个网站投票统计程序(Set数据结构)
19.实现微博的社交关系(Set数据结构)
20.实现网站上的抽奖程序(Set数据结构)
21.为商品搜索构建反向索引(Set数据结构)
22.实现音乐网站的排行榜(Sorted Set数据结构)
23.实现获取指定时间的新闻(Sorted Set数据结构)
24.实现购买某商品时也会购买其他商品的推荐功能(Sorted Set数据结构)
25.实现搜索框的自动补全(Sorted Set数据结构)
26.基于HyperLogLog的网站UV统计程序(HyperLogLog数据结构)
27.网站重复垃圾数据的快速去重和过滤(HyperLogLog数据结构)
28.周活月活年活的统计(HyperLogLog数据结构)
29.基于位图的用户行为记录(BitMap数据结构)
30.基于Geo的距离计算程序(Geo数据结构)
31.陌生人社交里的查找附近的人(Geo数据结构)
32.带有自动过期时间的分布式缓存(expire命令)
33.支持超时自动释放的简单分布式锁(expire命令)
34.支持自动过期的用户登录会话实现(expire命令)
35.支持冷数据自动淘汰的自动补全(expire命令)
36.支持身份验证的分布式锁释放(pipeline命令) 1.基于Redis实现的简单缓存机制(String数据结构)
Redis里存放了大量的key-value对可以先通过set key value命令往Redis里存放一些数据然后再通过get key命令从Redis里获取这些数据。 基于Redis的缓存机制可以实现高并发和高性能。比如可以把复杂查询后的结果放入Redis里作为缓存下次查询时就直接从Redis缓存里取出无需再到数据库中查询复杂SQL。比如可以将HTML页面存放在Redis缓存里下次查询时就直接从Redis缓存里获取无需先基于JSP动态渲染页面再从磁盘上读取出来返回给浏览器。
public class JedisTest {public static void main(String[] args) throws Exception {Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//最简单的缓存读写示例jedis.set(key1, value1);System.out.println(jedis.get(key1));}
} 2.实现一个最简单的分布式锁(String数据结构)
通过Redis的set key value nx命令可实现一个最简单的分布式锁。 当key不存在时才能设置成功返回true。当key存在时会设置失败返回false。
public class JedisTest {public static void main(String[] args) throws Exception {Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//最简单的基于nx选项实现的分布式锁jedis.del(lock_test);String result jedis.set(lock_test, value_test, SetParams.setParams().nx());System.out.println(第一次加锁的结果 result);result jedis.set(lock_test, value_test, SetParams.setParams().nx());System.out.println(第二次加锁的结果 result);jedis.del(lock_test);result jedis.set(lock_test, value_test, SetParams.setParams().nx());System.out.println(第二次加锁的结果 result);}
} 3.博客网站的文章发布与查看(String数据结构)
Redis有mset、mget、msetnx等命令。其中mset可一次性设置多个key-value对mget可获取多个key的valuemsetnx就是在多个key都不存在的情况下一次性设置多个key的value。mset和mget相当于batch批量设置和查询可节省网络通讯时间。
public class JedisTest {public static void main(String[] args) throws Exception {Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//博客的发布、修改与查看Long publishBlogResult jedis.msetnx(article:1:title, 学习Redis,article:1:content, 如何学好Redis的使用,article:1:author, Test,article:1:time, 2020-01-01 00:00:00);System.out.println(发布博客的结果 publishBlogResult);ListString blog jedis.mget(article:1:title, article:1:content,article:1:author, article:1:time);System.out.println(查看博客 blog);String updateBlogResult jedis.mset(article:1:title, 修改后的学习redis,article:1:content, 修改后的如何学好redis的使用);System.out.println(修改博客的结果 updateBlogResult);blog jedis.mget(article:1:title, article:1:content,article:1:author, article:1:time);System.out.println(再次查看博客 blog);}
} 4.博客字数统计与文章预览(String数据结构)
使用Redis的strlen命令可以统计value值的字数getrange命令可以截取value值的内容。
public class JedisTest {public static void main(String[] args) throws Exception {Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);Long blogLength jedis.strlen(article:1:content);System.out.println(博客的长度统计 blogLength);String blogContentPreview jedis.getrange(article:1:content, 0, 5);System.out.println(博客内容预览 blogContentPreview);}
} 5.用户操作日志审计功能(String数据结构)
使用Redis的append命令可以向value值追加内容比如需要记录用户每天的核心操作日志就可以使用Redis的append命令。
public class JedisTest {public static void main(String[] args) throws Exception {Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//操作日志的审计功能jedis.del(operation_log_2020_01_01);jedis.setnx(operation_log_2020_01_01, );for (int i 0; i 10; i) {jedis.append(operation_log_2020_01_01, 今天的第 (i 1) 条操作日志\n);}String operationLog jedis.get(operation_log_2020_01_01);System.out.println(今天所有的操作日志\n operationLog);}
} 6.实现一个简单的唯一ID生成器(incr命令)
在单库单表中唯一ID可以通过自增主键来生成。在分库分表中唯一ID可以通过SnowFlake来生成。当然Redis的incr命令也可以生成唯一ID。
public class JedisTest {public static void main(String[] args) throws Exception {Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//唯一ID生成器jedis.del(order_id_counter);for (int i 0; i 10; i) {Long orderId jedis.incr(order_id_counter);System.out.println(生成的第 (i 1) 个唯一ID orderId);}}
} 7.实现博客点赞次数计数器(incr命令 decr命令)
使用Redis的incr命令和decr命令可维护点赞次数。
public class JedisTest {public static void main(String[] args) throws Exception {Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//博客的点赞计数器jedis.del(article:1:dianzan);for (int i 0; i 10; i) {jedis.incr(article:1:dianzan);}Long dianzanCounter Long.valueOf(jedis.get(article:1:dianzan));System.out.println(博客的点赞次数为 dianzanCounter);jedis.decr(article:1:dianzan);dianzanCounter Long.valueOf(jedis.get(article:1:dianzan));System.out.println(再次查看博客的点赞次数为 dianzanCounter);}
} 8.社交网站的网址点击追踪机制(长网址转短网址)(Hash数据结构)
Redis的Hash数据结构可以实现网址点击追踪机制。需要对某个原地址进行追踪时首先通过Redis的incr命令获取一个自增的10进制数。然后将10进制数转换为36进制数并将转换后的36进制数作为短网址。接着通过hset命令设置短网址的点击次数为0以及通过hset命令设置短网址和原地址的映射关系。当有用户访问该短网址时就可以通过hincrBy命令对点击次数进行自增。
//短网址追踪案例
public class ShortUrlDemo {private static final String[] X36_ARRAY 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S,T,U,V,W,X,Y,Z.split(,);private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);public ShortUrlDemo() {jedis.set(short_url_seed, 51167890045);}//获取短网址public String getShortUrl(String url) {//通过Redis的incr命令获取一个自增的10进制数long shortUrlSeed jedis.incr(short_url_seed);//将10进制数转换为36进制数并将转换后的36进制数作为短网址StringBuffer buffer new StringBuffer();while (shortUrlSeed 0) {buffer.append(X36_ARRAY[(int)(shortUrlSeed % 36)]);shortUrlSeed shortUrlSeed / 36;}String shortUrl buffer.reverse().toString();jedis.hset(short_url_access_count, shortUrl, 0);jedis.hset(url_mapping, shortUrl, url);return shortUrl;}//增加短网址的访问次数public void incrementShortUrlAccessCount(String shortUrl) {jedis.hincrBy(short_url_access_count, shortUrl, 1);}//获取短网址的访问次数public long getShortUrlAccessCount(String shortUrl) {return Long.valueOf(jedis.hget(short_url_access_count, shortUrl));}public static void main(String[] args) throws Exception {ShortUrlDemo shortUrlDemo new ShortUrlDemo();String shortUrl shortUrlDemo.getShortUrl(http://redis.com/index.html);System.out.println(页面上展示的短网址为 shortUrl);//假设访问152次for (int i 0; i 152; i) {shortUrlDemo.incrementShortUrlAccessCount(shortUrl);}long accessCount shortUrlDemo.getShortUrlAccessCount(shortUrl);System.out.println(短网址被访问的次数为 accessCount);}
} 9.基于Hash实现博客基本功能(Hash数据结构)
Java对象特别适合使用Hash数据结构来存放到Redis中。如果先将Java对象序列化成字符串再以字符串形式存放到Redis里那么在Redis中操作Java对象就不太方便了。其中使用Redis的命令有hexists、hset、hgetAll、hincrBy。
//博客网站案例
public class BlogDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//获取博客idpublic long getBlogId() {return jedis.incr(blog_id_counter);}//发表一篇博客public boolean publishBlog(long id, MapString, String blog) {if (jedis.hexists(article:: id, title)) {return false;}blog.put(content_length, String.valueOf(blog.get(content).length()));jedis.hset(article:: id, blog);return true;}//查看一篇博客public MapString, String findBlogById(long id) {MapString, String blog jedis.hgetAll(article:: id);incrementBlogViewCount(id);return blog;}//更新一篇博客public void updateBlog(long id, MapString, String updatedBlog) {String updatedContent updatedBlog.get(content);if (updatedContent ! null !.equals(updatedContent)) {updatedBlog.put(content_length, String.valueOf(updatedContent.length()));}jedis.hset(article:: id, updatedBlog);}//对博客进行点赞public void incrementBlogLikeCount(long id) {jedis.hincrBy(article:: id, like_count, 1);}//增加博客浏览次数public void incrementBlogViewCount(long id) {jedis.hincrBy(article:: id, view_count, 1);}public static void main(String[] args) {BlogDemo demo new BlogDemo();//发表一篇博客long id demo.getBlogId();MapString, String blog new HashMapString, String();blog.put(id, String.valueOf(id));blog.put(title, 我喜欢学习Redis);blog.put(content, 学习Redis是一件特别快乐的事情);blog.put(author, test);blog.put(time, 2020-01-01 10:00:00);demo.publishBlog(id, blog);//更新一篇博客MapString, String updatedBlog new HashMapString, String();updatedBlog.put(title, 我特别喜欢学习Redis);updatedBlog.put(content, 我平时喜欢到官方网站上去学习Redis);demo.updateBlog(id, updatedBlog);//其他用户点击查看博客的详细内容并进行点赞MapString, String blogResult demo.findBlogById(id);System.out.println(查看博客的详细内容 blogResult);demo.incrementBlogLikeCount(id);//查看博客的浏览次数和点赞次数blogResult demo.findBlogById(id);System.out.println(查看博客的详细内容 blogResult);}
} 10.基于令牌的用户登录会话机制(Hash数据结构)
用户中心在处理用户请求时会先检查请求是否有令牌及令牌是否合法此时可以使用Redis的hset和hget命令来实现令牌对应的session检查。
//用户会话管理案例
public class SessionDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//检查session是否有效public boolean isSessionValid(String token) throws Exception {//校验token是否为空if (token null || .equals(token)) {return false;}//假设session是一个value为user_id的json字符串String session jedis.hget(sessions, session:: token);if (session null || .equals(session)) {return false;}//检查这个session是否在有效期内String expireTime jedis.hget(sessions::expire_time, session:: token);if (expireTime null || .equals(expireTime)) {return false;}SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss);Date expireTimeDate dateFormat.parse(expireTime);Date now new Date();if (now.after(expireTimeDate)) {return false;}//如果token不为空且获取到的session不为空而且session没过期则认为session在有效期内return true;}//模拟的登录方法public String login(String username, String password) {//基于用户名和密码去登录System.out.println(基于用户名和密码登录 username , password);Random random new Random();long userId random.nextInt() * 100;//登录成功后生成一块令牌String token UUID.randomUUID().toString().replace(-, );//基于令牌和用户id去初始化用户的sessioninitSession(userId, token);//返回这个令牌给用户return token;}//用户登录成功之后初始化一个sessionpublic void initSession(long userId, String token) {SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss);Calendar calendar Calendar.getInstance();calendar.setTime(new Date());calendar.add(Calendar.HOUR, 24);Date expireTime calendar.getTime();//通过hset来设置sessionjedis.hset(sessions, session:: token, String.valueOf(userId));jedis.hset(sessions::expire_time, session:: token, dateFormat.format(expireTime));}public static void main(String[] args) throws Exception {SessionDemo demo new SessionDemo();//第一次访问系统token都是空的boolean isSessionValid demo.isSessionValid(null);System.out.println(第一次访问系统的session校验结果 (isSessionValid true ? 通过 : 不通过));//强制性进行登录获取到tokenString token demo.login(test,123456);System.out.println(登录过后拿到令牌 token);//第二次再次访问系统此时是可以访问的isSessionValid demo.isSessionValid(token);System.out.println(第二次访问系统的session校验结果 (isSessionValid true ? 通过 : 不通过));}
} 11.秒杀活动下的公平队列抢购机制(List数据结构)
秒杀系统有很多实现方案其中一种方案就是公平队列方案。对所有涌入系统的秒杀抢购请求都放入Redis的一个List数据结构里排队然后请求入队后就让请求等待秒杀结果。接着通过一个消费者从List中按顺序获取抢购请求按顺序进行库存扣减。扣减成功才响应请求抢购成功可以通过Redis的rpush和lpop命令实现一个公平队列。
//秒杀活动案例
public class SecKillDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//秒杀抢购请求入队public void enqueueSecKillRequest(String secKillRequest) {jedis.rpush(sec_kill_request_queue, secKillRequest);}//秒杀抢购请求出队public String dequeueSecKillRequest() {return jedis.lpop(sec_kill_request_queue);}public static void main(String[] args) throws Exception {SecKillDemo demo new SecKillDemo();for (int i 0; i 10; i) {demo.enqueueSecKillRequest(第 (i 1) 个秒杀请求);}while (true) {String secKillRequest demo.dequeueSecKillRequest();if (secKillRequest null || null.equals(secKillRequest) || .equals(secKillRequest)) {break;}System.out.println(secKillRequest);}}
} 12.基于List实现博客的分页浏览(List数据结构)
发表博客时就把博客数据lpush到一个List里分页查询时就通过lrange list start_index end_index命令查询某一页的数据获取所有数据量时就通过llen list命令来获取。
//博客网站案例
public class BlogDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//获取博客idpublic long getBlogId() {return jedis.incr(blog_id_counter);}//发表一篇博客public boolean publishBlog(long id, MapString, String blog) {if (jedis.hexists(article:: id, title)) {return false;}blog.put(content_length, String.valueOf(blog.get(content).length()));jedis.hset(article:: id, blog);jedis.lpush(blog_list, String.valueOf(id));return true;}//查看一篇博客public MapString, String findBlogById(long id) {MapString, String blog jedis.hgetAll(article:: id);incrementBlogViewCount(id);return blog;}//更新一篇博客public void updateBlog(long id, MapString, String updatedBlog) {String updatedContent updatedBlog.get(content);if (updatedContent ! null !.equals(updatedContent)) {updatedBlog.put(content_length, String.valueOf(updatedContent.length()));}jedis.hset(article:: id, updatedBlog);}//对博客进行点赞public void incrementBlogLikeCount(long id) {jedis.hincrBy(article:: id, like_count, 1);}//增加博客浏览次数public void incrementBlogViewCount(long id) {jedis.hincrBy(article:: id, view_count, 1);}//分页查询博客public ListString findBlogByPage(int pageNo, int pageSize) {int startIndex (pageNo - 1) * pageSize;int endIndex pageNo * pageSize - 1;return jedis.lrange(blog_list, startIndex, endIndex);}public static void main(String[] args) {BlogDemo demo new BlogDemo();//发表一篇博客long id demo.getBlogId();MapString, String blog new HashMapString, String();blog.put(id, String.valueOf(id));blog.put(title, 我喜欢学习Redis);blog.put(content, 学习Redis是一件特别快乐的事情);blog.put(author, test);blog.put(time, 2020-01-01 10:00:00);demo.publishBlog(id, blog);//更新一篇博客MapString, String updatedBlog new HashMapString, String();updatedBlog.put(title, 我特别的喜欢学习Redis);updatedBlog.put(content, 我平时喜欢到官方网站上去学习Redis);demo.updateBlog(id, updatedBlog);//构造20篇博客数据for (int i 0; i 20; i) {id demo.getBlogId();blog new HashMapString, String();blog.put(id, String.valueOf(id));blog.put(title, 第 (i 1) 篇博客);blog.put(content, 学习第 (i 1) 篇博客是一件很有意思的事情);blog.put(author, test);blog.put(time, 2020-01-01 10:00:00);demo.publishBlog(id, blog);}//分页浏览所有的博客先浏览第一页int pageNo 1;int pageSize 10;ListString blogPage demo.findBlogByPage(pageNo, pageSize);System.out.println(展示第一页的博客......);for (String blogId : blogPage) {blog demo.findBlogById(Long.valueOf(blogId));System.out.println(blog);}pageNo 2;blogPage demo.findBlogByPage(pageNo, pageSize);System.out.println(展示第二页的博客......);for (String blogId : blogPage) {blog demo.findBlogById(Long.valueOf(blogId));System.out.println(blog);}//点击查看博客的详细内容并进行点赞Random random new Random();int blogIndex random.nextInt(blogPage.size());String blogId blogPage.get(blogIndex);MapString, String blogResult demo.findBlogById(Long.valueOf(blogId));System.out.println(查看博客的详细内容 blogResult);demo.incrementBlogLikeCount(Long.valueOf(blogId));//查看博客的浏览次数和点赞次数blogResult demo.findBlogById(Long.valueOf(blogId));System.out.println(查看博客的详细内容 blogResult);}
} 13.实现OA系统中的待办事项管理(List数据结构)
使用Redis的lindex、lset、linsert、lrange、lrem可实现待办事项管理。 新增待办事项lpush list event
插入待办事项linsert list index event
查询待办事项列表lrange list 0 -1
完成待办事项lrem list 0 event
添加已办事项lpush done_list event
修改待办事项lindex和lset
查询已办事项列表lrange done_list 0 -01
//OA系统的待办事项的管理案例
public class TodoEventDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//添加待办事项public void addTodoEvent(long userId, String todoEvent) {jedis.lpush(todo_event:: userId, todoEvent);}//分页查询待办事项列表public ListString findTodoEventByPage(long userId, int pageNo, int pageSize) {int startIndex (pageNo - 1) * pageSize;int endIndex pageNo * pageSize - 1;return jedis.lrange(todo_event:: userId, startIndex, endIndex);}//插入待办事项public void insertTodoEvent(long userId, ListPosition position, String targetTodoEvent, String todoEvent) {jedis.linsert(todo_event:: userId, position, targetTodoEvent, todoEvent);}//修改一个待办事项public void updateTodoEvent(long userId, int index, String updatedTodoEvent) {jedis.lset(todo_event:: userId, index, updatedTodoEvent);}//完成(移除)一个待办事项public void finishTodoEvent(long userId, String todoEvent) {jedis.lrem(todo_event:: userId, 0, todoEvent);}public static void main(String[] args) throws Exception {TodoEventDemo demo new TodoEventDemo();//添加20个待办事项long userId 2;for (int i 0; i 20; i) {demo.addTodoEvent(userId, 第 (i 1) 个待办事项);}//查询第一页待办事项int pageNo 1;int pageSize 10;ListString todoEventPage demo.findTodoEventByPage(userId, pageNo, pageSize);System.out.println(第一次查询第一页待办事项......);for (String todoEvent :todoEventPage) {System.out.println(todoEvent);}//插入一个待办事项Random random new Random();int index random.nextInt(todoEventPage.size());String targetTodoEvent todoEventPage.get(index);demo.insertTodoEvent(userId, ListPosition.BEFORE, targetTodoEvent, 插入的待办事项);System.out.println(在 targetTodoEvent 前面插入了一个待办事项);//重新分页查询第一页待办事项todoEventPage demo.findTodoEventByPage(userId, pageNo, pageSize);System.out.println(第二次查询第一页待办事项......);for (String todoEvent :todoEventPage) {System.out.println(todoEvent);}//修改一个待办事项index random.nextInt(todoEventPage.size());demo.updateTodoEvent(userId, index, 修改后的待办事项);//完成一个待办事项demo.finishTodoEvent(userId, todoEventPage.get(0));//最后查询一次待办事项todoEventPage demo.findTodoEventByPage(userId, pageNo, pageSize);System.out.println(第三次查询第一页待办事项......);for (String todoEvent :todoEventPage) {System.out.println(todoEvent);}}
} 14.网站用户注册时的邮件验证机制(List数据结构)
用户注册时使用Redis的lpush命令将发送邮件任务放入List发送邮件时就用Redis的brpop命令阻塞式地从List队列里获取任务。
//注册之后发送邮件的案例
public class SendMailDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//将发送邮件的任务进入队列public void enqueueSendMailTask(String sendMailTask) {jedis.lpush(send_mail_task_queue, sendMailTask);}//阻塞式获取发送邮件任务//即从List中获取不到元素会阻塞5秒public ListString takeSendMailTask() {return jedis.brpop(5, send_mail_task_queue);}public static void main(String[] args) {SendMailDemo demo new SendMailDemo();System.out.println(尝试阻塞式地获取发送邮件任务......);//此时队列中没有任务会进行阻塞ListString sendMailTasks demo.takeSendMailTask();demo.enqueueSendMailTask(第一个邮件发送任务);sendMailTasks demo.takeSendMailTask();System.out.println(sendMailTasks);}
} 15.网站每日UV数据指标去重统计(Set数据结构)
每日UV就是每日的独立访客可以使用Redis的Set数据结构来实现具体可以使用Redis的sadd命令添加访客和scard命令统计访客。
//网站UV统计案例
public class UVDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//添加一次用户访问记录public void addUserAccess(long userId) {SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd);String today dateFormat.format(new Date());jedis.sadd(user_access:: today, String.valueOf(userId));}//获取当天的网站uv的值public long getUV() {SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd);String today dateFormat.format(new Date());return jedis.scard(user_access:: today);}public static void main(String[] args) throws Exception {UVDemo demo new UVDemo();for (int i 0; i 100; i) {long userId i 1;for (int j 0; j 10; j) {demo.addUserAccess(userId);}}long uv demo.getUV();System.out.println(当日uv为 uv);}
} 16.博客网站的文章标签管理(Set数据结构)
使用Redis的sadd和smembers命令可管理标签。
//博客网站案例
public class BlogDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//获取博客idpublic long getBlogId() {return jedis.incr(blog_id_counter);}//发表一篇博客public boolean publishBlog(long id, MapString, String blog, String[] tags) {if (jedis.hexists(article:: id, title)) {return false;}blog.put(content_length, String.valueOf(blog.get(content).length()));jedis.hmset(article:: id, blog);jedis.lpush(blog_list, String.valueOf(id));jedis.sadd(article:: id ::tags, tags);return true;}//查看一篇博客public MapString, String findBlogById(long id) {MapString, String blog jedis.hgetAll(article:: id);SetString tags jedis.smembers(article:: id ::tags);blog.put(tags, tags.toString());incrementBlogViewCount(id);return blog;}...
} 17.朋友圈点赞功能的实现(Set数据结构)
用户对某条朋友圈进行点赞可以使用sadd命令。用户对某条朋友圈取消点赞可以使用srem命令。查看某个用户是否对某条朋友圈进行过点赞可以使用sismember命令。查看某条朋友圈具体被哪些人点赞可以使用smembers命令。查看某条朋友圈的点赞次数可以使用scard命令。
//朋友圈点赞案例
public class MomentsDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//对某条朋友圈进行点赞public void likeMoment(long userId, long momentId) {jedis.sadd(moment_like_users:: momentId, String.valueOf(userId));}//对某条朋友圈取消点赞public void dislikeMoment(long userId, long momentId) {jedis.srem(moment_like_users:: momentId, String.valueOf(userId));}//查看自己是否对某条朋友圈点赞过public boolean hasLikedMoment(long userId, long momentId) {return jedis.sismember(moment_like_users:: momentId, String.valueOf(userId));}//获取某条朋友圈有哪些人点赞了public SetString getMomentLikeUsers(long momentId) {return jedis.smembers(moment_like_users:: momentId);}//获取某条朋友圈被几个人点赞了public long getMomentLikeUsersCount(long momentId) {return jedis.scard(moment_like_users:: momentId);}public static void main(String[] args) throws Exception {MomentsDemo demo new MomentsDemo();//用户idlong userId 11;//朋友圈idlong momentId 151;//朋友1的用户idlong friendId 12;//朋友2的用户idlong otherFriendId 13;//朋友1对你的朋友圈进行点赞再取消点赞demo.likeMoment(friendId, momentId);demo.dislikeMoment(friendId, momentId);boolean hasLikedMoment demo.hasLikedMoment(friendId, momentId);System.out.println(朋友1刷朋友圈看到是否对自己的朋友圈点赞过 (hasLikedMoment ? 是 : 否));//朋友2对你的朋友圈进行点赞demo.likeMoment(otherFriendId, momentId);hasLikedMoment demo.hasLikedMoment(otherFriendId, momentId);System.out.println(朋友2刷朋友圈看到是否对自己的朋友圈点赞过 (hasLikedMoment ? 是 : 否));//查看自己的朋友圈的点赞情况SetString momentLikeUsers demo.getMomentLikeUsers(momentId);long momentLikeUsersCount demo.getMomentLikeUsersCount(momentId);System.out.println(自己刷朋友圈看到自己发的朋友圈被 momentLikeUsersCount 个人点赞了点赞的用户为 momentLikeUsers);}
} 18.实现一个网站投票统计程序(Set数据结构)
使用Redis的sadd和scard命令可实现投票功能。
//投票统计案例
public class VoteDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//投票public void vote(long userId, long voteItemId) {jedis.sadd(vote_item_users:: voteItemId, String.valueOf(userId));}//检查用户对投票项是否投过票public boolean hasVoted(long userId, long voteItemId) {return jedis.sismember(vote_item_users:: voteItemId, String.valueOf(userId));}//获取一个投票项被哪些人投票public SetString getVoteItemUsers(long voteItemId) {return jedis.smembers(vote_item_users:: voteItemId);}//获取一个投票项被多少人投票public long getVoteItemUsersCount(long voteItemId) {return jedis.scard(vote_item_users:: voteItemId);}public static void main(String[] args) throws Exception {VoteDemo demo new VoteDemo();//定义用户idlong userId 1;//定义投票项idlong voteItemId 110;//进行投票demo.vote(userId, voteItemId);//检查我是否投票过boolean hasVoted demo.hasVoted(userId, voteItemId);System.out.println(用户查看自己是否投票过 (hasVoted ? 是 : 否));//归票统计SetString voteItemUsers demo.getVoteItemUsers(voteItemId);long voteItemUsersCount demo.getVoteItemUsersCount(voteItemId);System.out.println(投票项有哪些人投票 voteItemUsers 有几个人投票 voteItemUsersCount);}
} 19.实现微博的社交关系(Set数据结构)
使用Redis的sadd命令和srem命令可以实现类似微博的关注和取关功能使用Redis的sinter命令可以获取共同关注的人(两个Set取交集)使用Redis的sdiff命令可以获取没有关注的人(两个Set取差集)。
//微博案例
public class MicroBlogDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//关注别人userId关注followUserIdpublic void follow(long userId, long followUserId) {jedis.sadd(user:: followUserId ::followers, String.valueOf(userId));//关注者都有谁jedis.sadd(user:: userId ::follow_users, String.valueOf(followUserId));//都关注了谁}//取消关注别人public void unfollow(long userId, long followUserId) {jedis.srem(user:: followUserId ::followers, String.valueOf(userId));//关注者都有谁jedis.srem(user:: userId ::follow_users, String.valueOf(followUserId));//都关注了谁}//查看有哪些人关注了自己public SetString getFollowers(long userId) {return jedis.smembers(user:: userId ::followers);//关注者都有谁}//查看关注了自己的人数public long getFollowersCount(long userId) {return jedis.scard(user:: userId ::followers);//关注者都有谁}//查看自己关注了哪些人public SetString getFollowUsers(long userId) {return jedis.smembers(user:: userId ::follow_users);//都关注了谁}//查看自己关注的人数public long getFollowUsersCount(long userId) {return jedis.scard(user:: userId ::follow_users);//都关注了谁}//获取用户跟其他用户之间共同关注的人有哪些public SetString getSameFollowUsers(long userId, long otherUserId) {return jedis.sinter(user:: userId ::follow_users, user:: otherUserId ::follow_users);}//获取otherUserId关注的但userId没有关注的人这些人可以推荐给userIdpublic SetString getRecommendFollowUsers(long userId, long otherUserId) {return jedis.sdiff(user:: otherUserId ::follow_users, user:: userId ::follow_users);}public static void main(String[] args) throws Exception {MicroBlogDemo demo new MicroBlogDemo();//定义用户idlong userId 31;long friendId 32;long superstarId 33;long classmateId 34;long motherId 35;//定义关注的关系链demo.follow(userId, friendId);demo.follow(userId, motherId);demo.follow(userId, superstarId);demo.follow(friendId, superstarId);demo.follow(friendId, classmateId);//明星看看自己被哪些人关注了SetString superstarFollowers demo.getFollowers(superstarId);long superstarFollowersCount demo.getFollowersCount(superstarId);System.out.println(明星被哪些人关注了 superstarFollowers 被关注的人数为 superstarFollowersCount);//朋友看看自己被哪些人关注了自己又关注了哪些人SetString friendFollowers demo.getFollowers(friendId);long friendFollowersCount demo.getFollowersCount(friendId);System.out.println(朋友被哪些人关注了 friendFollowers 被多少人关注了 friendFollowersCount);SetString friendFollowUsers demo.getFollowUsers(friendId);long friendFollowUsersCount demo.getFollowUsersCount(friendId);System.out.println(朋友关注了哪些人 friendFollowUsers 关注了多少人 friendFollowUsersCount);//查看我关注了哪些人SetString myFollowUsers demo.getFollowUsers(userId);long myFollowUsersCount demo.getFollowUsersCount(userId);System.out.println(我关注了哪些人 myFollowUsers , 我关注的人数 myFollowUsersCount);//获取我和朋友共同关注的用户SetString sameFollowUsers demo.getSameFollowUsers(userId, friendId);System.out.println(我和朋友共同关注的人有哪些 sameFollowUsers);//获取可以推荐给我关注的人SetString recommendFollowUsers demo.getRecommendFollowUsers(userId, friendId);System.out.println(推荐给我关注的人有哪些 recommendFollowUsers);}
} 20.实现网站上的抽奖程序(Set数据结构)
使用Redis的sadd命令和srandmember命令可以实现抽奖功能。
//抽奖案例
public class LotteryDrawDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//添加抽奖候选人public void addLotteryDrawCandidate(long userId, long lotteryDrawEventId) {jedis.sadd(lottery_draw_event:: lotteryDrawEventId ::candidates, String.valueOf(userId));}//实际进行抽奖public ListString doLotteryDraw(long lotteryDrawEventId, int count) {return jedis.srandmember(lottery_draw_event:: lotteryDrawEventId ::candidates, count);}public static void main(String[] args) throws Exception {LotteryDrawDemo demo new LotteryDrawDemo();int lotteryDrawEventId 120;for (int i 0; i 20; i) {demo.addLotteryDrawCandidate(i 1, lotteryDrawEventId);}ListString lotteryDrawUsers demo.doLotteryDraw(lotteryDrawEventId, 3);System.out.println(获奖人选为 lotteryDrawUsers);}
} 21.为商品搜索构建反向索引(Set数据结构)
使用Redis的sadd命令和sinter命令可以为商品搜索构建反向索引。
//商品搜索案例
public class ProductSearchDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//添加商品的时候附带一些关键词public void addProduct(long productId, String[] keywords) {for (String keyword : keywords) {jedis.sadd(keyword:: keyword ::products, String.valueOf(productId));}}//根据多个关键词搜索商品public SetString searchProduct(String[] keywords) {ListString keywordSetKeys new ArrayListString();for (String keyword : keywords) {keywordSetKeys.add(keyword:: keyword ::products);}String[] keywordArray keywordSetKeys.toArray(new String[keywordSetKeys.size()]);return jedis.sinter(keywordArray);}public static void main(String[] args) throws Exception {ProductSearchDemo demo new ProductSearchDemo();//添加一批商品demo.addProduct(11, new String[]{手机, iphone, 潮流});demo.addProduct(12, new String[]{iphone, 潮流, 炫酷});demo.addProduct(13, new String[]{iphone, 天蓝色});//根据关键词搜索商品SetString searchResult demo.searchProduct(new String[]{iphone, 潮流});System.out.println(商品搜索结果为 searchResult);}
} 22.实现音乐网站的排行榜(Sorted Set数据结构)
Redis的Sorted Set里的元素会按照分数进行排序。使用zadd命令可以把音乐加入排行榜中(刚开始分数可能就是0)使用zscore命令可以获取音乐的分数使用zrem命令可以删除某首音乐使用zincrby命令可以给某首音乐增加分数(比如播放、分享、点赞时)使用zrevrank命令可以获取音乐在排行榜里的排名使用zrevrange set 0 100 withscores(可以获取排名前100首热门歌曲)。
//音乐排行榜案例
public class MusicRankingListDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//把新的音乐加入到排行榜里去public void addSong(long songId) {jedis.zadd(music_ranking_list, 0, String.valueOf(songId));}//增加歌曲的分数public void incrementSongScore(long songId, double score) {jedis.zincrby(music_ranking_list, score, String.valueOf(songId));}//获取歌曲在排行榜里的排名public long getSongRank(long songId) {return jedis.zrevrank(music_ranking_list, String.valueOf(songId));}//获取音乐排行榜public SetTuple getMusicRankingList() {return jedis.zrevrangeWithScores(music_ranking_list, 0, 2);}public static void main(String[] args) throws Exception {MusicRankingListDemo demo new MusicRankingListDemo();for (int i 0; i 20; i) {demo.addSong(i 1);}demo.incrementSongScore(5, 3.2);demo.incrementSongScore(15, 5.6);demo.incrementSongScore(7, 9.6);long songRank demo.getSongRank(5);System.out.println(查看id为5的歌曲的排名 (songRank 1));SetTuple musicRankingList demo.getMusicRankingList();System.out.println(查看音乐排行榜排名前3的歌曲 musicRankingList);}
} 23.实现获取指定时间的新闻(Sorted Set数据结构)
可以对Redis里的Sorted Set的数据进行倒序排序然后可以选择其中指定的分数区间范围内的数据并进行分页查询。 可以维护一个新闻数据集合里面的分数都是新闻的时间戳。使用zadd命令可以把当日最新的新闻加入到一个集合里使用zrem命令可以删除某个新闻使用zcard命令可以统计当日最新新闻使用zrevrangeByScoreWithScores命令可以按时间分数进行倒序排序使用zcount命令可以获取指定分数范围的数量。
//新闻浏览案例
public class NewsDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//加入一篇新闻public void addNews(long newsId, long timestamp) {jedis.zadd(news, timestamp, String.valueOf(newsId));}//搜索新闻public SetTuple searchNews(long maxTimestamp, long minTimestamp, int index , int count) {return jedis.zrevrangeByScoreWithScores(news, maxTimestamp, minTimestamp, index, count);}public static void main(String[] args) throws Exception {NewsDemo demo new NewsDemo();for (int i 0; i 20; i) {demo.addNews(i 1, i 1);}long maxTimestamp 18;long minTimestamp 2;int pageNo 1;int pageSize 10;int startIndex (pageNo - 1) * 10;SetTuple searchResult demo.searchNews(maxTimestamp, minTimestamp, startIndex, pageSize);System.out.println(搜索指定时间范围内的新闻的第一页 searchResult);}
} 24.实现购买某商品时也会购买其他商品的推荐功能(Sorted Set数据结构)
用户购买两个商品时其中一个商品可以作为key另一个商品作为value商品的购买数量作为score设置到Redis的Sorted Set数据结构中这样后续就可以根据score分数来获取购买某商品时应该推荐那些商品对应的Redis命令是zincrby命令和zrevrangeWithScores命令。
//推荐其他商品案例
public class RecommendProductDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//购买商品productId的同时也购买了商品otherProductIdpublic void continuePurchase(long productId, long otherProductId) {jedis.zincrby(continue_purchase_products:: productId, 1, String.valueOf(otherProductId));}//推荐其他人购买productId时也会购买的其他商品public SetTuple getRecommendProducts(long productId) {return jedis.zrevrangeWithScores(continue_purchase_products:: productId, 0, 2);}public static void main(String[] args) throws Exception {RecommendProductDemo demo new RecommendProductDemo();int productId 1;for (int i 0; i 20; i) {demo.continuePurchase(productId, i 2);}for (int i 0; i 3; i) {demo.continuePurchase(productId, i 2);}SetTuple recommendProducts demo.getRecommendProducts(productId);System.out.println(推荐其他人购买过的商品 recommendProducts);}
} 25.实现搜索框的自动补全(Sorted Set数据结构)
使用zincrby命令和zrevrange命令可以实现搜索框的自动补全功能。每次搜索时key为潜在搜索词value为完整搜索词score为当前时间。
//自动补全案例
public class AutoCompleteDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//搜索某个关键词public void search(String keyword) {char[] keywordCharArray keyword.toCharArray();StringBuffer potentialKeyword new StringBuffer();for (char keywordChar : keywordCharArray) {potentialKeyword.append(keywordChar);//key为潜在搜索词value为完整搜索词score为当前时间jedis.zincrby(potential_Keyword:: potentialKeyword.toString() ::keywords, new Date().getTime(), keyword);}}//获取自动补全列表//按照score排序就可以获取最新搜索的搜索词public SetString getAutoCompleteList(String potentialKeyword) {return jedis.zrevrange(potential_Keyword:: potentialKeyword ::keywords, 0, 2);}public static void main(String[] args) throws Exception {AutoCompleteDemo demo new AutoCompleteDemo();demo.search(我爱大家);demo.search(我喜欢学习Redis);demo.search(我很喜欢一个城市);demo.search(我不太喜欢玩儿);demo.search(我喜欢学习Spark);SetString autoCompleteList demo.getAutoCompleteList(我);System.out.println(第一次自动补全推荐 autoCompleteList);autoCompleteList demo.getAutoCompleteList(我喜);System.out.println(第二次自动补全推荐 autoCompleteList);}
} 26.基于HyperLogLog的网站UV统计程序(HyperLogLog数据结构)
Redis的HyperLogLog可以得到去重统计的近似数。如果基于Redis的set来统计UV则太耗费内存了而且也没必要太精准。如果基于HyperLogLog来统计UV则只占12KB内存且误差只有0.8%。 使用Redis的HyperLogLog的具体方式是先通过pfadd命令对数据进行计数再通过pfcount命令获取计数结果。
//基于HyperLogLog统计UV的案例
public class HyperLogLogUVDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//初始化uv数据public void initUVData() {SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd);String today dateFormat.format(new Date());for (int i 0; i 1358; i) {for (int j 0; j 10; j) {jedis.pfadd(hyperloglog_uv_ today, String.valueOf((i 1)));}}}//获取uv值public long getUV() {SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd);String today dateFormat.format(new Date());return jedis.pfcount(hyperloglog_uv_ today);}public static void main(String[] args) throws Exception {HyperLogLogUVDemo demo new HyperLogLogUVDemo();demo.initUVData();long uv demo.getUV();System.out.println(今天uv的值是 uv);}
} 27.网站重复垃圾数据的快速去重和过滤(HyperLogLog数据结构)
可以使用Redis的HyperLogLog对垃圾数据进行快速过滤比如通过执行pfadd key content命令。如果返回的是1那么说明之前没见过这条数据。如果返回的是0说明之前见过这条数据了。
//垃圾内容过滤案例
public class GarbageContentFilterDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//判断当前内容是否是垃圾内容public Boolean isGarbageContent(String content) {return jedis.pfadd(hyperloglog_contennt, content) 0;}public static void main(String[] args) {GarbageContentFilterDemo demo new GarbageContentFilterDemo();String content 正常的内容;System.out.println(是否为垃圾内容 (demo.isGarbageContent(content) ? 是 : 否));content 垃圾内容;System.out.println(是否为垃圾内容 (demo.isGarbageContent(content) ? 是 : 否));content 垃圾内容;System.out.println(是否为垃圾内容 (demo.isGarbageContent(content) ? 是 : 否));}
} 28.周活月活年活的统计(HyperLogLog数据结构)
首先使用pfadd命令对每天日活进行计数然后再通过pfcount命令获取每天日活结果周活跃用户数和年活跃用户数都可以基于日活跃用户数来进行统计。
//网站日常指标统计案例
public class WebsiteStatisticsDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//初始化某一天的uv数据public void initUVData(String date) {Random random new Random();int startIndex random.nextInt(1000);System.out.println(今日访问uv起始id为 startIndex);for (int i startIndex; i startIndex 1358; i) {for (int j 0; j 10; j) {jedis.pfadd(hyperloglog_uv_ date, String.valueOf((i 1)));}}}//获取某日的uv值public long getUV(String date) {return jedis.pfcount(hyperloglog_uv_ date);}//获取周活跃用户数public long getWeeklyUV() {ListString keys new ArrayListString();SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd);Calendar calendar Calendar.getInstance();calendar.setTime(new Date());for (int i 0; i 7; i) {calendar.add(Calendar.DAY_OF_YEAR, 1);String date dateFormat.format(calendar.getTime());keys.add(hyperloglog_uv_ date);}String[] keyArray keys.toArray(new String[keys.size()]);jedis.pfmerge(weekly_uv, keyArray);return jedis.pfcount(weekly_uv);}public static void main(String[] args) throws Exception {WebsiteStatisticsDemo demo new WebsiteStatisticsDemo();SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd);Calendar calendar Calendar.getInstance();calendar.setTime(new Date());long duplicateUv 0;for (int i 0; i 7; i) {calendar.add(Calendar.DAY_OF_YEAR, 1);String date dateFormat.format(calendar.getTime());demo.initUVData(date);long uv demo.getUV(date);System.out.println(日期为 date 的uv值为 uv);duplicateUv uv;}long weeklyUV demo.getWeeklyUV();System.out.println(实际的周活跃用户数为 weeklyUV);}
} 29.基于位图的用户行为记录(BitMap数据结构)
Redis的位图命令setbit一个字节(byte)8个位(bit)每个位是0或者1。setbit key offset value指将左起向右偏移offset的位置设置value。 如果用户系统需要统计某用户登录天数且统计窗口随机。那么这时可这样设计以用户ID为位图的key登录日期天数作为偏移量。 所以这个key是有365个位的。用户在某一天登录了就在这个key上对应的偏移量设1。用户user1在第2天登录了可以设置setbit user1 1 1。用户user1在第8天登录了可以设置setbit user1 7 1。用户user1在第365天登录了可以设置setbit user1 364 1。这样一个用户总共就只需要46个字节而已1亿用户 * 46byte 4G。查看用户最后两周是否登录可以执行bitcount user1 -2 -1。 如果要把活跃用户统计出来比如1号~3号连续登录要去重。那么可以这样设计以日期为位图的key用户ID作为偏移量。固定好对应于二进制位的那一个位id和二进制位做好映射。 比如1号用户在2020年1月1号登录了那么setbit 20200101 1 1。比如1号用户在2020年1月2号登录了那么setbit 20200102 1 1。比如7号用户在2020年1月2号登录了那么setbit 20200102 7 1。因此可以通过位或算出2020年1月2号到2020年1月2号的活跃用户数是bitop or destkey 20200101 20200102。然后获取destkey有多少个1即可bitcount destkey 0 -1。 如果要记录用户是否执行过某些操作也可以使用位图来实现高效记录。此时可这样设计以操作类型为位图的key用户ID作为位图的偏移量。
//网站用户操作日志案例
public class UserOperationLogDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//记录用户的操作日志public void recordUserOperationLog(String operation, long userId) {SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd);String today dateFormat.format(new Date());jedis.setbit(operation:: operation :: today ::log, userId, String.valueOf(1));}//判断用户今天是否执行过某个操作public Boolean hasOperated(String operation, long userId) {SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd);String today dateFormat.format(new Date());return jedis.getbit(operation:: operation :: today ::log, userId);}public static void main(String[] args) {UserOperationLogDemo demo new UserOperationLogDemo();demo.recordUserOperationLog(操作1, 110);System.out.println(用户110是否执行过操作 (demo.hasOperated(操作1, 110) ? 是 : 否));System.out.println(用户111是否执行过操作 (demo.hasOperated(操作1, 111) ? 是 : 否));}
} 30.基于Geo的距离计算程序(Geo数据结构)
使用Redis的geoadd命令和geodist命令可以计算两个经纬度的距离。
//用户与商家的距离计算案例
public class UserShopDistanceDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//添加一个地理位置public void addLocation(String name, double longitude, double latitude) {jedis.geoadd(location_data, longitude, latitude, name);}//获取用户到商家的位置public double getDistance(String user, String shop) {return jedis.geodist(location_data, user, shop, GeoUnit.KM);}public static void main(String[] args) {UserShopDistanceDemo demo new UserShopDistanceDemo();demo.addLocation(张三, 116.49428833935545, 39.86700462665782);demo.addLocation(丫丫小吃店, 116.45961274121092, 39.87517301328063);System.out.println(用户到商家的距离为 demo.getDistance(张三, 丫丫小吃店));}
} 31.陌生人社交里的查找附近的人(Geo数据结构)
使用Redis的georadiusByMember命令可以查找某位置附近的位置。
//查找附近的人案例
public class NearbyShopsDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//添加一个地理位置public void addLocation(String name, double longitude, double latitude) {jedis.geoadd(location_data, longitude, latitude, name);}//查找附近5公里内的店铺public ListGeoRadiusResponse getNearbyShops() {return jedis.georadiusByMember(location_data, 张三, 5.0, GeoUnit.KM);}public static void main(String[] args) {NearbyShopsDemo demo new NearbyShopsDemo();ListString nearbyShops new ArrayListString();ListGeoRadiusResponse results demo.getNearbyShops();for (GeoRadiusResponse result : results) {String name result.getMemberByString();if (!name.equals(张三)) {nearbyShops.add(name);}}System.out.println(附近5公里内的商家 nearbyShops);}
} 32.带有自动过期时间的分布式缓存(expire命令)
其实就是使用Redis的expire命令设置过期时间。
//数据自动过期的案例
public class ExpireDemo {private static Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);public static void main(String[] args) throws Exception {jedis.set(test_key, test_value);jedis.expire(test_key, 10);Thread.sleep(12 * 1000);String testValue jedis.get(test_key);System.out.println(数据是否过期 (testValue null || null.equals(testValue) ? 是 : 否));}
} 33.支持超时自动释放的简单分布式锁(expire命令)
其实就是使用Redis的setnx命令和expire命令设置锁及其过期时间。
//支持超时自动释放的简单分布式锁案例
public class TimeoutDistributedLockDemo {private static Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//加锁public Boolean lock(String key, String value, int timeout) {long result jedis.setnx(key, value);jedis.expire(key, timeout);return result 0;}public static void main(String[] args) throws Exception {TimeoutDistributedLockDemo demo new TimeoutDistributedLockDemo();demo.lock(test_lock, test_value, 10);Thread.sleep(12 * 1000);Boolean result demo.lock(test_lock, test_value, 10);System.out.println(第二次加锁结果 (result ? 成功 : 失败));}
} 34.支持自动过期的用户登录会话实现(expire命令)
通过expire命令设置过期时间让用户登录自动过期。
//用户会话管理案例
public class SessionDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//检查session是否有效public boolean isSessionValid(String token) throws Exception {//校验token是否为空if (token null || .equals(token)) {return false;}String session jedis.get( session:: token);if (session null || .equals(session) || null.equals(session)) {return false;}//如果token不为空且获取到的Session不为空且Session没过期此时可以认为Session在有效期内return true;}//模拟的登录方法public String login(String username, String password) {//基于用户名和密码去登录System.out.println(基于用户名和密码登录 username , password);Random random new Random();long userId random.nextInt() * 100;//登录成功后生成一块令牌String token UUID.randomUUID().toString().replace(-, );//基于令牌和用户id去初始化用户的Sessionjedis.set(session:: token, String.valueOf(userId));jedis.expire(session:: token, 10);//返回这个令牌给用户return token;}public static void main(String[] args) throws Exception {SessionDemo demo new SessionDemo();//第一次访问系统token都是空的boolean isSessionValid demo.isSessionValid(null);System.out.println(第一次访问系统的Session校验结果 (isSessionValid true ? 通过 : 不通过));//强制性进行登录获取到tokenString token demo.login(test,123456);System.out.println(登陆过后拿到令牌 token);//第二次再次访问系统此时是可以访问的isSessionValid demo.isSessionValid(token);System.out.println(第二次访问系统的Session校验结果 (isSessionValid true ? 通过 : 不通过));Thread.sleep(12 * 1000);//第三次再次访问系统Session已过期此时是不可以访问的isSessionValid demo.isSessionValid(token);System.out.println(第三次访问系统的Session校验结果 (isSessionValid true ? 通过 : 不通过));}
} 35.支持冷数据自动淘汰的自动补全(expire命令)
通过expire命令设置过期时间让冷数据自动淘汰实现冷热分离。
//自动补全案例
public class AutoCompleteDemo {private Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//搜索某个关键词public void search(String keyword) {char[] keywordCharArray keyword.toCharArray();StringBuffer potentialKeyword new StringBuffer();for (char keywordChar : keywordCharArray) {potentialKeyword.append(keywordChar);jedis.zincrby(potential_Keyword:: potentialKeyword.toString() ::keywords, new Date().getTime(), keyword);//通过设置过期时间冷数据就会自动淘汰jedis.expire(potential_Keyword:: potentialKeyword.toString() ::keywords, 10);}}//获取自动补全列表public SetString getAutoCompleteList(String potentialKeyword) {return jedis.zrevrange(potential_Keyword:: potentialKeyword ::keywords, 0, 2);}public static void main(String[] args) throws Exception {AutoCompleteDemo demo new AutoCompleteDemo();demo.search(我爱大家);demo.search(我喜欢学习Redis);demo.search(我很喜欢一个城市);demo.search(我不太喜欢玩儿);demo.search(我喜欢学习Spark);SetString autoCompleteList demo.getAutoCompleteList(我);System.out.println(第一次自动补全推荐 autoCompleteList);autoCompleteList demo.getAutoCompleteList(我喜);System.out.println(第二次自动补全推荐 autoCompleteList);Thread.sleep(12 * 1000);autoCompleteList demo.getAutoCompleteList(我);System.out.println(第三次自动补全推荐 autoCompleteList);}
} 36.支持身份验证的分布式锁释放(pipeline命令)
通过Redis的pipeline命令和事务操作可以保证多个命令在一个事务内全部完成从而减少多次网络请求带来的开销。 pipeline的watch命令可以在事务开始执行前对所要操作的key执行监测从而保证了事务的完整性和一致性。因此为了防止锁篡改可以在加锁完成之后对锁进行watch操作一旦锁发生变化则终止事务回滚操作。
//支持超时自动释放的分布式锁案例
public class TimeoutDistributedLockDemo {private static Jedis jedis new Jedis(127.0.0.1);//加锁public Boolean lock(String key, String value, int timeout) {long result jedis.setnx(key, value);jedis.expire(key, timeout);return result 0;}//释放锁需要判断是否是当前线程加的锁才可以释放//key是锁的名称value是线程名称public Boolean unlock(String key, String value) {String currentValue jedis.get(key);Pipeline pipeline jedis.pipelined();try {pipeline.watch(key);if (currentValue null || currentValue.equals() || currentValue.equals(null)) {return true;}if (currentValue.equals(value)) {//通过pipeline.multi()命令开启事务pipeline.multi();pipeline.del(key);//通过pipeline.exec()提交事务pipeline.exec();return true;} else {return false;}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();return false;} finally {pipeline.unwatch();pipeline.close();}}public static void main(String[] args) throws Exception {TimeoutDistributedLockDemo demo new TimeoutDistributedLockDemo();demo.lock(test_lock, test_value, 10);Thread.sleep(12 * 1000);Boolean result demo.lock(test_lock, test_value, 10);System.out.println(第二次加锁结果 (result ? 成功 : 失败));System.out.println(不是加锁线程能否释放锁 (demo.unlock(test_lock, 非加锁线程的名称) ? 能 : 否));System.out.println(加锁线程能否释放锁 (demo.unlock(test_lock, 加锁线程的名称) ? 能 : 否));}
}
