REDIS 在电商中的实际应用场景


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xihuan

•  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

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。

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。
     NOTE: RPUSH pagewviews.user: EXPIRE pagewviews.user: 60 //注意要update timeout

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),通过ZRANGEBYSCORE user:200000:operation:comment 61307510405600 +inf 获得1分钟内的操作记录, redis> ZADD user:200000:operation:comment 61307510402300 "这是一条评论" //score 为timestamp (integer) 1 redis> ZRANGEBYSCORE user:200000:operation:comment 61307510405600 +inf//获得1分钟内的操作记录 1) "这是一条评论"
     BTW, 更复杂一点的实时计算可以采用Storm。

5. 用户Timeline/Feeds

     在逛 有个类似微博的栏目我关注,里面包括关注的人、主题、品牌的动态。redis在这边主要当作cache使用。

6. 最新列表&排行榜(用户刚刚喜欢的商品,etc)

     这里采用Redis的List数据结构或sorted set 结构, 方便实现最新列表or排行榜 等业务场景。

7. 消息通知

     其实这业务场景也可以算在计数上,也是采用Hash。如下:

8. 将Redis用作消息队列

     当在集群环境时候,java ConcurrentLinkedQueue 就无法满足我们需求,此时可以采用Redis的List数据结构实现分布式的消息队列。