Redis实现优雅的点赞时间分页（redis点赞时间分页）

Redis实现优雅的点赞时间分页

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Redis是一种高性能、非关系型的数据库，常用于解决高并发场景下的数据管理问题。在网站、APP等应用中，点赞功能是一种常见的社交互动形式，用户可以对感兴趣的内容进行点赞操作，而点赞时间的排序则是一个比较棘手的问题。本文将介绍如何使用Redis实现优雅的点赞时间分页。

Redis中提供了有序集合（sorted set）这样一种数据结构，可以方便地实现数据按照某个指标（比如时间戳）进行排序。在点赞功能中，我们可以将每个点赞记录作为一个有序集合的一个元素，其中时间戳为score，用户ID为member。例如，假设用户A在文章B上点赞，当前时间为2022年8月30日15:30:00，我们可以将点赞记录保存到Redis中：

zadd likes:B 1662748200 A

其中，likes:B是Redis的键名，1662748200是当前时间的时间戳，A是用户的ID。这样，我们可以很方便地获取某篇文章的所有点赞记录，以及按照时间戳排序后的点赞记录。

接下来，我们考虑如何实现分页。在传统的关系型数据库中，我们可以使用SQL语句中的LIMIT关键字实现，而在Redis中，则需要使用有序集合提供的特定命令。假设我们想获取文章B的第11到20条点赞记录，我们可以使用以下命令：

zrevrange likes:B 10 19 withscores

这条命令中，zrevrange表示按照分数值从大到小（即时间戳从晚到早）的顺序，从有序集合likes:B中截取第10个到第19个元素（也就是第11到第20条记录），并返回其成员和分数值。注意，在Redis中，元素的编号从0开始。

但是，仅仅使用以上方法仍然存在一个问题：如果有上千万的点赞记录，我们需要获取其中的前几条记录，这条命令的执行速度并不是很快。为了解决这个问题，我们可以使用Redis的分页查询优化思路：将点赞记录按照时间段进行分组，每个时间段是一个子有序集合，然后对每个子有序集合进行分页查询。这样可以大大减轻Redis的负担，提高查询的速度。

下面是基于以上思路的示例代码：

# 定义每个时间段的间隔，单位为秒
INTERVAL = 3600

# 将时间戳转换为时间段编号
def get_bucket(timestamp):
    return int(timestamp / INTERVAL)

# 获取给定时间段内的点赞记录
def get_likes_in_bucket(article_id, bucket_id, offset, count):
    start = bucket_id * INTERVAL
    end = start + INTERVAL - 1
    redis_key = f'likes:{article_id}:{bucket_id}'
    return conn.zrevrange(redis_key, offset, offset+count-1, withscores=True)
# 获取某篇文章的点赞记录
def get_likes_for_article(article_id, page=1, count=10):
    # 计算需要获取的时间段编号范围
    start_bucket = get_bucket(time.time()) - (page - 1) * count
    end_bucket = get_bucket(time.time()) - page * count + 1
    if start_bucket 
        start_bucket = 0
    if end_bucket 
        end_bucket = 0
    # 获取每个时间段的点赞记录数，用于计算总记录数
    bucket_likes_count = [len(conn.zrevrange(f'likes:{article_id}:{i}', 0, -1)) for i in range(start_bucket, end_bucket)]
    likes = []
    # 遍历每个时间段，获取其中的点赞记录，并加入总记录列表中
    for i in range(start_bucket, end_bucket):
        likes.extend(get_likes_in_bucket(article_id, i, 0, -1))
    # 对总记录列表按照时间戳进行排序，再分页返回指定数量的记录
    likes = sorted(likes, key=lambda x: (-x[1], x[0]))
    offset = (page - 1) * count
    end = offset + count
    return bucket_likes_count, likes[offset:end]

该代码实现了一个名为get_likes_for_article的函数，用于获取某篇文章的点赞记录。其中，参数page表示页码数，count表示每页显示的记录数。该函数先计算需要获取的时间段编号范围，通过遍历每个时间段，并调用get_likes_in_bucket函数获取其中的点赞记录，最终得到总记录列表，并根据时间戳进行排序。对总记录列表进行分页返回指定数量的记录。

采用有序集合的方式实现点赞和时间排序，再结合分页查询优化，可以大大提高Redis的查询效率，实现优雅的点赞时间分页。

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