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  • redis实现计数器
    2021-01-19 07:08:34

    用redis实现计数器

    社交产品业务里有很多统计计数的功能,比如:

    用户: 总点赞数,关注数,粉丝数

    帖子: 点赞数,评论数,热度

    消息: 已读,未读,红点消息数

    话题: 阅读数,帖子数,收藏数

    统计计数的特点

    实时性要求高

    写的频率很高

    写的性能对MySQL是一个挑战

    可以采用redis来优化高频率写入的性能要求。

    redis优化方案一

    对于每一个实体的计数,设计一个hash结构的counter:

    //用户

    counter:user:{userID}

    -> praiseCnt: 100 //点赞数

    -> hostCnt: 200 //热度

    -> followCnt: 332 //关注数

    -> fansCnt: 123 //粉丝数

    //帖子

    counter:topic:{topicID}

    -> praiseCnt: 100 //点赞数

    -> commentCnt: 322 //评论数

    //话题

    counter:subject:{subjectID}

    -> favoCnt: 312 //收藏数

    -> viewCnt: 321 //阅读数

    -> searchCnt: 212 //搜索进入次数

    -> topicCnt: 312 //话题中帖子数

    类似这种计数器,随着产品功能的增加,也会越来越多,比如回复数,踩数,转发数什么的。

    redis相关的命令

    //获取指定userID的所有计数器

    HGETALL counter:user:{userID}

    //获取指定userID的指定计数器

    HMGET counter:user:{userID} praiseCnt hostCnt

    //指定userID点赞数+1

    HINCRBY counter:user:{userID} praiseCnt

    缺点:这样设计,如果要批量查询多个用户的数据,就比较麻烦,例如一次要查指定20个userID的计数器?只能循环执行 HGETALL counter:user:{userID}。

    优点:以实体聚合数据,方便数据管理

    redis优化方案二

    方案二是用来解决方案一的缺点的,依然是采用hash,结构设计是这样的:

    counter:user:praiseCnt

    -> userID_1001: 100

    -> userID_1002: 200

    -> userID_1003: 332

    -> userID_1004: 123

    .......

    -> userID_9999: 213

    counter:user:hostCnt

    -> userID_1001: 10

    -> userID_1002: 290

    -> userID_1003: 322

    -> userID_1004: 143

    .......

    -> userID_9999: 213

    counter:user:followCnt

    -> userID_1001: 21

    -> userID_1002: 10

    -> userID_1003: 32

    -> userID_1004: 203

    .......

    -> userID_9999: 130

    获取多个指定userID的点赞数的命令变成这样了

    HMGET counter:user:praiseCnt userID_1001 userID_1002

    上面命令可以批量获取多个用户的点赞数,时间复杂度为O(n),n为指定userID的数量。

    优点:解决了批量操作的问题

    缺点:当要获取多个计数器,比如同时需要praiseCnt,hostCnt时,要读多次,不过要比第一种方案读的次数要少。一个hash里的字段将会非常宠大,HMGET也许会有性能瓶颈。

    用redis管道(Pipelining)来优化方案一

    对于第一种方案的缺点,可以通过redis管道来优化,一次性发送多个命令给redis执行:

    $userIDArray = array(1001, 1002, 1003, 1009);

    $pipe = $redis->multi(Redis::PIPELINE);

    foreach ($userIDArray as $userID) {

    $pipe->hGetAll('counter:user:' . $userID);

    }

    $replies = $pipe->exec();

    print_r($replies);

    还有一种方式是在redis上执行lua脚本,前提是你必须要学会写lua。

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    Redis实现计数器功能(接口最大访问次数检查)

    1.前言

    备注:不要全部粘贴代码,这个是我练习项目的代码(基于spring-boot),主要看23的逻辑
    1.还是一个简单的redis使用Demo,包含setIfAbsent(不存在则插入),setIfPresent(存在则更新),getExpire(获取剩余有效时间)
    2.大体业务逻辑如下:检查用户请求系统的最大次数,每日最大请求次数为10.
    3.也可以使用定时任务实现时效性配置(定时任务00:00执行,清空所有用户访问次数)

    2.Redis配置

    pom文件redis配置:

    		<dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
            </dependency>
    

    properties文件redis配置:

    #redis 配置
    spring.redis.host=127.0.0.1
    spring.redis.port=6379
    spring.redis.jedis.pool.max-active=8
    spring.redis.timeout=2000
    

    redis序列化配置:
    配置序列化,防止插入redis乱码(默认二进制)

    import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
    import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
    import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
    import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
    import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
    
    @Configuration
    public class RedisUtil  {
        /**
         * 因为序列化使用的jdkSerializeable ,redis存储数据默认为二进制,简单来说key和value是乱码
         * 所以自定义序列化类
         */
        @Bean
        public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
            RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
            redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    
            // 使用Jackson2JsonRedisSerialize 替换默认序列化
            Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
    
            ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
            objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
            objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
    
            jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
    
            // 设置value的序列化规则和 key的序列化规则
            redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            redisTemplate.afterPropertiesSet();
            return redisTemplate;
        }
    }
    

    3.redis判断访问次数

    RedisService代码:

    public interface RedisService {
        /**
         * 更新时效性数据--String类型
         **/
        Boolean updateVaildValue(String key, String value);
    
        /**
         * 判断当前用户是否达到访问最大次数
         **/
        Boolean judgeMaxTimesByUserId(String key, String min, String max);
    }
    

    RedisServiceImpl代码:

    import com.example.demo.util.redisUtil.RedisService.RedisService;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    import org.springframework.util.StringUtils;
    
    import java.math.BigDecimal;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    @Slf4j
    @Service
    public class RedisServiceImpl implements RedisService {
    
        @Autowired
        private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
        /**
         * @Author longtao
         * @Date 2020/10/20
         * @Describe 更新失效性数据  保留剩余有效时间
         **/
        @Override
        public synchronized Boolean updateVaildValue(String key, String value) {
            //获取剩余时间 单位秒
            Long balanceSeconds = stringRedisTemplate.opsForValue().getOperations().getExpire(key);
            if (balanceSeconds > 0) {
                return stringRedisTemplate.opsForValue().setIfPresent(key, value, balanceSeconds, TimeUnit.SECONDS);
            }
            return false;
        }
        /**
         * @Author longtao
         * @Date   2020/10/20
         * @Describe 判断 最大访问次数 > userId当前访问次数
         **/
        @Override
        public synchronized Boolean judgeMaxTimesByUserId(String key, String min, String max) {
            //获取key的值,为null时则插入新的
            //不为null时,取出数据进行判断:是否达到最大值
            String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if(StringUtils.isEmpty(value)){
            	//这里时间暂用的24小时,也可以计算得到当前时间到24:00点的毫秒时间。
                stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key,min,24,TimeUnit.HOURS);
                return true;
            }
            //最大次数 <= 当前访问次数
            if(new BigDecimal(max).compareTo(new BigDecimal(value)) <= 0 ){
                return false;
            }
            return updateVaildValue(key,new BigDecimal(value).add(new BigDecimal(1)).toString());
        }
    }
    

    4.切面调用检查逻辑

    切面注解----CheckVisitTimesAroundAnnotation代码:

    import java.lang.annotation.ElementType;
    import java.lang.annotation.Retention;
    import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
    import java.lang.annotation.Target;
    
    @Target(ElementType.METHOD)
    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    public @interface CheckVisitTimesAroundAnnotation {
    
    }
    

    切面注解----CheckVisitTimesAroundAspection代码:

    //返回异常对象
    return new BaseResponse<>(ResultEnum.CHECK_USER_ID_VISIT_TIMES);
    这个可以换成日志输出,这里直接粘贴了我的Demo项目代码。

    import com.alibaba.excel.util.StringUtils;
    import com.alibaba.fastjson.JSON;
    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
    import com.example.demo.base.Enum.ResultEnum;
    import com.example.demo.base.model.baseModel.BaseModel;
    import com.example.demo.base.model.baseRequest.BaseRequest;
    import com.example.demo.base.model.baseResponse.BaseResponse;
    import com.example.demo.util.redisUtil.RedisService.RedisService;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
    import org.aspectj.lang.annotation.Around;
    import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
    import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
    import org.aspectj.lang.reflect.MethodSignature;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.core.annotation.Order;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    
    import java.lang.reflect.Method;
    
    @Aspect
    @Component
    @Slf4j
    @Order(2)
    public class CheckVisitTimesAroundAspection {
    
        @Autowired
        private RedisService redisService;
        /**
         * 切入点
         */
        @Pointcut("@annotation(com.example.demo.base.annonation.CheckVisitTimesAroundAnnotation) ")
        public void entryPoint() {
        }
    
        /**
         * @return
         * @Describe 前置切面
         */
        @Around("entryPoint()")
        public Object aroundMethod(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) {
            log.info("------检查userId访问次数限制------start");
            Object[] args = proceedingJoinPoint.getArgs();
            //打印入口方法以及入参
            try {
                for (Object arg : args) {
                    Boolean flag = judgeVisitTimesByUserId(arg);
                    if(!flag){
                        //返回异常对象
                        return new BaseResponse<>(ResultEnum.CHECK_USER_ID_VISIT_TIMES);
                    }
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                log.debug("不能打印请求参数");
            }
            //执行请求方法
            Object o = null;
            try {
                o = proceedingJoinPoint.proceed();
            } catch (Throwable throwable) {
                throwable.printStackTrace();
            }
            log.info("------检查userId访问次数限制------end");
            return o;
    
        }
    
        //检查userId请求接口限制
        public Boolean judgeVisitTimesByUserId(Object object){
            BaseModel baseModel = JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(object),BaseModel.class);
            String userId = baseModel.getUserId();
            if(!StringUtils.isEmpty(userId)){
                return redisService.judgeMaxTimesByUserId(userId,"1","10");
            }
            return true;
        }
    }
    

    在controller层方法上增加注解代码:
    增加@CheckVisitTimesAroundAnnotation注解

        @BaseBeforeAnnotation
        @CheckVisitTimesAroundAnnotation
        @RequestMapping("selectOne")
        public BaseResponse selectReaderInfo(@RequestBody ReaderInfoModel model) {
            ReaderInfoModel bookInfoModel = readerInfoService.selectOne(model.getId());
            return new BaseResponse(ResultEnum.SUCCESS,bookInfoModel);
        }
    

    4.执行结果

    redis中:userId 的值:
    在这里插入图片描述
    postman收到的返回值:
    在这里插入图片描述
    最后:本次写的比较仓促,我要接我老婆了。有不足的地方望大家指正和包涵!

    展开全文
  • 使用redis 作为计数器

    2022-07-01 14:47:03
    使用redis 作为计数器

    使用redis 作为计数器

    我们公司的业务 需要生成订单号大致格式是

    kd01 0001 20220701 拼接的订单号 中间的0001是用作计数的

    用来判断这是今天第几个单

    工具类:

    package com.plz.manager.util;
    
    import org.junit.Test;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
    
    import java.time.LocalDate;
    import java.util.Calendar;
    import java.util.Date;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    /**
     * @Author HappyLiu
     * @Description //封装redis计数器方法
     * @Date 9:15 2022/7/1
     **/
    public class KdOrderIdUtil {
    
        public KdOrderIdUtil() {
        }
        
        /**
        * 这个方法 是返回一个 000120220701的字符串
    	* 我们公司的业务 需要生成订单号大致格式是
    	* kd01 0001 20220701 拼接的订单号 中间的0001是用作计数的
    	* 用来判断这是今天第几个单
        */
        public static String getOrderId(RedisTemplate redisTemplate) {
            String key = "plz_num";
            String code = "";
            // 判断key是否存在 如果存在将value递增1
            if (redisTemplate.hasKey(key)) {
                int value = redisTemplate.boundValueOps(key).increment(1).intValue();
                code = String.format("%04d", value);//变成0001,如果想变成001---“%03d”
            } else {
                // 根据当前时间 距离凌晨还剩多少秒 用来给Key设置过期时间
                Integer second = getRemainSecondsOneDay(new Date());
                redisTemplate.opsForValue().set(key, "1", second, TimeUnit.SECONDS);
                code = String.format("%04d", 1);
            }
            LocalDate today = LocalDate.now();
            String YMD = today.toString().replaceAll("-", "");
            return code + YMD;
        }
        
         /**
        * 这个方法是用来获取当前时间距离凌晨00:00 还有多少毫秒(秒)
    	* 用来给redis设置过期时间
        */
        public static Integer getRemainSecondsOneDay(Date currentDate) {
            Calendar midnight = Calendar.getInstance();
            midnight.setTime(currentDate);
            midnight.add(midnight.DAY_OF_MONTH, 1);//将日加1
            midnight.set(midnight.HOUR_OF_DAY, 0);//控制时
            midnight.set(midnight.MINUTE, 0);//控制分
            midnight.set(midnight.SECOND, 0);//控制秒
            midnight.set(midnight.MILLISECOND, 0);//毫秒
            //通过以上操作就得到了一个currentDate明天的0时0分0秒的Calendar对象,然后相减即可得到到明天0时0点0分0秒的时间差
            // 返回以秒为单位的秒数
            Integer second = (int) (midnight.getTime().getTime() - currentDate.getTime()) / 1000;
            // 返回以毫秒为单位的毫秒数
    //        Long millisecond = (midnight.getTimeInMillis() - currentDate.getTime());
            return second;
        }
    }
    

    controller:

    先把RedisTemplate 注册到容器中

    然后使用工具类调用 传入即可

      @Autowired
        private RedisTemplate redisTemplate
        
        
      @RequestMapping("/test")
        public R getOrderid() {
                String orderId1 = KdOrderIdUtil.getOrderId(redisTemplate);
                String orderId2 = KdOrderIdUtil.getOrderId(redisTemplate);
                String orderId3 = KdOrderIdUtil.getOrderId(redisTemplate);
                String kd = "kd";
                String kdOrderId1 = kd+"01"+ orderId1;
                String kdOrderId2 = kd+"01"+ orderId2;
                String kdOrderId3 = kd+"01"+ orderId3;
            List<String> list = new ArrayList<>();
            list.add(kdOrderId1);
            list.add(kdOrderId2);
            list.add(kdOrderId3);
            return R.ok().put("list",list);
        }
    

    测试结果

    {
    	"msg": "success",
    	"code": 0,
    	"list": [
    		"kd01000120220701",
    		"kd01000220220701",
    		"kd01000320220701"
    	]
    }
    
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  • redis用作计数器

    千次阅读 2022-03-03 16:04:09
    使用redis用作计数器,可以记录当前的key的次数,可以对key进行增加,也可以用作文章的点赞数,阅读量,先保存到redis中,如果有需要就可以保存到数据库当中,也可以用作某个用户的的访问次数(可以使用用户的ip作为...
    • 当遇到需求,在规定时间,用户的访问量不能超过规定次数的时候就可以用redis中的计数器来实现了
    • 又可以使用这个技术用来做限流(使用用户的ip作为key,用户访问一次,就加1,如果超过次数就返回false)
    • 可以处理业务上面的的一些访问次数之类的,例如:文章的点赞数,阅读量,允许有一点的延迟效果,先保存到redis中,然后在同步到数据库当中
    • 首先我们先初始化一下RedisTemplate,这个是操作redis的第三方库,我们先要对他初始化一下(重新序列化)
    • 先把StringRedisTemplate注入进来,这里有人会用RedisTemplate可能会报错,可能是序列化的问题,私下百度一下就行了
        @Autowired
        private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    
    @Configuration
    public class RedisConfig {
    
        @Bean
        public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
            RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
            redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
            redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
            redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
            // 这个地方不可使用 json 序列化,如果使用的是ObjectRecord传输对象时,可能会有问题,会出现一个 java.lang.IllegalArgumentException: Value must not be null! 错误
            redisTemplate.setHashValueSerializer(RedisSerializer.string());
            return redisTemplate;
        }
    }
    
    • 然后我们就可以用@Autowired进行注入到spring容器中使用了,这里我将方法都放在一个类中,用作与测试的
     /**
         * 利用redis做计数器
         * 可以处理业务上面的的一些访问次数之类的
         * 例如:文章的点赞数,阅读量,允许有一点的延迟效果,先保存到redis中,然后在同步到数据库当中
         */
        @RequestMapping("hello")
        public void count() {
            /**
             * 判断是否到达次数
             */
            Boolean aBoolean = invokeExceededTimes("time_key2",1,3);
            if (aBoolean) {
                LOGGER.info("可以访问");
            }else {
                LOGGER.info("请求次数达标了");
            }
        }
    
        /**
         * 判断同一个key在规定时间内访问次数是否到达了最高值
         * @param key   键
         * @param days  时间
         * @param count 一定时间内的访问次数
         * @return
         */
        public Boolean invokeExceededTimes(String key, int days, int count) {
    
            LOGGER.info("key值:{}",key);
            // 判断在redis中是否有key值
            Boolean redisKey = stringRedisTemplate.hasKey(key);
            if (redisKey) {
                // 获取key所对应的value
                Integer hasKey =Integer.parseInt((String)stringRedisTemplate.opsForValue().get(key));
                if (hasKey >= count) {
                    return false;
                }
                // 对value进行加1操作
                stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key,1);
                return true;
            }else {
                // 如果没有key值,对他进行添加到redis中
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"1",days,TimeUnit.DAYS);
            }
            return true;
        }
    
    • 这里面有用到这两个方法,关注一下
       // 对value进行加1操作
                stringRedisTemplate.opsForValue().increment(key,1);
    
         // 判断在redis中是否有key值
            Boolean redisKey = stringRedisTemplate.hasKey(key);
    
    • 最后我测试的是同一个key只能访问三次,当然根据业务需求来就行了,我这里只是一个测试
      在这里插入图片描述
    • 就到这里了,后面会分享更多的关于redis的操作
    展开全文
  • 主要为大家详细介绍了Redis实现高并发计数器,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • java redis实现访问计数器

    千次阅读 2020-08-25 10:47:41
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  • 使用Redis的Incr自增命令可以轻松实现以上需求。以一个接口一天限制调用次数为例: /** * 是否拒绝服务 * @return */ private boolean denialOfService(String userId){ long count=JedisUtil.setIncr(DateUtil....
  • redis实现计数器

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  • redis 计数器

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空空如也

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