set类型,在redis中是非常强大的存在,但是我们一般不会想到用它。所以我最想分享的也就是set类型,想让大家对set引起重视。因为在互联网中其实也有很多set的身影,只是我们不难么容易联想到而已。比如

  • 抽奖活动
  • 点赞、签到
  • 好友关注模型
  • 电商商品筛选
  • 大数据量对账

api

基本操作

命令 说明
SADD key member[member…] 存储元素
SREM key member[member…] 从集合中删除元素
SMEMBERS key 获取集合中所有元素
SCARD key 获取集合的元素个数
SISMEMBER key member 判断{member}是否存在集合中
SRANDMEMBER key [count] 从集合中随机选出{count}个元素,不删除
SPOP key [count] 从集合中随机选出{count}个元素,删除

集合运算操作

命令 说明
SINTER key [key…] 交集运算
SUNION key [key…] 并集运算
SDIFF key [key…] 差集运算
SINTERSTORE {resultKey} key [key…] 交集运算,保存到resultKey中
SUNIONSTORE {resultKey} key [key…] 并集运算,保存到resultKey中
SDIFFSTORE {resultKey} key [key…] 差集运算,保存到resultKey中

应用场景

抽奖活动

1
2
3
4
5
# 刷礼物或转发,将用户加入到抽奖集合中
SADD key {userId}

# 抽取中奖用户
SPOP/SRANDMEMBER key [count]

点赞、签到

set实现点赞

1
2
3
4
5
SADD like::{articleId} {userId}  # 点赞
SREM like::{articleId} {userId} # 取消赞
SISMEMBER like::{articleId} {userId} # 检查用户是否点过赞
SMEMBERS like::{articleId} # 获取所有点赞用户列表
SCARD like::{articleId} # 获取点赞用户数

好友关注模型

set关注列表

1
2
3
4
5
6
far关注的人:farsub -> {"jayden", "james", "mic"}
ally关注的人:allysub -> {"seven", "jack", "mic", "james"}

far和ally共同关注的人:SINTER farsub allysub -> {"mic", "james"}
far关注的人是否关注了ally:SISMEMBER allysub jayden、 SISMEMBER allysub james
far可能认识的人:SDIFF allysub farsub -> {"seven", "jack"}

电商商品筛选

set电商商品筛选
在每个商品入库的时候,给没有商品建立它的静态标签,如品牌、尺寸、处理器、内存…。如下

1
2
3
4
SADD brand::lenovo 拯救者y7000 Thinkpad-T480
SADD screenSize::15.6 拯救者y7000 雷神911-M5TA
SADD cpu::i7 拯救者y7000 雷神911-M5TA
SADD memory::8G 拯救者y7000 Thinkpad-T480

那么你在筛选查询的时候,将各个标签放在一起求交集就得到对应的结果,如下

1
SINTER brand::lenovo screenSize::15.6 cpu::i7 memory::8G  -> 拯救者y7000

订单对账的功能

场景是这样的,与第三方公司交互时,不能实时对账。第三方公司只能在第二天将前一天的所有订单都传过来,然后要跟我们自己这边的订单对账。
当你的数据量比较庞大时,一天几十万单的时候,你循环一个个遍历我们的订单是否存在对方的订单中,这样的操作肯定是不合适的。
使用redis解决方案。将我们要关注的字段值,比如订单号、金额组成一个值存入redis的set类型中,形成两个set集合,然后取差值。如下
set订单对账的功能