技术模拟思路：
采用26个英文字母来实现排行，随机为每个字母生成一个随机数作为score
为了更好的体验，先做几件事：
先初始化1个月的历史数据 定时5秒钟，模拟微博的热度刷新（例如模拟点赞 收藏 评论的热度值更新） 定时1小时合并统计 天、周、月的排行榜。
步骤1：先初始化1个月的历史数据
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@Service @Slf4j public class InitService {
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate;
/** * 先初始化1个月的历史数据 */ public void init30day(){ //计算当前的小时key long hour=System.currentTimeMillis()/( 1000 * 60 * 60 ); //初始化近30天，每天24个key for ( int i= 1 ;i< 24 * 30 ;i++){ //倒推过去30天 String key=Constants.HOUR_KEY+(hour-i); this .initMember(key); System.out.println(key); } }
/** *初始化某个小时的key */ public void initMember(String key) { Random rand = new Random(); //采用26个英文字母来实现排行，随机为每个字母生成一个随机数作为score for ( int i = 1 ;i<= 26 ;i++){ this .redisTemplate.opsForZSet().add(key,String.valueOf(( char )( 96 +i)),rand.nextInt( 10 )); } }
} |
步骤2：定时刷新数据
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@Service @Slf4j public class TaskService {
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate;
/** *2. 定时5秒钟，模拟微博的热度刷新（例如模拟点赞 收藏 评论的热度值更新） * 3. 定时1小时合并统计 天、周、月的排行榜。 */ @PostConstruct public void init(){ log.info( "启动初始化 .........." ); // 2. 定时5秒钟，模拟微博的热度刷新（例如模拟点赞 收藏 评论的热度值更新） new Thread(()-> this .refreshDataHour()).start(); // 3. 定时1小时合并统计 天、周、月的排行榜。 new Thread(()-> this .refreshData()).start(); }
/** *采用26个英文字母来实现排行，随机为每个字母生成一个随机数作为score */ public void refreshHour(){ //计算当前的小时key long hour=System.currentTimeMillis()/( 1000 * 60 * 60 ); //为26个英文字母来实现排行，随机为每个字母生成一个随机数作为score Random rand = new Random(); for ( int i = 1 ;i<= 26 ;i++){ //redis的ZINCRBY 新增这个积分值 this .redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(Constants.HOUR_KEY+hour,String.valueOf(( char )( 96 +i)),rand.nextInt( 10 )); } }
/** *刷新当天的统计数据 */ public void refreshDay(){ long hour=System.currentTimeMillis()/( 1000 * 60 * 60 ); List<String> otherKeys= new ArrayList<>(); //算出近24小时内的key for ( int i= 1 ;i< 23 ;i++){ String key=Constants.HOUR_KEY+(hour-i); otherKeys.add(key); } //把当前的时间key，并且把后推23个小时，共计近24小时，求出并集存入Constants.DAY_KEY中 //redis ZUNIONSTORE 求并集 this .redisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(Constants.HOUR_KEY+hour,otherKeys,Constants.DAY_KEY);
//设置当天的key 40天过期，不然历史数据浪费内存 for ( int i= 0 ;i< 24 ;i++){ String key=Constants.HOUR_KEY+(hour-i); this .redisTemplate.expire(key, 40 , TimeUnit.DAYS); } log.info( "天刷新完成.........." ); } /** *刷新7天的统计数据 */ public void refreshWeek(){ long hour=System.currentTimeMillis()/( 1000 * 60 * 60 ); List<String> otherKeys= new ArrayList<>(); //算出近7天内的key for ( int i= 1 ;i< 24 * 7 - 1 ;i++){ String key=Constants.HOUR_KEY+(hour-i); otherKeys.add(key); } //把当前的时间key，并且把后推24*7-1个小时，共计近24*7小时，求出并集存入Constants.WEEK_KEY中 this .redisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(Constants.HOUR_KEY+hour,otherKeys,Constants.WEEK_KEY);
log.info( "周刷新完成.........." ); }
/** *刷新30天的统计数据 */ public void refreshMonth(){ long hour=System.currentTimeMillis()/( 1000 * 60 * 60 ); List<String> otherKeys= new ArrayList<>(); //算出近30天内的key for ( int i= 1 ;i< 24 * 30 - 1 ;i++){ String key=Constants.HOUR_KEY+(hour-i); otherKeys.add(key); } //把当前的时间key，并且把后推24*30个小时，共计近24*30小时，求出并集存入Constants.MONTH_KEY中 this .redisTemplate.opsForZSet().unionAndStore(Constants.HOUR_KEY+hour,otherKeys,Constants.MONTH_KEY); log.info( "月刷新完成.........." ); }
/** *定时1小时合并统计 天、周、月的排行榜。 */ public void refreshData(){ while ( true ){ //刷新当天的统计数据 this .refreshDay(); // 刷新7天的统计数据 this .refreshWeek(); // 刷新30天的统计数据 this .refreshMonth(); //TODO 在分布式系统中，建议用xxljob来实现定时 try { Thread.sleep( 1000 * 60 * 60 ); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }
/** *定时5秒钟，模拟微博的热度刷新（例如模拟点赞 收藏 评论的热度值更新） */ public void refreshDataHour(){ while ( true ){ this .refreshHour(); //TODO 在分布式系统中，建议用xxljob来实现定时 try { Thread.sleep( 5000 ); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } } |
步骤3：排行榜查询接口
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@RestController @Slf4j public class Controller {
@Autowired private RedisTemplate redisTemplate;
@GetMapping (value = "/getHour" ) public Set getHour() { long hour=System.currentTimeMillis()/( 1000 * 60 * 60 ); //ZREVRANGE 返回有序集key中，指定区间内的成员,降序。 Set<ZSetOperations.TypedTuple<Integer>> rang= this .redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(Constants.HOUR_KEY+hour, 0 , 30 ); return rang; } @GetMapping (value = "/getDay" ) public Set getDay() { Set<ZSetOperations.TypedTuple<Integer>> rang= this .redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(Constants.DAY_KEY, 0 , 30 ); return rang; }
@GetMapping (value = "/getWeek" ) public Set getWeek() { Set<ZSetOperations.TypedTuple<Integer>> rang= this .redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(Constants.WEEK_KEY, 0 , 30 ); return rang; }
@GetMapping (value = "/getMonth" ) public Set getMonth() { Set<ZSetOperations.TypedTuple<Integer>> rang= this .redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(Constants.MONTH_KEY, 0 , 30 ); return rang; } } |
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原文链接：https://blog.csdn.net/INGNIGHT/article/details/106941747
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