使用 Redis 缓存来实现用户最近浏览的商品列表

背景

最近在做商品的浏览历史，使用 Redis 中的 Map 来实现。将用户访问的所有商品编码存在 Map 里面，key为商品编码，value为浏览时间，取的时候把所有的商品编码拿出来，查询数据库后组装好数据及浏览时间，在 List 中将数据内存排序、分页后返回。

因为在购物车和用户界面来回切换，用户界面展示的足迹数量使用的是浏览足迹分页的totalCount，频繁操作拿到Redis中的数据查询后进行分页返回，导致测试环境炸掉。后面分析了一波，才使用 SortedSet 来重构。

实现工具类

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisZSetCommands;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Set;

/**
 * @author leizige
 */
@Component
public class RedisUtil{

    @Resource
    private ZSetOperations<String, String> zSetOperations;

    private final Long EMPTY = 0L;

    /**
     * 添加一个元素, zset与set最大的区别就是每个元素都有一个score，因此有个排序的辅助功能;  zadd
     * key,value已存在,score覆盖
     *
     * @param key
     * @param value
     */
    public boolean add(String key, String value, double score) {
        return zSetOperations.add(key, value, score);
    }


    /**
     * 查询集合中指定顺序的值  zrevrange
     * <p>
     * 返回有序的集合中，score大的在前面
     *
     * @param key
     * @param offset
     * @param count
     * @return
     */
    public Set<String> reverseRangeByScore(String key, int offset, int count) {
        return zSetOperations.reverseRangeByScore(key, 1, Long.MAX_VALUE, (offset - 1) * count, count);
    }

    /**
     * ZCARD key
     * <p>
     * 返回有序集 key 的基数。
     * <p>
     * 可用版本：
     * >= 1.2.0
     * 时间复杂度:
     * O(1)
     * 返回值:
     * 当 key 存在且是有序集类型时，返回有序集的基数。
     * 当 key 不存在时，返回 0
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public Long zCard(String key) {
        return zSetOperations.zCard(key);
    }

    /**
     * 删除元素 zrem
     *
     * @param key
     * @param value
     */
    public Long remove(String key, String value) {
        return zSetOperations.remove(key, value);
    }


    /**
     * 移除有序集 key 中，指定排名(rank)区间内的所有成员。
     * <p>
     * 区间分别以下标参数 start 和 stop 指出，包含 start 和 stop 在内。
     * <p>
     * 下标参数 start 和 stop 都以 0 为底，也就是说，以 0 表示有序集第一个成员，以 1 表示有序集第二个成员，以此类推。
     * 你也可以使用负数下标，以 -1 表示最后一个成员， -2 表示倒数第二个成员，以此类推。
     * 可用版本：
     * >= 2.0.0
     * 时间复杂度:
     * O(log(N)+M)， N 为有序集的基数，而 M 为被移除成员的数量。
     *
     * @param key
     * @param start
     * @param end
     * @return 被移除成员的数量
     */
    public Long removeRange(String key, long start, long end) {
        return zSetOperations.removeRange(key, start, end);
    }
}

实现原理

为了保证 Redis 中数据量的大小，限制每个用户足迹最多保存 100 条记录，最长保存 30 天。

新增足迹

使用System.currentTimeMillis()作为SortedSet的score来排序，并且 Set 天然支持去除重复数据，使用 ItemCode+LocalDate.now() 作为key，可以避免当天重复浏览一个商品，但Redis中只保存一条记录。

    @Value("${browsingHistory.maxSize}")		//在配置文件中配置最大缓存数量
    private Long maxSize;

    private final static Long MAX_SIXE = 100L;

    /**
     * 默认过期时长，单位：秒
     */
    private final static int DEFAULT_EXPIRE = 60 * 60 * 24 * 30;

    public String set(String key,String value) {
            redisUtil.add(key, value,System.currentTimeMillis());

            Long size = redisUtil.zCard(key);

            if(null == maxSize){
                maxSize = MAX_SIXE;
            }

            //如果最大数量超过配置的,就把超出的那一个干掉
            if(size > maxSize){
                Long removeRange = redisUtil.removeRange(key, 0,0);
            }

            redisUtils.expire(key, DEFAULT_EXPIRE);
            return key;
    }

查询足迹

先查看该用户有没有浏览历史,数量为0直接返回

在从 Redis 中取出数据的时候就进行分页，避免在内存中进行分页操作。

public Pager<ItemResDto> queryAll(String key,int currentPage, int pageSize) {
        Long size = redisUtil.zCard(key);
        if (null == size || size.equals(EMPTY_SIZE)) {
            return new Pager<>();
        }

		//这里将缓存中的商品编码拿出来,组装商品信息后返回
        Set<String> values = redisUtil.reverseRangeByScore(key, currentPage, pageSize);

        return new Pager<>(newItemResDtoList, size, pageSize, currentPage);
    }

清空足迹

public void removeAll(String key) {
    redisUtils.delete(key);
}