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PHP+redis实现微博的推模型案例分析

更新时间:2023-04-07 15:16:27 阅读: 评论:0

本文实例讲述了php+redis实现微博的推模型。分享给大家供大家参考,具体如下:

最近在看了一下关于redis的内容,然后利用redis写了一个简单的微博项目,这篇文章是关于推模型的。

推模型

所谓推模型,就是用户在发布微博的时候会将微博推送给关注者和自己,然后其他关注者登录之后就可以看到发布的微博。

微博项目数据结构设计

ur表设计

注册的时候将ur数据写入redis中,key如下:

ur数据的key
用户名=ur:uesrid:$uesrid:urname
密码=ur:urid:$urid:password

还需要这样写一份,因为需要靠用户名来登录,这样就可以根据用户名来查询用户id。

us潍坊风筝广场er:urname:urid:$urid

关注的人和粉丝设计

每个用户在产生关注的动作后,在redis中维护两个无序山东大学有哪些集合t,一个是following,一个是follower,following集合保存的是我关注的人,follower集合保存的是我的粉丝。注意是每个用户都要维护这样的两个集合,用urid来区。

微博表设计

每条微博的信息用hash结构来存储,根据不同的微博id来区分,每条微博有如下信息:发布人id,发布人昵称,发布时间,微博内容。

推送表设计

用户在发布微博的时候,将微博推送给自己的粉丝,每个粉丝都维护一个推送微博的链表,这个链表只保存50条最新微博。推送表中保存的是微博id.

关注操作

我们在redis中维护两个无序集合t,一个是following,一个是follower,following集合保存的是我关注的人,follower集合保存的是我的粉丝。注意是每个用户都要梦见捅马蜂窝维护这样的两个集合,用urid来区分。

核心代码:

$conn = connredis();//连接redisif($f){//如果没有关注过 $conn->sadd('following:'.$ur['urid'],$urid); $conn->sadd('follower:'.$urid,$ur['urid']);}el{ $conn->srem('following:'.$ur['urid'],$urid); $conn->srem('follower:'.$urid,$ur['urid']);}

发布微博

遍历自己的粉丝,给每个粉丝都推送一条微博,将推送的微博保存到每个用户的推送表中

核心代行会名字码:

//1、保存微博$conn = connredis();//连接redis$postid = $conn->incr('global:postid');//生成微博id//保存微博数据$conn->hmt('post:postid:'.$postid,['urid'=>$ur['urid'],'urname'=>$ur['urname'],'嗤之以鼻是什么意思time'=>time(),'content'=>$content]);//2、推送微博$fans = $conn->smembers('follower:'.$ur['urid']);//获取所有粉丝$fans[] = $ur['urid'];//自己也要推送一份foreach($fans as $u){ $conn->lpush('receivepost:'.$u,$postid); $conn->ltrim('receivepost:'.$u,0,49);//每个人保存最新微博50条}

展示微博

首先连接redis,然后获取自己的推送表的信息,遍历推送表,然后获取微博内容,最后获取自己的粉丝和关注数。进行数据展示即可。

//获取推送的微博id$conn = connredis();$postids = $conn->sort('receivepost:'.$ur['urid'],['sort'=>'desc']);//获取微博$posts = [];foreach($postids as $postid){$posts[] = $conn->hmget('post:postid:'.$postid,['urid','urname','time','content']);}//获取粉丝和关注数$fansnum = $conn->scard('follower:'.$ur['urid']);$follownum = $conn->scard('following:'.$ur['urid']);

总结

推模型的微博实例,实现还是比较简单的,但是推模型对性能有影响,假如我是一个大v,微博关注数有2000w,我在发微博的时候需要给2000w个人推送一条微博,但是很多人又是僵尸粉,可想而知对性能有一定的影响。我很可以将推模型改为拉模型,这样就能解决这个问题了。

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