基于Redis的推荐瀑布流

前言：Redis在目前的互联网公司的应用场景非常的丰富，最近公司为了给产品添加社交属性，仿微信的朋友圈做了一个`骨人云`，包括关注和发现两个频道，再加上本次改版之前的产品首页的五个频道页中的四个频道页，都是推荐的瀑布流，我大量使用`Redis`的SortedSet，这里记录一下，希望给在处理类型业务场景的同学提供一个方向，因为全是自己摸索的，不知道大厂是怎么做的，有不对的地方欢迎指正。

SortedSet的简介

说SortedSet，要先说一下Redis的另外一个数据类型Set，类似于Java的Set，Set是一个字符串的集合，不允许重复的成员变量出现在一个Set中。而SortedSet和Sets类型极为相似，它们之间的主要差别是Sorted-Sets中的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。然而需要额外指出的是，尽管SortedSet中的成员必须是唯一的，但是分数(score)却是可以重复的。在Sorted-Set中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作，其时间复杂度为集合中成员数量的对数。由于SortedSet中的成员在集合中的位置是有序的，因此，即便是访问位于集合中部的成员也仍然是非常高效的。事实上，Redis所具有的这一特征在很多其它类型的数据库中是很难实现的，换句话说，在该点上要想达到和Redis同样的高效，在其它数据库中进行建模是非常困难的。

2. 应用场景

目前主流的就是排行榜，因为SortedSet自带的排序功能，很容易根据按照根据score从小到大或者从大到小的取出一定数量的数据，还可以根据score的值取值在当前的值范围内的数据。比如我们做全站资源的浏览的排行，我们就可以以资源的ID作为member成员，当资源被浏览一次后使用ZINCRBY给对应资源的score加1，这样我们就可以随时的查询当前时刻排行较前的数据

3. 推荐瀑布，下面详细列出我的实现步骤

原理：后端接口返回的时候会返回前端返回数据的中的最大的score和最小的score两个值，标识当前用户数据的栈顶和栈底，后续用户通过传递这两个值的其中一个，并且告诉我们是上拉，还是下拉，我们就可以分页取对应的数据，数据图如下

步骤：

1. 用户第一次进入的时候，我们推荐给当前用户的数据是100到115的数据，首屏加载后端返回前端五条数据即110到115，同时返回前端两个score值drop(115)、up（110），前端展示对应数据的时候，同时存储这两个值，这个时候我们推荐给了用户116到124的数据，这个时候没有score值，直接使用`zrevrangeWithScores(customerId, 0,5)`，进行分页取值,

2. 用户如果执行了下拉动作，需要前端传递115这个score的值，同时告诉我们是下拉动作，我们会返回前端116到120的数据，同时返回前端两个score值drop(120)、up（116），这个时候前端应该更新本地缓存中的值，把drop更新为120，up保持110不变，目前前端一共显示10条数据,根据score值获取大于当前score值的数据，使用`zrangeByScoreWithScores(customerId, "115", "+inf")`

3. 如果用户执行了上拉动作，需要前端传递110这个score值，同时告诉我们是下拉动作，后端需要返回105到109的数据，同时返回前端两个score值drop(109)、up（105），这个时候前端应该更新本地缓存中的值，drop保持120，up更新为105，目前前端一共显示15条数据,根据score值获取小于当前score值的数据，使用`zrevrangeByScoreWithScores(customerId, "110", "-inf")`

4. 如果用户再一次下拉的时候，前端传递120这个score的值，其他的如2.。。。

原因：为什么需要根据score的来决定获取数据的位置，因为SortedSet中的值，随时有可能会增加和删除，虽然SortedSet本身是支持分页获取数据，但是这个列表随时可能增加或者删除数据，我们根据分页获取的数据，很可能和上次返回给前端的值是包含重复的。比如用户首屏加载了110到115的数据，如果这个时候我们没有给用户推荐数据，下次我们分页取的时候应该是105到109，但是我们把112从这个列表中删除了，那样就会取的是104到108这些数据，这样导致数据丢失。同样如果这个时候我们给用户推荐了116，这个时候上拉的时候分页取第二页的数据，那就取的是106到110，这样前端就会显示出重复的数据了

优化：如果自己站内的资源非常的庞大，并且会不停的推荐给用户，那就要做好定时清理数据的准备，避免SortedSet特别大的情况，我们可以每次在给用户推荐数据的时候，使用`ZCARD`,计算当前的列表的量，如果超过一定的量可以先删除一部分。