Redis实现快速获取公共好友（redis获取公共好友）

Redis实现快速获取公共好友

在社交媒体应用中，常常需要通过计算用户之间的关系，实现公共好友功能。对于大规模的社交媒体应用来说，如果采用传统的 SQL 数据库方式处理这个功能，性能并不优秀。随着NoSQL数据库的兴起，Redis作为一种基于内存的高性能NoSQL数据库，被越来越多的社交媒体应用开发者所使用。接下来，我们将针对 Redis 如何实现快速获取公共好友这个话题展开讨论。

Redis数据结构

Redis 提供了几种不同类型的数据结构，其中 Hash，List，Set 是实现公共好友功能的关键。具体地说，我们使用以下 Redis 数据结构存储用户关系：

1. 哈希表：存储每个用户的好友列表和关注列表。以用户 ID 作为哈希表的 key 值，以好友列表或关注列表作为哈希表的 value 值。以此来表示每个用户的关系网。Redis 哈希表的实现方式如下：

“`python

# 以 Python 语言实现

import redis

# 连接 Redis

redis_client = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 存储好友关系

redis_client.hmset(‘user:1’, {‘friend’: ‘2,3,4,5’, ‘follow’: ‘6,7’})

# 获取好友关系

redis_client.hgetall(‘user:1’)

2. 列表：存储任意两个用户 A 和 B 共同拥有的好友列表，以此来快速计算两个用户之间的公共好友数。列表的实现方式如下：

```python
# 存储两个用户的共同好友列表
redis_client.lpush('user:1:2', '5,7,9,10')
redis_client.lpush('user:2:3', '2,5,8,9')
# 获取两个用户的共同好友列表
redis_client.lrange('user:1:2', 0, -1)  # 从左往右取出所有元素
redis_client.lrange('user:2:3', 1, 3)  # 从左往右取出索引为 1 到 3 的元素

3. 集合：存储任意两个用户 A 和 B 共同拥有的好友 ID，以此来快速计算两个用户之间的公共好友数。Redis 集合的实现方式如下：

“`python

# 存储两个用户的共同好友 ID

redis_client.sadd(‘user:1:2:common_friends’, ‘5’)

redis_client.sadd(‘user:2:3:common_friends’, ‘2’)

# 获取两个用户的共同好友 ID

redis_client.smembers(‘user:1:2:common_friends’)

redis_client.smembers(‘user:2:3:common_friends’)

Redis实现公共好友功能

下面是基于 Redis 数据结构实现的获取两个用户之间公共好友的 Python 代码：

```python
def get_common_friends(redis_client, user_id_1, user_id_2):
    # 获取两个用户的好友列表
    friend_list_1 = redis_client.hget('user:'+user_id_1, 'friend').split(',')
    friend_list_2 = redis_client.hget('user:'+user_id_2, 'friend').split(',')
    
    # 获取两个用户的共同好友
    common_friends = list(set(friend_list_1).intersection(set(friend_list_2)))
    
    return common_friends

在 Redis中使用该功能时，我们需要调用上面的函数，并传入相应的参数，即需要获取公共好友的两个用户 ID：

“`python

# 连接 Redis

redis_client = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 获取两个用户之间的公共好友列表

common_friends = get_common_friends(redis_client, ‘1’, ‘2’)

结论

本文中通过介绍 Redis 中常用的数据结构 Hash，List，Set 以及相应的 Python 代码，详细阐述了 Redis 如何实现快速获取公共好友。相比传统的 SQL 数据库方式，Redis 由于其特殊的内存存储方式，避免了频繁的磁盘读写，因此具有更高的响应速度和更好的扩展性，是实现高性能社交媒体应用必不可少的一环。