特性推荐好友，激发Redis特性（推荐好友实现redis）

在互联网飞速发展的今天，为了让更多的用户发掘出更多的优质的产品和服务，特性推荐好友成为了一种非常流行的产品推广方式，无论是商家还是终端用户都受到了惠。有效利用这项服务来推广你的产品，可以有效地增加你的新客户，这有利于普及你的名字，并且将你的产品受众拓展至更多的用户群体。

如果想要有效的实施特性推荐好友这项服务，采用Redis数据库是最佳的选择，它拥有卓越的性能和扩展能力，已经成为今日许多实时在线应用的首选数据库。Redis的卓越之处表现在它的存储数据时，可以支持多种数据类型，包括哈希表、列表、集合、字符串等；除了增加存储速度之外，还可以针对性地优化程序，提升性能。

在实施特性推荐好友服务时，Redis可以很好地支撑：

* 把用户的信息，例如城市、性别、年龄等信息存入Redis中，设置不同的key-value，便于检索和植入。

* 可以使用Redis的时间复杂度近乎O（1）的机制，通过添加特定的事件来跟踪用户在不同时间的行为，比如用户点击哪个推荐朋友的按钮，这样可以把多个信息放在一个Redis里，减少数据库操作，而不是多次地去访问数据库。

* 通过Redis的消息队列功能来实现特性推荐好友，在用户需求发生变化时，可以及时的更新消息队列，更快的满足用户的需求。

“`python

#1、Redis设置Key-Value

import redis

conn = redis.Redis()

USER_INFO ={

‘name’：’Tom’，

‘age’:20，

‘city’:’Shangh’

}

# 传入字典数据，对对应的key和value进行设置

for key, value in USER_INFO.items():

conn.hset(‘user_info’, key, value)

# 获取某一条特定的数据

name = conn.hget(‘user_info’, ‘name’)

从以上介绍的内容来看，利用Redis数据进行特性推荐好友服务可以很好地解决用户信息存储、实时事件跟踪以及消息队列实现的问题，同时也极大的提升了服务的效率和性能。对于发布者和使用者来说，推荐好友服务是一个大有帮助的工具，有效地激发Redis的特性，无疑是大有裨益的。