借助Redis记录每个用户的点赞情况（redis记录是否点赞）

借助Redis记录每个用户的点赞情况

Redis是一种高性能、可扩展的NoSQL数据库，可以应用于不同领域的各种场景。其中，Redis的有序集合可以用于记录用户的点赞情况，确保高性能的同时，还能有效防止重复点赞。

以博客网站为例，展示一种借助Redis记录每个用户的点赞情况的解决方案。

建立一个Redis有序集合，用于记录用户点赞的博客文章id。代码如下：

“`python

import redis

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

def like_POST(user_id, post_id):

redis_conn.zadd(‘user:{}:likes’.format(user_id), {post_id: 1.0})

接着，为了避免用户重复点赞，需要在点赞之前先进行判断。代码如下：

```python
def can_like_post(user_id, post_id):
    return redis_conn.zrank('user:{}:likes'.format(user_id), post_id) is None

def like_post(user_id, post_id):
    if can_like_post(user_id, post_id):
        redis_conn.zadd('user:{}:likes'.format(user_id), {post_id: 1.0})

接下来，可以统计每篇博客文章的点赞数（即有多少个用户点赞了该文章），也可以通过有序集合的score反向排序，查询出某个用户点赞的前N篇博客文章。代码如下：

“`python

def count_post_likes(post_id):

return redis_conn.zcard(‘post:{}:likes’.format(post_id))

def get_user_post_likes(user_id, limit=10, offset=0):

post_ids = redis_conn.zrange(‘user:{}:likes’.format(user_id), offset, offset + limit – 1, desc=True, withscores=True)

return [{‘post_id’: x[0].decode(‘utf-8’), ‘score’: x[1]} for x in post_ids]

可以计算出用户点赞的文章数和总点赞数，以及将一个用户点赞的文章从Redis有序集合中删除（取消点赞）。代码如下：

```python
def count_user_likes(user_id):
    return redis_conn.zcard('user:{}:likes'.format(user_id))

def count_total_likes():
    return redis_conn.zcard('posts:likes')
def unlike_post(user_id, post_id):
    redis_conn.zrem('user:{}:likes'.format(user_id), post_id)

通过以上代码实现，可以有效地记录每个用户的点赞情况，减轻数据库查询的负担，提高系统的性能。当然，还要考虑到Redis数据的持久化、高可用、集群等问题，才能更好地满足业务需求，实现更加健壮的系统。

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