实现Redis实现高并发点赞功能（redis点赞功能并发）

实现Redis实现高并发点赞功能

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在现代互联网应用中，高并发的点赞功能一直是重要的需求。当A用户和B用户同时点赞某一篇文章时，需要确保系统能够正确处理并发请求，不会导致数据错误或系统崩溃。为了实现高并发点赞功能，我们可以使用Redis进行协调和数据存储管理。

Redis是一款开源的内存数据库，支持多种数据结构，并提供了高效、可靠的读写操作。对于高并发场景，Redis具有非常重要的作用。

下面是实现Redis实现高并发点赞功能的步骤：

1. 创建Redis连接

在Python中，我们可以使用redis-py库来创建Redis连接。以下代码展示了如何创建一个名为”liked_count”的Redis连接：

“`python

import redis

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

2. 存储点赞数

在Redis中，我们可以将点赞数存储在一个键值对中，其中键为文章的唯一标识符，值为点赞数。以下代码展示了如何使用incrby命令将点赞数加1：

```python
article_id = "article123"
redis_conn.incrby(article_id, 1)

3. 防止重复点赞

为了防止用户重复点赞，我们可以使用Redis的集合结构来存储点赞用户列表。以下代码展示了如何将用户添加到集合中：

“`python

article_id = “article123”

user_id = “user456”

redis_conn.sadd(article_id + “:liked”, user_id)

4. 统计点赞用户数量

我们可以使用scard命令统计点赞用户数量。以下代码展示了如何统计点赞用户数量：

```python
article_id = "article123"
liked_count = redis_conn.scard(article_id + ":liked")

5. 删除点赞用户

如果用户取消点赞，则需要从点赞用户集合中将其删除。以下代码展示了如何从点赞用户集合中删除用户：

“`python

article_id = “article123”

user_id = “user456”

redis_conn.srem(article_id + “:liked”, user_id)

6. 记录点赞时间

为了方便后续统计时间范围内的点赞数量，我们可以使用有序集合来记录点赞时间。以下代码展示了如何使用zadd命令记录点赞时间：

```python
article_id = "article123"
user_id = "user456"
liked_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
redis_conn.zadd(article_id + ":liked_time", {user_id: liked_time})

7. 统计时间范围内的点赞数量

我们可以使用zcount命令统计时间范围内的点赞数量。以下代码展示了如何统计一个小时内的点赞数量：

“`python

article_id = “article123”

one_hour_ago = (datetime.now() – timedelta(hours=1)).strftime(“%Y-%m-%d %H:%M:%S”)

liked_count = redis_conn.zcount(article_id + “:liked_time”, one_hour_ago, “+inf”)

通过上述步骤，我们可以实现高并发点赞功能，保证系统能够正确处理并发请求，并且不会导致数据错误或系统崩溃。同时，Redis提供的高效、可靠的读写操作，可以帮助我们有效地处理大量请求，保证系统的性能和稳定性。

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