释放双眼，带上耳机，听听看~！
本博客代码都是参考《Redis IN ACTION》这本书，由于书中代码都是python所写，所以本文代码为java语言编写，方便读者查阅
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2{
3 private static final int ONE_WEEK_IN_SECONDS = 7 * 86400; //用来计算超过7天之后的文章不可以投票
4 private static final int VOTE_SCORE = 432; //432来源 这个常量是通过将一天的秒数（86400）除以文章展示一天所需的支持票数量（200 -支持票超过200就算有趣文章）得出的，文章每获得一张支持票，程序要需要将文章的评分增加432分
5 private static final int ARTICLES_PER_PAGE = 25;
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7 public static final void main(String[] args) {
8 new Chapter01().run();
9 }
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11 public void run() {
12 Jedis conn = new Jedis("192.168.32.128");
13 conn.select(15);
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15 // 初始化10篇文章
16// for(int i=1;i<11;i++)
17// {
18// String articleId = postArticle(conn, "username_"+i, "A title"+i);
19// System.out.println("create a new article: " + articleId);
20// Map<String, String> articleData = conn.hgetAll("article:" + articleId);
21// for(Map.Entry<String, String> entry : articleData.entrySet())
22// {
23// System.out.println(" " + entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
24// }
25// }
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27 // 投票代码开始
28// articleVote(conn, "jack", "article:1");
29// articleVote(conn, "jack", "article:2");
30// articleVote(conn, "jack", "article:3");
31// articleVote(conn, "jack", "article:4");
32// articleVote(conn, "jack", "article:5");
33// articleVote(conn, "jack", "article:6");
34// articleVote(conn, "jack", "article:8");
35// articleVote(conn, "jack", "article:9");
36// articleVote(conn, "jack1", "article:1");
37// articleVote(conn, "jack2", "article:1");
38// articleVote(conn, "jack3", "article:1");
39// articleVote(conn, "jack4", "article:1");
40// articleVote(conn, "jack2", "article:3");
41// articleVote(conn, "jack3", "article:3");
42// String votes = conn.hget("article:1", "votes");
43// System.out.println("We voted for the article, it now has votes: " + votes);
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45 //得到从高到低的排名
46// System.out.println("The currently highest-scoring articles are:");
47// List<Map<String,String>> articles = getArticles(conn, 1);
48// printArticles(articles);
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50 // 给文章分组
51// addGroups(conn, "1", new String[]{"jack01-group","jack02-group"});
52// addGroups(conn, "2", new String[]{"jack01-group","jack02-group"});
53// addGroups(conn, "5", new String[]{"jack01-group","jack02-group"});
54// addGroups(conn, "6", new String[]{"jack01-group","jack03-group"});
55// addGroups(conn, "7", new String[]{"jack03-group","jack02-group"});
56// addGroups(conn, "10", new String[]{"jack01-group","jack03-group"});
57// addGroups(conn, "8", new String[]{"jack03-group","jack02-group"});
58// addGroups(conn, "9", new String[]{"jack03-group","jack02-group"});
59// addGroups(conn, "4", new String[]{"jack03-group","jack02-group"});
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61 val articles = getGroupArticles(conn, "jack03-group", 1);
62 printArticles(articles);
63 }
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65 /**
66 * 1,生成文章ID
67 * 2，将发布者ID增加到已投票用户名单集合中
68 * 3，使用HMSET命令来存储文章相关信息
69 * 4，将文章初始评分和发布时间分别添加到2个相应的有序集合中
70 * @return
71 */
72 public String postArticle(Jedis conn, String userName, String title) {
73 String articleId = String.valueOf(conn.incr("article:"));
74
75 String voted = "voted:" + articleId;
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77 //set
78 conn.sadd(voted, userName);
79 conn.expire(voted, ONE_WEEK_IN_SECONDS);
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81 ////hash
82 long now = System.currentTimeMillis() / 1000;
83 String article = "article:" + articleId;
84 HashMap<String,String> articleData = new HashMap<String,String>();
85 articleData.put("title", title);
86 articleData.put("user", userName);
87 articleData.put("now", String.valueOf(now));
88 conn.hmset(article, articleData);
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90 //zset
91 conn.zadd("score:", now + VOTE_SCORE, article);
92 //发布的时候 默认作者本人为文章投票
93 conn.zadd("time:", now, article);
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95 return articleId;
96 }
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98 /**
99 * 文章投票
100 * 1，每一票对应一个常量
101 * @return
102 */
103 public void articleVote(Jedis conn, String user, String article) {
104 long cutoff = (System.currentTimeMillis() / 1000) - ONE_WEEK_IN_SECONDS;
105 if (conn.zscore("time:", article) < cutoff){ //计算是否超过文章投票截止时间
106 System.out.println("文章发布时间太长了");
107 return;
108 }
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110 String articleId = article.substring(article.indexOf(':') + 1);
111 if (conn.sadd("voted:" + articleId, user) == 1) { //如果值不==1 则用户已经投过此文章了 1 标识原set中没有，本次添加成功
112 //增加score的分值，使其增加VOTE_SCORE
113 conn.zincrby("score:", VOTE_SCORE, article);
114 //修改文章中votes的票数，使其增加1
115 conn.hincrBy(article, "votes", 1);
116 }
117 }
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119 /**
120 * 分页数据
121 * @param conn
122 * @param page
123 * @return
124 */
125 public List<Map<String,String>> getArticles(Jedis conn, int page) {
126 return getArticles(conn, page, "score:");
127 }
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129 /**
130 * 根据order获取排名靠前的数据
131 * @param conn
132 * @param page
133 * @param order
134 * @return
135 */
136 public List<Map<String,String>> getArticles(Jedis conn, int page, String order) {
137 int start = (page - 1) * ARTICLES_PER_PAGE;
138 int end = start + ARTICLES_PER_PAGE - 1;
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140 Set<String> ids = conn.zrevrange(order, start, end);
141 List<Map<String,String>> articles = new ArrayList<Map<String,String>>();
142 for (String id : ids){
143 Map<String,String> articleData = conn.hgetAll(id);
144 articleData.put("id", id);
145 articles.add(articleData);
146 }
147
148 return articles;
149 }
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151 /**
152 * 文章分组
153 * @return
154 */
155 public void addGroups(Jedis conn, String articleId, String[] toAdd) {
156 String article = "article:" + articleId;
157 for (String group : toAdd) {
158 conn.sadd("group:" + group, article);
159 }
160 }
161
162 public List<Map<String,String>> getGroupArticles(Jedis conn, String group, int page) {
163 return getGroupArticles(conn, group, page, "score:");
164 }
165
166 /**
167 * 按顺序得到某一组内的文章
168 * 这里会使用到关系型数据库里面的\
169 * Redis Zinterstore 命令计算给定的一个或多个有序集的交集 默认情况下，结果集中某个成员的分数值是所有给定集下该成员分数值之和。
170 * 使用 WEIGHTS 选项，你可以为 每个 给定有序集 分别 指定一个乘法因子(multiplication factor)，每个给定有序集的所有成员的 score 值在传递给聚合函数(aggregation function)之前都要先乘以该有序集的因子。
171 * 使用 AGGREGATE 选项，你可以指定并集的结果集的聚合方式。默认使用的参数 SUM ，可以将所有集合中某个成员的 score 值之 和 作为结果集中该成员的 score 值；使用参数 MIN ，可以将所有集合中某个成员的 最小 score 值作为结果集中该成员的 score 值；而参数 MAX 则是将所有集合中某个成员的 最大 score 值作为结果集中该成员的 score 值。
172 * @return
173 */
174 public List<Map<String,String>> getGroupArticles(Jedis conn, String group, int page, String order) {
175 String key = order + group;
176 if (!conn.exists(key)) {
177 ZParams params = new ZParams().aggregate(ZParams.Aggregate.MAX);
178 conn.zinterstore(key, params, "group:" + group, order);
179 conn.expire(key, 60);
180 }
181 return getArticles(conn, page, key);
182 }
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184 private void printArticles(List<Map<String,String>> articles){
185 for (Map<String,String> article : articles){
186 System.out.println(" id: " + article.get("id"));
187 for (Map.Entry<String,String> entry : article.entrySet()){
188 if (entry.getKey().equals("id")){
189 continue;
190 }
191 System.out.println(" " + entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
192 }
193 }
194 }
195}
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文章中redis采用单机模式，这里小编在写上面代码的时候遇到一个问题，至今没找到原因，有路过的大神希望不吝赐教：
一开始上面代码是使用springboot + rediscluster 模式实现，但是使用redistemplate 执行 zinterstore 的时候报出
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我们知道redis cluster 值是有16384个卡槽分布在集群的master上存储数据的，每个master分别存储部分数据，这里难道需要我把数据集中到一个slot中才能调用此方法吗？找了很久也没找到合适的解决方案，有了解过的朋友希望留言告知。
开开心心编码，快快乐乐生活。
