商品維度計數

對商品喜歡數，評論數，鑑定數，瀏覽數進行計數
說起電商，肯定離不開商品，而附帶商品有各種計數（喜歡數，評論數，鑑定數，瀏覽數,etc）
Redis的命令都是原子性的，你可以輕鬆地利用INCR，DECR等命令來計數。

為product定義個key product:，為每種數值定義hashkey, 譬如喜歡數like_num

$redis->hSet('product:123', 'like_num ', 5);  // 新增 id為123的商品 like_num 為5
 
$redis->hIncrBy('product:123', 'like_num ', 1);  // 新增 id為123的商品like_num +1

$redis->hGetAll('product:123'); // 獲取id為123的商品相關資訊
                                   array('like_num '=> 1)
 

使用者維度計數

對使用者動態數、關注數、粉絲數、喜歡商品數、發帖數等計數 
使用者維度計數同商品維度計數都採用 Hash. 為User定義個key 為 user:
為每種數值定義hashkey, 譬如關注數follow

$redis->hSet('user:100000', 'follow ', 5);  // 新增uid為10000的使用者follow 為5
 
$redis->hIncrBy('user:100000', 'follow ', 1);  // 更新uid為10000的使用者follow +1

$redis->hGetAll('user:100000'); // 獲取uid為10000的使用者
                                   array('like_num '=> 1)
                                 
 

儲存社交關係

譬如將使用者的好友/粉絲/關注，可以存在一個sorted set中，score可以是timestamp
預設集合按照score遞增排序
這樣求兩個人的共同好友的操作，可能就只需要用求交集命令即可

$redis->zAdd('user:1000:follow', 1463557212, '1001'); 

                                #uid為1000使用者關注uid為1001 , score值設定時間戳1463557212

$redis->zAdd('user:1000:follow', 1463557333, '1002'); 

$redis->zAdd('user:2000:follow', 1463577568, '1001'); 

$redis->zAdd('user:2000:follow', 1463896964, '1003');
 
                                #uid為2000使用者關注1001和1003使用者 , score值設定時間戳

$redis->zInter('com_fllow:1000:2000', array('user:1000:follow', 'user:2000:follow')); 

        #對集合'user:1000:follow'和'user:2000:follow'取交集'com_fllow:1000:2000'
        #獲得共同關注的uid 

$redis->zRange('com_fllow:1000:2000',0,-1); // 獲取全部集合元素
        #array('10001','10002')
 

用作快取代替memcached

應用於商品列表，評論列表，@提示列表

相對memcached 簡單的key-value儲存來說，redis眾多的資料結構（list,set,sorted set,hash,
etc）

可以更方便cache各種業務資料，效能也不亞於memcached。

NOTE: RPUSH pagewviews.user: EXPIRE pagewviews.user: 60 //注意要update timeout

反spam系統

應用系統評論、釋出商品、論壇發貼的spam控制

作為一個電商網站被各種spam攻擊是少不免（垃圾評論、釋出垃圾商品、廣告、刷自家商品排名等）

針對這些spam制定一系列anti-spam規則，其中有些規則可以利用redis做實時分析

譬如：1分鐘評論不得超過2次、5分鐘評論少於5次等（更多機制/規則需要結合drools ）
常規sorted set將最近一天使用者操作記錄起來
（為什麼不全部記錄？節省memory，全部操作會記錄到log，後續利用hadoop進行更全面分析統計）

#獲取5秒內操作記錄
$res = $redis->zRangeByScore('user:1000:comment', time() - 5, time());
#判斷5秒內不能評論
if (!$res) {
    $redis->zAdd('user:1000:comment', time(), '評論內容');
} else {
    echo '5秒之內不能評論';
}

#5秒內評論不得超過2次
if($redis->zRangeByScore('user:1000:comment',time()-5 ,time())==1)
echo '5秒之內不能評論2次';

#5秒內評論不得少於2次

if(count($redis->zRangeByScore('user:1000:comment',time()-5 ,time()))<2)
echo '5秒之內不能評論2次';


 

使用者Timeline/Feeds

應用於關注的人、主題、品牌及專欄

redis在這邊主要當作cache使用

$redis->zAdd('user:2000:feed:topic', time(), '13');
//score 為timestamp uid為2000的使用者關注tid為13的topic

$redis->expire('user:2000:feed:topic',24*60*60);
#關注有效期為24小時
# ttl 30天之內按秒數計算 30天之外以timestamp為準

最新列表&排行榜

用於記錄使用者剛剛喜歡的商品最新列表or排行榜 等業務場景

商品最新列表-sorted set結構呈現

        $redis->zAdd('user:1000:product:like', time(), '3002');
        $redis->zAdd('user:1000:product:like', time(), '3001');
        $redis->zAdd('user:1000:product:like', time(), '3004');
        $redis->zAdd('user:1000:product:like', time(), '3003');
        
        $redis->zRange('user:1000:product:like', 0, -1,true); 
        #預設喜歡時間升序序排列
        #
            Array(
                [3002] => 1463565179
                [3001] => 1463565189
                [3004] => 1463565199
                [3003] => 1463565209
            )
        
        $redis->zRevRange('user:1000:product:like', 0, -1,true); 
        #以喜歡時間降序排列
        #
            Array
            (
                [3003] => 1463565424
                [3004] => 1463565414
                [3001] => 1463565404
                [3002] => 1463565394
            )
        

排行榜-list資料結構呈現

        $redis->lPush('user:1000:product:like', '3002');
        $redis->lPush('user:1000:product:like', '3001');
        $redis->lPush('user:1000:product:like', '3004');
        $redis->lPush('user:1000:product:like', '3003');
        
        $redis->lRange('user:1000:product:like', 0, -1);
        
        Array
        (
            [0] => 3003
            [1] => 3004
            [2] => 3001
            [3] => 3002
        )

訊息通知

採用Hash結構對訊息通知業務場景計數

$redis->hSet('user:1000:message:notice', 'system', 1);
#設定1條未讀系統訊息

$redis->hIncrBy('user:1000:message:notice', 'system', 1);
#未讀系統訊息+1

$redis->hSet('user:1000:message:notice', 'comment', 1);
#設定1條未讀評論

$redis->hIncrBy('user:1000:message:notice', 'comment', 1);
#未讀評論+1

$redis->hGetAll('user:1000:message:notice');
#檢視所有訊息通知數量

Array
(
    [system] => 2
    [comment] => 2
)

將Redis用作訊息佇列

採用Redis的List資料結構實現分散式的訊息佇列