熱門列表的實現思路整理

title: 熱門列表的實現思路整理

date: 2018-09-09

tags: [工作筆記]

select result.user_publish_id from (

select a.user_publish_id, count(*) as count from
(select p.user_publish_id
from user_publish as p
join user_like as l
onl.for_obj = p.user_publish_id and l.like_type = 0 and l.created_at > ''
where p.status = 'visible'
union all
select p.user_publish_id
from user_publish as p
join user_comments as c
onp.user_publish_id = c.publish_id and c.status = 'visible' and c.created_at > ''
where p.status = 'visible'
) as a
where a.user_publish_id not in ("")
group by a.user_publish_id
) as result
where result.count >=

pipeline.zadd(all_hot_keys_cache, time.time(), item)

客戶端如果僅傳入count引數，後端將返回最新的count條資料資訊。

如果傳入count和publish_ids，後端返回的count資料中，publish_ids中包含的文章資訊將不會被快取。

這樣保證了客戶端資料的不重複問題。但是隨著客戶端瀏覽的資料越來越多，把麼客戶端請求的publish_ids列表也越大，後端去重的時候複雜度較高。但是解決這個問題得力於redis的集合操作方法。

# redis_utils.py

def get_redis_sorted_set_diffs(uid, items, count):
user_key = user_hot_keys_cache.format(uid)
user_hot_key_cache(items, user_key)
dest = user_hot_keys_destination_cache.format(uid)
redis_store.zunionstore(dest, , 'min')
x = redis_store.zrevrangebyscore(dest, '+inf', 1)[:count]
redis_store.delete(user_key)
redis_store.delete(dest)
return x

相同：不同：

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