Redis 如何批量设置过期时间?PIPLINE的使用

合理的使用缓存策略对开发同学来讲,就好像孙悟空习得自在极意功一般~
抛出问题
Redis如何批量设置过期时间呢?
不要说在foreach中通过set()函数批量设置过期时间
给出方案
我们引入redis的PIPLINE,来解决批量设置过期时间的问题。
PIPLINE的原理是什么?
- 未使用pipline执行N条命令

- 使用pipline执行N条命令

通过图例可以很明显的看出来PIPLINE的原理:
客户端通过PIPLINE拼接子命令,只需要发送一次请求,在redis收到PIPLINE命令后,处理PIPLINE组成的命令块,减少了网络请求响应次数。
网络延迟越大PIPLINE的优势越能体现出来
拼接的子命令条数越多使用PIPLINE的优势越能体现出来
注意:并不是拼接的子命令越多越好,N值也有是上限的,当拼接命令过长时会导致客户端等待很长时间,造成网络堵塞;我们可以根据实际情况,把大批量命令拆分成几个PIPLINE执行。
代码封装
//批量设置过期时间
public static function myPut(array $data, $ttl = 0)
{
    if (empty($data)) {
        return false;
    }
    $pipeline = Redis::connection('cache')
        ->multi(\Redis::PIPELINE);
    foreach ($data as $key => $value) {
        if (empty($value)) {
            continue;
        }
        if ($ttl == 0) {
            $pipeline->set(trim($key), $value);
        } else {
            $pipeline->set(trim($key), $value, $ttl);
        }
    }
    $pipeline->exec();
}
项目实战
需求描述
- 
打开APP,给喜欢我的人发送我的上线通知(为了避免打扰,8小时内重复登录不触发通知) 
- 
每个人每半小时只会收到一次这类上线通知(即半小时内就算我喜欢的1万人都上线了,我也只收到一次喜欢的人上线通知) 
要点分析
- 
合理使用缓存,减少DB读写次数 
- 
不仅要减少DB读写次数,也要减少Redis的读写次数,使用 PIPLINE
代码实现解析
- 
canRecall()写的比较优雅,先判断是否已发送的标记,再判断HouseOpen::getCurrentOpen(),因为HouseOpen::getCurrentOpen()是要查询DB计算的,这种代码要尽可能少的被执行到,减少DB查询。
- 
array_diff()取差集的思路,获得需要推送的人
封装工具类
<?php
namespace App\Model\House;
.
.
.
class HouseLikeRecallUser
{
    protected $_userid = '';
    protected $_availableUser = [];
    protected $_recallFlagKey = '';
    const TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL = 60 * 30; //半小时后可以再次接收到喜欢的xxx进入通知
    const TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL_FLAG = 60 * 60 * 8; //8小时重复登录不触发
    //初始化 传入setRecalled 的过期时间
    public function __construct($userid)
    {
        $this->_userid = $userid;
        //登录后给喜欢我的人推送校验:同一场次重复登录不重复发送
        $this->_recallFlagKey = CacheKey::getCacheKey(CacheKey::TYPE_HOUSE_LIKE_RECALL_FLAG, $this->_userid);
    }
    //设置当前用户推送标示
    public function setRecalled()
    {
        Cache::put($this->_recallFlagKey, 1, self::TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL_FLAG);
    }
    //获取当前用户是否触发推送
    public function canRecall()
    {
        $res = false;
        if (empty(Cache::get($this->_recallFlagKey))) {
            $houseOpen = HouseOpen::getCurrentOpen();
            if ($houseOpen['status'] == HouseOpen::HOUSE_STATUS_OPEN) {
                $res = true;
            }
        }
        return $res;
    }
    //获取需要推送用户
    public function getAvailableUser()
    {
        //获得最近喜欢我的用户
        $recentLikeMeUser = UserRelationSingle::getLikeMeUserIds($this->_userid, 100, Utility::getBeforeNDayTimestamp(7));
        //获得最近喜欢我的用户的 RECALL缓存标记
        foreach ($recentLikeMeUser as $userid) {
            $batchKey[] = CacheKey::getCacheKey(CacheKey::TYPE_HOUSE_LIKE_RECALL, $userid);
        }
        //获得最近喜欢我的且已经推送过的用户
        $cacheData = [];
        if (!empty($batchKey)) {
            $cacheData = Redis::connection('cache')->mget($batchKey);
        }
        //计算最近喜欢我的用户 和 已经推送过的用户 的差集:就是需要推送的用户
        $this->_availableUser = array_diff($recentLikeMeUser, $cacheData);
        return $this->_availableUser;
    }
    //更新已经推送的用户
    public function updateRecalledUser()
    {
        //批量更新差集用户
        $recalledUser = [];
        foreach ($this->_availableUser as $userid) {
            $cacheKey = CacheKey::getCacheKey(CacheKey::TYPE_HOUSE_LIKE_RECALL, $userid);
            $recalledUser[$cacheKey] = $userid;
        }
        //批量更新 设置过期时间
        self::myPut($recalledUser, self::TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL);
    }
    //批量设置过期时间
    public static function myPut(array $data, $ttl = 0)
    {
        if (empty($data)) {
            return false;
        }
        $pipeline = Redis::connection('cache')
            ->multi(\Redis::PIPELINE);
        foreach ($data as $key => $value) {
            if (empty($value)) {
                continue;
            }
            if ($ttl == 0) {
                $pipeline->set(trim($key), $value);
            } else {
                $pipeline->set(trim($key), $value, $ttl);
            }
        }
        $pipeline->exec();
    }
}
调用工具类
public function handle()
{
    $userid = $this->_userid;
    $houseLikeRecallUser = new HouseLikeRecallUser($userid);
    if ($houseLikeRecallUser->canRecall()) {
        $recallUserIds = $houseLikeRecallUser->getAvailableUser();
        $houseLikeRecallUser->setRecalled();
        $houseLikeRecallUser->updateRecalledUser();
        //群发推送消息
        .
        .
        .
    }
}
总结
不同量级的数据需要不同的处理办法,减少网络请求次数,合理使用缓存,是性能优化的必经之路。
进一步思考
如果我喜欢的1万人同时上线(秒级并发),我只收到一个消息推送,要避免被通知轰炸,怎么解决这类并发问题呢?
小伙伴们有没有解决思路,可以在评论区讨论哦~
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最后
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         浙公网安备 33010602011771号
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