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基于Redis的微博系统基本功能设计

范文

李磊

摘要：微博系统对信息实时性和并发性的要求，传统的关系型数据库无法满足性能要求。Key-Value模型的内存数据库Redis，非常适合微博系统对数据快速存取的需要。

关键词：Redis；Key-Value；微博

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）25-0061-03

Abstract：Microblog system requirements for information-real-time performance and concurrency. Traditional relational database does not meet performance requirements. Key-Value model memory database Redis， very suitable for the microblog system with fast access to the data needed.

Key words：Redis； Key-Value； Microblog

1 概述

微博系统类似于一个群聊的庞大聊天室，每时每刻都会有大量的消息产生，而且产生的消息会反馈给需要的用户，这样就要求数据的读写非常快。关系型数据库在数据量超过一定规模时，由于自身逻辑相对复杂，在信息检索上无法满足用户的体验。

Redis数据库本身的数据就放在内存中，而且有合适的数据结构。Twitter、新浪微博都是目前最大的Redis用户。

2 Redis介绍

Redis是一个速度非常快的非关系型数据库。Redis可以存储键（Key）与5种不同类型的值（Value）之间的映射，可以将存储在内存中的键值对持久化到硬盘。Redis还可以使用复制特性来扩展读性能，使用客户端分片来扩展写性能。

其重要特性如下：

① 持久化：Redis定期把数据异步flush到硬盘进行保存。服务器重启，数据不会丢失。

② 主从复制：主要用1台服务器进行数据备份与恢复。

③ Vitual Memory功能：物理内存毕竟是有限的，这技术主要是把很少用的Value保存到硬盘，而Key保留在内存做检索，提高访问性能。

④ 多种数据结构支持：Redis的Key是string类型，Value的类型有：string、set、list、zset（sorted set）、hash。针对每种数据类型，还提供相应的操作命令，比如list类型有LPOP、LPUSH、RPOP、RPUSH等操作，set类型SDIFF（差运算）、SINTER（交运算）、SUNION（并运算）等操作①。

3 PHP和Redis构建微博系统基本功能

利用PHP的Redis扩展，在PHP中实现微博系统新用户的创建、消息发布、关注与粉丝设计、消息推送等基本功能。PHP版本为5.5.12，Redis版本为3.0.501。

3.1 用户信息表示

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表.一个key可对应多个field，一个field对应一个value。将一个对象存储为hash类型，较于每个字段都存储成string类型更能节省内存。新建一个hash对象时开始是用zipmap（又称为small hash）来存储的。这个zipmap其实并不是hash table，但是zipmap相比正常的hash实现可以节省不少hash本身需要的一些元数据存储开销。尽管zipmap的添加，删除，查找都是O（n），但是由于一般对象的field数量都不太多。所以使用zipmap也是很快的，也就是说添加删除平均还是O（1）。如果field或者value的大小超出一定限制后，Redis会在内部自动将zipmap替换成正常的hash实现.。

这里我们在数据库中表示用户信息和发布的消息都用Redis的hash结构。用户信息如表1。

创建新用户时，我们用到一个user：id：的计数器，实际就是Redis的一个Key，初始一个值，然后每次添加到user：uid的hash后值要自增1。用用户信息中login和id两个filed的值构造另一个hash表users：，用来建立login和id之间的映射。关键代码如下：

if（$redis->hget（"users："，$login））{echo "{$login}已经存在，重新输入"；}

else{$uidarray=$redis->multi（）->incr（"user：id："）->exec（）；

$uid=$uidarray[0]；

$userinfo=array（

"login"=>$login，

"id"=>$uid，

"name"=>$name，

"following"=>0，

"fans"=>0，

"posts"=>0，

"signup"=>time（））；

$redis->multi（）->hset（"users："，$login，$uid）

->hmset（"user：{$uid}"，$userinfo）->exec（）；}

3.2 发布的消息表示

用户发布的消息也用hash表示，结构如表2。

发布消息时候，也用到一个计数器message：mid：，其值传给消息中的mid，然后自增1，保证每个消息都有不同的mid。发布消息时，不仅要添加message：mid一个新的值，还要修改user：uid中的posts域的值。关键代码如下：

$midarray=$redis->multi（）->incr（"message：mid："）->exec（）；

$mid=$midarray[0]；

$messageinfo=array（

"content"=>$content，

"time"=>time（），

"mid"=>$mid，

"uid"=>$uid，

"login"=>$login）；

$redis->multi（）->hmset（"message：{$mid}"，$messageinfo）

->hincrby（"user：{$uid}"，"posts"，1）->exec（）；

3.3 用户主页时间线和个人时间线

Redis提供zset这种有序集合数据结构。通过zadd命令添加的成员，按照score的值排序，默认score的值递增。在微博系统中利用该数据结构的特点，可以很方便的取出最新的消息。

用户主页时间是指，当用户登录后，能看到用户以及用户关注的人所发布的消息列表，这个列表以发布消息的时间排序。在Redis中用户主页时间线结构如表3。

用户个人时间线仅仅只有用户个人发布的消息列表，也是以发布时间排序。用户个人时间线profile：uid结构如下表4。

3.4 关注者列表和粉丝列表

微博系统就是要让用户之间分享各自的构想、想法。当A用户开始关注或取消关注B用户的时候，我们不仅要更新A用户的关注列表following：A和A用户的个人信息中关注数量following的值，还要更新B用户的粉丝列表fans：B和B用户的个人信息中粉丝数量fans的值。最后把B用户发布的消息，profile：B中的消息，更新到A用户的主页时间线home：A。两个列表都用Redis的zset有序集合结构表示。表5为关注者列表结构，表6位粉丝列表结构。

开始关注操作关键代码如下：

define（"HOME_TIMELINE_SIZE"，1000）；

$fkey1="following：{$uid}"；

$fkey2="fans：{$other_id}"；

$have=$redis->zscore（$fkey1，$other_id）；

if（$have==true）{ echo "{$uid}已经关注{$other_id}"；}

else{$time=time（）；

$values=$redis->multi（）->zadd（$fkey1，$other_id，$time）

->zadd（$fkey2，$uid，$time）

->zrevrange（"profile：{$other_id}"，0，HOME_TIMELINE_SIZE-1，true）

->exec（）；

$redis->multi（）->hincrby（"user：{$uid}"，"following"，$values[0]）

->hincrby（"user：{$other_id}"，"fans"，$values[1]）->exec（）；

if（$values[2]）{//获取$other_id发布的消息不为空

foreach（$values[2] as $key=>$value）

{ $redis->multi（）->zadd（"home：{$uid}"，$value，$key）->exec（）；}}}

取消操作关键代码如下：

define（"HOME_TIMELINE_SIZE"，1000）；

$fkey1="following：{$uid}"；

$fkey2="fans：{$other_id}"；

$have=$redis->zrangebyscore（$fkey1，$other_id，$other_id，array（true，1））；

if（$have==false）{echo "{$uid}没有关注{$other_id}"；}

else{$values=$redis->multi（）->zrem（$fkey1，$other_id）

->zrem（$fkey2，$uid）

->zrevrange（"profile：{$other_id}"，0，HOME_TIMELINE_SIZE-1，true）

->exec（）；

$redis->multi（）->hincrby（"user：{$uid}"，"following"，-$values[0]）

->hincrby（"user：{$other_id}"，"fans"，-$values[1]）->exec（）；

if（$values[2]）{//获取$other_id发布的消息不为空

foreach（$values[2] as $key=>$value）

{$redis->multi（）->zrem（"home：{$uid}"，$key）->exec（）；}}}

3.5 消息推送

在3.2节里面说明的是消息发布后，除了进行消息信息添加以外，用户个人信息中发布消息数量posts值得自增。我们还应该接着把发布的消息告诉给个人时间线和主页时间线，也就是在profile：uid（uid为发布消息的用户id）中添加消息编号mid和时间戳time，并且在home：uid（uid为发布消息的用户id）中也添加消息编号和时间戳time，这个时间戳应该是消息发布的时候服务器的时间戳。然后还要在粉丝的主页时间线home：uid（发布消息用户的粉丝id）中添加同样的数据。由于微博系统中有的用户粉丝数量非常大，如果同步更新可能会导致用户长时间等待。所以，在更新的时候，可以先更新fans：uid（uid为发布消息的用户id）集合中前面1000个关注者，对每个关注者的home：uid进行更新。关键代码如下：

$redis->multi（）->zadd（"profile：{$uid}"，$time，$mid）

->zadd（"home：{$uid}"，$time，$mid）->exec（）；

$fans=$redis->zrevrange（"fans：{$uid}"，0，1000，true）；

foreach（$fans as $key=>$value）

{ $redis->zadd（"home：{$value}"，$time，$mid）；}

如果存在超过1000个用户的情况，可以设计一个延迟功能来进行转发，避免发布消息的用户长时间等待。

4 总结和展望

Redis本身提供了很多的数据结构，灵活应用可以构造适合微博系统的数据库。这里我们搭建了php+redis环境，做一个简单的微博系统，实现基本功能。要开发像Twitter、sina微博等系统，还要考虑更复杂的数据构造实现更多的功能，以及如何扩展服务器来提高服务质量。

参考文献：

[1] 唐诚.Redis数据库在微博系统中的实践[J].厦门城市学院学报，2012，14（3）：55-59.

[2] Josianh L Carlson.Redis实战[M].北京：人民邮电出版社，2015.

[3] 王艳，董丽丽.NoSql与关系数据库相结合的设计与实践[J].电脑知识与技术， 2014（9）.

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