Redis内存空间节省小技巧

news2024/9/29 1:30:26

背景：为提升会员对当前等级的权益感知，需对用户仍未领取的权益进行弹框或消息位置推荐，会员需推荐权益有10+项，且项权益均需需校验当日推荐次数并做推送限制，推荐次数记入Redis缓存，会员数据庞大，将占用大量内存空间。

常规做法：key键 = 前缀(RECOMMONE) + 会员号(USERID) + 权益编码（REGISTER），每个会员每项权益维护一个推荐值，大量消耗内存空间；

压缩设计：key键 = 前缀(RECOMMONE) + 会员号(USERID) ，采用同一用户只记录一条权益推荐记录，提前确认权益推荐次数的最大值并分配占位位数，每项权益通过占位标识来获取。例如值为0101040201，前两位01标识生活权益，后两个01标识注册有礼。每两位代表一项权益记录位。如图示：

实现过程：

1）定义权益枚举

@AllArgsConstructor
@Getter
public enum RecommendRedisPlaceholderEnum {
/**
 * 缓存键
 */
private String redisKey;
/**
 * 偏移量，及占用位置起始值
 */
private int offset;
/**
 * 占用长度
 */
private int size;
/**
 *乘率,位置计算时使用
 */
private long rate;
/**
 * 描述
 */
private String desc;
}

枚举设置：

说明如FIRST_ORDER("RECOMMEND_DAY_CHECK:", 5, 2, 10000,"生日奖励")

如果当前KEY值为0101040201， 偏移量5，表示第5位开始为生日有礼权益占位，占用Size为2位，计算时乘率为10000（设置生日有礼权益推荐值时，incryBy需要增加的值为次数*乘率）

REGISTER_GIFT("RECOMMEND_DAY_CHECK:", 1, 2,1, "注册有礼"),

UPGRADE_GIFT("RECOMMEND_DAY_CHECK:", 3, 2, 100,"升级有礼"),

FIRST_ORDER("RECOMMEND_DAY_CHECK:", 5, 2, 10000,"生日奖励"),

EXCLUSIVE("RECOMMEND_DAY_CHECK:", 7, 2,1000000L, "每月券包"),

BRAND_DISCOUNT("RECOMMEND_DAY_CHECK:", 9, 2,100000000L, "生活特权"),

2）设置缓存值

传入需增长值incNum及权益枚举类。通过incNum * reEnum.getRate() 计算用户当前权益值需增加的数值。调用incrByLong设置权益新值。

/**

   * @param key redis的key

   * @param incNum 需要自增的数值

   * @param time redis的失效时间

   */

    public long setRedisValue(String key, long incNum, long time ,RecommendRedisPlaceholderEnum reEnum){

        long n = incNum * reEnum.getRate();

        if(sfRedisUtil.setNxWithAtomicity(key, String.valueOf(n), time, TimeUnit.SECONDS)){

            return incNum;

        }

        long result = sfRedisUtil.incrByLong(key, n);

        if(result == 0){

            return 0;

        }

        return handleValue(String.valueOf(result), reEnum.getOffset(), reEnum.getSize());

}

3）获取权益缓存值

传入权益值及枚举类，通过枚举中的offset及size确定当前权益所占权益值的位置，通过sbustring截取获得。

  public int findDayRedisValue(String userId, RecommendRedisPlaceholderEnum reEnum, RecommendEquityFlowContext context){

    if(StringUtils.isNotBlank(context.getRecommendDayRedis())){

        return handleValue(context.getRecommendDayRedis(), reEnum.getOffset(), reEnum.getSize());

    }

    String value = sfRedisUtil.get(reEnum.getRedisKey()+userId);

    context.setRecommendDayRedis(value);

    return handleValue(value,reEnum.getOffset(),reEnum.getSize());

}

4）根据缓存值计算权益次数公共方法

/**

     * 处理字符串返回对应数字

     * @param value 缓存值

     * @param offset 偏移量

     * @param size 占用位数

     * @return

     */

    private int handleValue(String value, int offset, int size){

        try {

            if(!StringUtils.isNumeric(value) || value.length() < offset || offset < 1 || size < 1){

                return 0;

            }

            int length = value.length();

            size = Math.min(length, size);

// 计算权益开始结束位置

            int endIndex = length - offset + 1;

            int beginIndex = endIndex - size;

            beginIndex = Math.max(beginIndex, 0);

            String valueString = value.substring(beginIndex, endIndex);

            return StringUtils.isNumeric(valueString) ? Integer.parseInt(valueString) : 0;

        }catch (Exception e){

            log.error("RedisPlaceholderUtils handleValue is error");

        }

        return 0;

    }