com.lingdonge.redis.service.RedisScoreUtil Maven / Gradle / Ivy
package com.lingdonge.redis.service;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.boot.autoconfigure.data.redis.RedisProperties;
import redis.clients.jedis.Tuple;
import java.util.Set;
/**
* 根据Redis计算得分与占比
*/
@Slf4j
public class RedisScoreUtil {
private RedisPoolUtil redisPoolUtil;
/**
* 构造函数
*
* @param redisProperties
*/
public RedisScoreUtil(RedisProperties redisProperties) {
this.redisPoolUtil = new RedisPoolUtil(redisProperties); // 创建连接工具
}
/**
* 添加一条数据，并录入分数
*
* @param redisKey
* @param item
* @param score
*/
public void addScore(String redisKey, String item, double score) {
this.redisPoolUtil.zadd(redisKey, score, item);
}
/**
* 当需要计算总分时，需要遍历分页去计算 ，非常非常麻烦。
* 最好还是插入的时候，另起一个str字段去求和计算score的分数。否则需要遍历整个zscore
*
* @param redisKey
* @return
*/
public Long getTotalScore(String redisKey) {
Long totalScore = 0l;
final long[] scores = new long[]{0}; // 定义成数组，便于给Lamda使用。
// 粗暴方式一：遍历所有，可能会内存崩溃掉
// Set listDatas = this.redisPoolUtil.zrangeAllWithScore(redisKey);
// listDatas.forEach(item -> scores[0] += item.getScore());
// totalScore = scores[0];
// 遍历方式二：分页遍历，推荐使用，如果量大的话
long totalCount = this.redisPoolUtil.zcard(redisKey);
log.debug("数据总数为：" + totalCount);
int perPage = 100;
log.debug("一共有多少页：" + totalCount / perPage);
for (int pageNumber = 1; pageNumber <= totalCount / perPage + 1; pageNumber++) {
long start = totalCount - ((pageNumber - 1) * perPage + 1);
long end = start - perPage;
System.out.println(" ===== Printing page " + (pageNumber));
Set values = this.redisPoolUtil.zrevrangeByScoreWithScore(redisKey, start, end + 1);
values.forEach(item -> scores[0] += item.getScore()); // 表达式求和
}
return totalScore;
}
/**
* 计算 元素总个数
*
* @param redisKey
* @return
*/
public Long getTotalCount(String redisKey) {
return this.redisPoolUtil.zcard(redisKey);
}
}