Redis神奇的粉丝来自远方的惊喜（redis 粉丝列表）

Redis神奇的粉丝：来自远方的惊喜

尽管在国内的开发圈中，很多人都已经非常熟悉Redis，甚至在各种场合下都能轻松上手应用。但Redis在海外应用的场景也越来越丰富多彩了，有些甚至是我们国内尚未接触到的，或是接触面有限的应用场合。本文将介绍一些Redis在国际上比较受欢迎的应用场景，以及相应的实现步骤。

1、用Redis和Node.js构建实时赛事直播

Node.js作为一种高性能JavaScript运行时环境，已经获得了越来越多的开发者的青睐。而Redis在其搭建的实时应用中扮演着重要的角色，比如：

在场上行动统计数据更新、记录及时直播评论，Redis的pub/sub功能可以较快速地实现数据更新实时刷新以及极低的代码复杂度。

在队伍分组分组、直播流分发等场景下Redis的集合（set）和有序集合（sorted set）操作，可以做到高效快速并确保数据唯一性，从而最大限度保证用户直播体验。

以下是精简的伪代码实现：

“`javascript

const redis = require(‘redis’);

const sub = redis.createClient();

const pub = redis.createClient();

sub.on(‘message’, async (channel, message) => {

pub.publish(channel, message);

});

awt sub.subscribe(‘live-feed’);

app.get(‘/live-feed’, (req, res) => {

res.setHeader(‘Content-Type’, ‘text/event-stream’);

res.setHeader(‘Cache-Control’, ‘no-cache’);

res.setHeader(‘Connection’, ‘keep-alive’);

res.flushHeaders();

const sub = redis.createClient();

sub.subscribe(‘live-feed’);

sub.on(‘message’, (channel, message) => {

data = `data: ${message}\n\n`;

console.log(data);

res.write(data);

});

});

2、用Redis和Python实现音乐推荐系统

通过数据分析，数学建模等算法，推荐系统已经在各个领域都有较为成熟的应用。本文以音乐推荐系统为例，简要介绍一下通过Python和Redis实现音乐推荐系统的流程：

需要一个进行音乐推荐的数据集，如从网易云音乐抓取的歌曲数据和对应的标签信息。接着，对于每首歌曲，通过一些流行算法和公式，可以计算出其与各个标签的相似度得分，并存入Redis中。此时，用户通过搜索某个标签，就可以按照得分的高低来推荐歌曲列表。

代码如下：

```python
import redis
import pandas as pd

tags = pd.read_csv('tags.csv')
plays = pd.read_csv('plays.csv')
# 获取每首歌曲对应标签的分数得分
def get_tag_scores(song):
  return tags[tags['song_id'] == song['song_id']]['score'].to_dict()

# 将得分存入Redis
def save_tag_scores(conn, song_id, tag_scores):
  conn.zadd(song_id, **tag_scores)

# 从数据库中取回song_id对应标签列表
def get_song_tags(conn, song_id):
  return conn.zrange(song_id, 0, -1, withscores=True)

# 推荐相似度高的歌曲
def recommend_songs(conn, tags):
  # 将所有标签合并并计算分数
  songs_and_scores = dict()
  for tag in tags:
    for song, score in get_tag_scores(tag).items():
      score *= tag['score']
      # 构建推荐列表
      if song in songs_and_scores:
        songs_and_scores[song] += score
      else:
        songs_and_scores[song] = score
  # 从高到低排序并返回
  return sorted(songs_and_scores.items(), key=lambda x: -x[1])
# Redis连接实现
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
for idx, song in plays.iterrows():
  tag_scores = get_tag_scores(song)
  save_tag_scores(redis_conn, song['song_id'], tag_scores) 

结语

Redis已经由单纯的键值对存储扩展到了超过一百种的数据类型，而其所支持的功能特性也为各种场景下的应用提供了越来越广泛、更加高效的支持。在国内的应用场景下，也已经有了非常丰富的实践和尝试。而在未来，我们也有理由相信，在Redis强大的支撑下，越来越多的应用场景将得到我们的探索与拓展。