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~

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

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？

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