Java资料网推荐电商类面试问题--02针对商品排行榜，你是怎么实现的这篇文章给大家，欢迎收藏Java资料网享受知识的乐趣

02-针对商品排行榜，你是怎么实现的

背景描述

当时产品提出了每日热销排行榜在零点进行变更的需求。在我接到这个需求后，我立即想到了使用Redis的有序集合（ZSET）来实现这个功能，并与我们的技术负责人进行了沟通。

经过与技术负责人的讨论和确认，我们一致认为使用有序集合是一个可行的解决方案。因此，我进行了技术评审，并得到了批准开始实施该方案。

在实现过程中，我使用了Redis的有序集合数据结构来存储和排序商品销量信息。具体而言，我将日期作为有序集合的key，商品ID作为成员（member），销售数量作为分值（score）。每当有订单数据更新时，我通过调用ZINCRBY命令来增加对应商品的销售数量。这样，在每天零点之前，所有的订单数据会被累积到有序集合中。

至于定时更新排行榜数据的功能，我采用了Spring Boot提供的定时任务注解（@Scheduled）来指定每天零点执行更新操作。在定时任务中，我首先删除前一天的排行榜数据，然后根据最新的订单数据重新生成排行榜。

代码实现

// 记录订单数据
public void recordOrderData(String date, String productId, int quantity) {
    // 更新有序集合中对应商品的销售数量
    redisTemplate.opsForZSet().incrementScore("daily_ranking_" + date, productId, quantity);
}

// 查询每日商品销量排行榜
public List<String> getDailyRanking(String date, int topN) {
    // 获取分值最高的成员，即销量最高的商品ID
    Set<String> members = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("daily_ranking_" + date, 0, topN - 1);
    return new ArrayList<>(members);
}

// 定时任务更新排行榜数据（程序员fly）
@Scheduled(cron = "0 0 0 * * ?") // 每天零点执行
public void updateDailyRanking() {
    String date = LocalDate.now().minusDays(1).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd")); // 昨天的日期
    String today = LocalDate.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd")); // 今天的日期

    // 清除前一天的排行榜数据
    redisTemplate.delete("daily_ranking_" + date);

    // 根据最新的订单数据重新生成排行榜（程序员fly）
    // 假设从数据库或缓存中获取当日的订单数据，并根据订单数据更新有序集合的分值
    List<Order> orders = orderService.getOrdersByDate(today);
    for (Order order : orders) {
        String productId = order.getProductId();
        int quantity = order.getQuantity();
        recordOrderData(today, productId, quantity);
    }
}

上述代码示例中，在实现每日热销排行榜的功能时，使用了Redis有序集合来存储和排序商品销量信息。对应的方法包括：

• recordOrderData：用于记录订单数据，并通过调用incrementScore命令更新对应日期的有序集合中商品的销售数量。
• getDailyRanking：查询每日商品销量排行榜，并通过调用reverseRange命令获取分值最高的成员（即销量最高的商品ID）。
• updateDailyRanking：定时任务，在每天零点执行。其中，清除前一天的排行榜数据后，根据最新的订单数据重新生成排行榜。

扩展点

1. 分布式锁：在多个节点同时执行定时任务时，使用分布式锁来避免并发访问的问题。可以使用Redis的分布式锁机制（如RedLock），通过加锁和解锁操作来控制并发访问，防止重复记录或更新排行榜。
2. 性能优化：如果每天的订单数据量较大，可以考虑对数据进行批量处理，减少与Redis的交互次数。例如，可以在一次操作中记录多个订单数据，或者使用Redis的pipeline技术进行批量操作。另外，根据实际情况设置合理的分页查询或限制每次更新的数量，以平衡性能和及时性

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！

文章来源:https://www.cnblogs.com/JavaFly1/p/17678105.html
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系邮箱：jacktools123@163.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！