1. 附近商铺-GE0数据结构的基本用法
1.1 概述
GE0数据结构是Redis提供的用于地理位置信息存储和查询的数据结构，可以实现附近商铺功能。
1.2 示例代码
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); // 添加店铺位置 double longitude = 116.404; double latitude = 39.915; String shopId = "shop123"; jedis.geoadd("shops", longitude, latitude, shopId); // 查询附近的店铺 List<GeoRadiusResponse> nearbyShops = jedis.georadius("shops", longitude, latitude, 10, GeoUnit.KM); for (GeoRadiusResponse shop : nearbyShops) { System.out.println("Shop ID: " + shop.getMemberByString() + ", Distance: " + shop.getDistance()); }
2. 附近商铺-导入店铺数据到 GEO
2.1 概述
将店铺的位置信息导入到GEO数据结构中，以便实现附近商户功能。
2.2 示例代码
// 读取店铺数据 List<Shop> shops = readShopsFromDatabase(); // 导入店铺数据到 GEO Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); for (Shop shop : shops) { jedis.geoadd("shops", shop.getLongitude(), shop.getLatitude(), shop.getId()); }
3. 附近商铺-实现附近商户功能
3.1 概述
通过GEO数据结构，实现查找用户附近的商户的功能。
3.2 示例代码
// 查询附近的商户 Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); double longitude = user.getLongitude(); double latitude = user.getLatitude(); List<GeoRadiusResponse> nearbyShops = jedis.georadius("shops", longitude, latitude, 10, GeoUnit.KM); for (GeoRadiusResponse shop : nearbyShops) { System.out.println("Shop ID: " + shop.getMemberByString() + ", Distance: " + shop.getDistance()); }
4. 用户签到-BitMap功能演示
4.1 概述
BitMap是Redis提供的用于位操作的数据结构，可以用于记录用户签到情况。
4.2 示例代码
// 用户签到 Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); String userId = "user123"; String date = "2022-01-01"; jedis.setbit("checkin:" + userId, getDateOffset(date), 1);
5. 用户签到-实现签到功能
5.1 概述
实现用户签到功能，记录用户每天的签到情况。
5.2 示例代码
// 用户签到 Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); String userId = "user123"; String date = "2022-01-01"; jedis.setbit("checkin:" + userId, getDateOffset(date), 1);
6. 用户签到-统计连续签到
6.1 概述
统计用户的连续签到天数，可以通过BitMap的位操作实现。
6.2 示例代码
// 统计连续签到天数 Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); String userId = "user123"; long consecutiveDays = jedis.bitcount("checkin:" + userId); System.out.println("连续签到天数: " + consecutiveDays);
7. UV统计-HyperLogLog的用法
7.1 概述
HyperLogLog是一种基数估算算法，可以用于统计UV（独立访客）数量。
7.2 示例代码
// 统计UV Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); String pageViewKey = "page:home:view"; for (int i = 0; i < 1000; i++) { jedis.pfadd(pageViewKey, "user" + i); } long uv = jedis.pfcount(pageViewKey); System.out.println("UV数量: " + uv);
8. UV统计-测试百万数据的统计
8.1 概述
测试HyperLogLog算法在大数据量下的统计性能。
8.2 示例代码
// 测试百万数据的统计 Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); String pageViewKey = "page:home:view"; Random random = new Random(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { jedis.pfadd(pageViewKey, "user" + random.nextInt(1000000)); } long uv = jedis.pfcount(pageViewKey); System.out.println("UV数量: " + uv);
感谢您阅读本篇Redis实战篇-附近商铺+用户签到+UV统计的技术博客！如果您有任何问题或建议
public class BlogEnding { public static void main(String[] args) { encourageEngagement(); } public static void encourageEngagement() { System.out.println("🚀 感谢您阅读本文！如果您觉得有收获，请一键三连：点赞 ❤️️、转发 🔁、评论 💬，并加关注哦！"); } }
