借助Redis实现计数延时入库（redis计数延时入库）

借助Redis实现计数延时入库

Redis是一种开源的内存数据结构存储系统，可用于缓存数据库、消息中间件等。在互联网应用中，Redis经常被用来实现各种计数功能，例如PV/UV统计、在线人数统计等。但是，如果业务需要将计数的内容入库，我们一般会采用定时任务或定时调度的方式，定时把计数入库。这种方式虽然简单，但也有一些不足，如：

1. 定时任务或定时调度需要占用一定的计算资源，而且增加了系统的复杂度。

2. 一旦系统宕机，所有的计数数据将会丢失，需要重新计算。

有没有更好的方法呢？Redis提供了一种延时入库的功能，可以借助这种功能实现优雅的计数入库，同时解决上述问题。

思路：

1. 利用Redis中的计数器实现计数功能。

2. 利用Redis中的sorted set数据结构来存储计数入库的时间，sorted set中的score就是入库时间，value是一个唯一的标识符。

3. 利用Redis的持久化功能，实现数据的持久化，这样即使系统重启，计数数据也不会丢失。

代码实现：

我们需要定义一个计数器，并将计数器的结果存入Redis中。

`python

import redis

redis_conn = redis.Redis()

def count_num(key):

redis_conn.incr(key)

count_num( pv_count )

接着，我们需要定义一个函数，将计数数据入库，然后将入库时间存入Redis中。
```pythondef count_to_db(key):
 count = redis_conn.get(key).decode("utf-8") db_insert(count)
 current_time = time.time() + 3600 redis_conn.zadd("count_to_db", {key: current_time})
def db_insert(count): # 入库的代码

以上代码中，db_insert()函数是将计数数据入库的代码，具体内容根据业务需要实现。count_to_db()函数先获取计数数据，然后将该数据入库，并将当前时间加上一个小时作为入库时间存入到Redis的sorted set中，这样就实现了计数数据的延时入库。

我们需要定义一个定时任务或定时调度，定时从Redis中获取待入库数据，并将其入库。

`python

def move_to_db():

count_list = redis_conn.zrangebyscore( count_to_db , 0, time.time())

for key in count_list:

count_to_db(key)

redis_conn.zrem( count_to_db , key)

schedule.every(1).minutes.do(move_to_db)

以上代码中，move_to_db()函数从Redis中获取待入库数据（sorted set中score小于当前时间的），然后遍历将其入库，并将其从sorted set中删除。
总结：
借助Redis实现计数延时入库的思路比较简单，只需要利用Redis的计数器、sorted set和持久化功能即可。这种实现方式可以减少系统的计算资源占用，同时也可以保证计数数据不丢失，并且能够实现优雅的计数入库。

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