面试题：Redis GET选项复杂数据过滤的优化策略

实现步骤

获取所有动态键：
- 使用KEYS post:*命令获取所有以post:开头的键。不过此命令在生产环境大数据量下不推荐，因为它会阻塞Redis服务器，对于海量数据可考虑使用SCAN命令。例如：
```
SCAN 0 MATCH post:* COUNT 1000
```
- 每次SCAN操作返回一个游标和部分匹配的键，通过不断迭代游标来获取所有符合条件的键。

遍历键获取动态详情：

对于获取到的每个键，使用GET命令获取对应的值（即动态详情的JSON字符串）。假设获取到的键存储在列表keys_list中，伪代码如下：

import json
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
keys_list = [] # 这里假设已经通过SCAN获取到键列表
result = []
for key in keys_list:
    value = r.get(key)
    if value:
        post = json.loads(value)
        # 这里假设JSON结构中有 'likes' 表示点赞数，'publish_time' 表示发布时间
        if 'likes' in post and 'publish_time' in post:
            if post['likes'] > 100 and is_within_last_week(post['publish_time']):
                result.append(post)
def is_within_last_week(publish_time):
    # 实现判断发布时间是否在最近一周内的逻辑，这里publish_time假设是时间戳
    import time
    one_week_ago = time.time() - 7 * 24 * 60 * 60
    return publish_time > one_week_ago

过滤数据：
- 解析获取到的JSON字符串，从中提取点赞数和发布时间字段。
- 检查点赞数是否超过100且发布时间是否在最近一周内，如果满足条件则保留该动态。

性能优化

数据结构优化：
- 使用Sorted Set：可以按发布时间创建一个Sorted Set，成员为动态键，分值为发布时间的时间戳。这样可以方便地根据时间范围筛选动态。例如，使用ZADD命令添加动态键到Sorted Set中，ZADD post_time_sorted_set <timestamp> <post_key>。在查询时，通过ZRANGEBYSCORE post_time_sorted_set <start_timestamp> <end_timestamp>获取最近一周内发布的动态键，再结合GET命令获取动态详情进行点赞数过滤。
- Hash结构存储动态详情：将动态详情存储为Hash结构，而不是JSON字符串。这样可以直接通过HGET命令获取特定字段（如点赞数），避免每次都解析整个JSON字符串。例如，HSET post:1 likes 120 content "This is a post" publish_time 1678932456。
缓存与批量操作：
- 缓存常用结果：如果某些动态经常被查询，可以将符合条件的动态缓存到应用层（如Python的字典），减少对Redis的查询次数。
- 批量操作：尽量使用批量操作命令，如MGET代替多次GET。可以将获取到的符合时间范围的键批量获取动态详情，减少网络开销。例如，MGET key1 key2 key3...。
分布式与分片：
- Redis Cluster：在海量数据场景下，使用Redis Cluster进行数据分片。将动态数据分布到多个Redis节点上，提高整体的存储和查询性能。通过一致性哈希算法将键均匀分布到各个节点，当进行查询时，客户端可以根据键计算出对应的节点并直接查询。

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面试题：Redis GET选项复杂数据过滤的优化策略

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