面试题：Redis集合交集计算在复杂业务场景中的优化

Question

在电商推荐系统中，有两个用户群体A和B，每个群体都有大量用户，并且每个用户都关联了一个商品集合，表示他们浏览过的商品。现在要找出这两个用户群体共同浏览过的商品，并对这些商品按热度进行排序展示。请设计一个基于Redis集合命令的解决方案，同时考虑如何优化计算交集时的性能，以及如何高效地获取商品热度数据。

Answer 1

1. 数据存储：
   • 使用Redis的集合（Set）数据结构来存储每个用户浏览过的商品。例如，对于用户群体A中的用户userA1，将其浏览过的商品集合存储为userA1:products，使用SADD userA1:products product1 product2 product3这样的命令。同样，对于用户群体B中的用户userB1，存储为userB1:products。
   • 为了获取商品热度数据，可以使用Redis的有序集合（Sorted Set）。假设商品热度通过浏览次数衡量，将商品及其浏览次数存储在一个有序集合中，例如product:popularity，使用ZADD product:popularity 10 product1（表示product1的热度为10）。
2. 计算交集：
   • 为了优化计算交集时的性能，可以先计算每个群体中所有用户浏览商品集合的并集。对于群体A，先将所有用户的商品集合合并为一个临时集合，例如tempA，使用SUNIONSTORE tempA userA1:products userA2:products...（假设有多个用户）。同样，对于群体B，生成临时集合tempB。
   • 然后计算tempA和tempB的交集，得到共同浏览过的商品集合，例如common_products，使用SINTERSTORE common_products tempA tempB。最后，删除临时集合tempA和tempB，可以使用DEL tempA tempB。
3. 按热度排序展示：
   • 从common_products集合中获取共同浏览过的商品列表，使用SMEMBERS common_products。
   • 对于每个商品，从product:popularity有序集合中获取其热度分数，使用ZSCORE product:popularity product_name。
   • 在客户端代码中，根据获取到的热度分数对商品进行排序展示。例如，在Python中可以使用sorted函数，假设有一个商品及其热度分数的字典product_popularity_dict：

   sorted_products = sorted(product_popularity_dict.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)
   for product, popularity in sorted_products:
       print(f"商品: {product}, 热度: {popularity}")
   

   • 另一种优化方式是，如果数据量较大，可以在Redis中进行排序。先将common_products中的商品及其热度分数重新插入到一个新的有序集合common_products_sorted中，使用循环遍历common_products中的商品，对于每个商品product，执行ZADD common_products_sorted [ZSCORE product:popularity product] product。然后使用ZRANGE common_products_sorted 0 -1 WITHSCORES获取按热度排序的商品及其热度分数列表。