Redis实战场景系列应用（二）求差集

在实际的业务中，大家大多都是把redis作为缓存来使用的。但是大家有没有想过把redis作为其他的形式来使用呢？现在我们给大家介绍下redis在实际应用场景里面，不仅限于作为缓存使用，我们还可以用来做很多数据库相关的使用。从本文开始，我们结合实际的使用场景来给大家介绍下redis实际场景里面更多的使用方法。本文我们介绍的主要是求差集的应用场景。

场景介绍

在微博整个系统里面，张三这个用户在2023年7月5日总共有100个粉丝，在2023年7月6日总共105个粉丝，但是从后来日志来看，张三这个用户在2023年7月6日有20次被关注记录。那么基于这个场景，既然是被关注了20次，是不是增加了20个粉丝呢？但是总共的粉丝只有105个，说明新增的粉丝只有5个，但是转念一想，这个两边的统计都不对，有的粉丝可能是取消了关注然后又重新关注的。此时我们想要统计2023年7月6日相对2023年7月5日到底新增了多少粉丝怎么统计呢？

需求分析

此时我们想要统计2023年7月6日相对2023年7月5日到底新增了多少粉丝，其实主要就是把7月5号的人和7月6号的人都拿出来，然后比较下差集即可。

redis设计方案

在介绍redis设计方案之前，我们首先介绍下mysql的设计方案，如果是mysql的话，我们是不是要记录下每天关注的人，这样子数据库的存储是不是特别多，这种实际的应用场景一般也就是比较今天和昨天之间的差异，或者昨天与前天之间的差异，其他的差异几乎不用统计对吧？所以思考下用mysql这种存储真的合适吗？

在redis里面，我们可以用userid:日期:${id}作为key，然后把当天对应的新增粉丝都存储在redis的集合里面去就可以了，示例图如下：

redis方案详细步骤

这里的话我们首先把每天的新增粉丝都插入到redis的set集合里面去，然后使用sdiff函数比较差集即可。

详细步骤

1）把2023年7月5号增加的粉丝添加到set集合里面去

sadd userid:20230705:1 1 2 3 4 5 6

2）把2023年7月6号增加的粉丝添加到set集合里面去

sadd userid:20230706:1 7 1 8 6 4 2 9

3）再比较下2023年7月6日相对于7月5日新增的粉丝

sdiff userid:20230706:1 userid:20230705:1

这样子统计出来了，此时统计的数据才是真实的新增的粉丝数。

备注：

1、这里我们主要是合理的使用的redis的set集合的求差集的部分