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隨著電子商務(wù)的發(fā)展，推薦系統(tǒng)的重要性越來(lái)越大，傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)受到存儲(chǔ)空間和處理能力的限制，性能無(wú)法得到有效提高?；赗edis集群的高性能推薦系統(tǒng)方案是將Redis集群用于推薦系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)量操作的支持和高性能的處理。
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Redis集群提供了多主多從的分布式解決方案，可以極大的提高推薦系統(tǒng)的處理能力，支持讀取、寫(xiě)入、聚合等操作。建立集群的主要內(nèi)容包括：配置環(huán)境搭建、硬件性能分析以及算法實(shí)現(xiàn)等，可以針對(duì)推薦系統(tǒng)的實(shí)際需求進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。
在推薦系統(tǒng)中，Redis集群主要用于緩存處理，比如用戶(hù)的訪問(wèn)日志、歷史購(gòu)買(mǎi)記錄等。Redis集群支持?jǐn)?shù)據(jù)分布以及緩存分片，以往的操作可以在集群上進(jìn)行更快的處理，大大減少了存儲(chǔ)空間的占用和查找時(shí)間。另外，Redis支持多種語(yǔ)言的客戶(hù)端，可以更加方便的連接Redis集群。
基于Redis集群搭建高性能推薦系統(tǒng)，還可以使用MySQL進(jìn)行關(guān)聯(lián)查看，利用MySQL實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的聯(lián)合處理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的推薦。
以粉絲數(shù)據(jù)分析應(yīng)用為例，那么推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高性能處理的參考代碼如下：
// 使用Redis集群添加粉絲列表
Set fansList = jedisCluster.zrange(“fans”, 0, -1);
// 記錄用戶(hù)訪問(wèn)歷史
String key = “user_history”;
jedisCluster.hset(key, “user_id”, fanList);
// 統(tǒng)計(jì)粉絲的其他訪問(wèn)記錄
String key = “fans_history”;
String historyLog = “{user_id:’xxx’,timestamp:’xxx’,views:’xxx’}”;
jedisCluster.hset(key, fanList, historyLog);
// 基于用戶(hù)興趣愛(ài)好和歷史記錄，提供推薦結(jié)果
Set recommendList = jedisCluster.zrange(“recommend”, 0, -1);
本文介紹了基于Redis集群的高性能推薦系統(tǒng)方案，在構(gòu)建推薦系統(tǒng)時(shí)，Redis集群可以提供更高的存儲(chǔ)空間和處理能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)的高性能性能。
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文章題目：基于Redis集群的高性能推薦系統(tǒng)方案（redis集群推薦方案）
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