本文为大家分享了Redis支持多人多聊天室功能的设计代码,供大家参考,具体内容如下
设计原理
左边的一个数据域,代表两个聊天室,聊天室id分别是827,729
在聊天室827里,有2个人,分别是jason22,jeff24他们分别已经阅读过聊天室内的id为5和6的消息
右边的一个数据域,代表了用户在不同的聊天室,jason22参与了827与729聊天室,在这两个聊天室里,他分别阅读到了id为5和id为10的消息
另外827聊天室内id为5的消息与729聊天室内id为5的消息不一样。
同时还有三个域
msgs:chatid
这是一个zset,有序集合,member是消息体,score是消息id
代表的是某个聊天室内已经发出的消息
另外 这里面存的是有用的消息,已经被所有人都阅读的消息就会被删除
ids:chatid
是一个String型的数据,里面放的是最新的消息的编号(发消息时,自增这个字段,即可获得最新的值)
ids:chat:
是一个String型的数据,里面放的是最新的聊天室的编号(创建聊天室时,自增这个字段)
代码
OK 开始看代码
public String createChat(Jedis conn, String sender, Set<String> recipients, String message) { //启动的时候redis里是没有ids:chat:这个键的 //自增之后返回1 String chatId = String.valueOf(conn.incr("ids:chat:")); return createChat(conn, sender, recipients, message, chatId); } /** * * @param conn * @param sender 发送消息的人 * @param recipients 接受消息的人 * @param message 待发送的消息 * @param chatId 聊天室的编号 * @return */ public String createChat( Jedis conn, String sender, Set<String> recipients, String message, String chatId){ //自己发的消息 自己也能接受到 recipients.add(sender); Transaction trans = conn.multi(); for (String recipient : recipients){ //聊天室的成员 最开始时 都阅读的是0号信息 trans.zadd("chat:" + chatId, 0, recipient); //记录每个人参加的聊天室 trans.zadd("seen:" + recipient, 0, chatId); } trans.exec(); return sendMessage(conn, chatId, sender, message); } public String sendMessage(Jedis conn, String chatId, String sender, String message) { //锁住聊天室 为啥"chat:" + chatId); if (identifier == null){ throw new RuntimeException("Couldn't get the lock"); } try { //给要发布的消息设定一个最新的编号 第一次时 返回的是1 long messageId = conn.incr("ids:" + chatId); HashMap<String,Object> values = new HashMap<String,Object>(); values.put("id", messageId); values.put("ts", System.currentTimeMillis()); values.put("sender", sender); values.put("message", message); String packed = new Gson().toJson(values); //某个聊天室的消息列表 //最旧的消息----消息json //默认的zset是按照score的值从小到大排序 conn.zadd("msgs:" + chatId, messageId, packed); }finally{ releaseLock(conn, "chat:" + chatId, identifier); } return chatId; }
发消息现在就OK了,剩下的就是用户去拉取未读的消息了。这个比较麻烦,恩,相当的麻烦
@SuppressWarnings("unchecked") public List<ChatMessages> fetchPendingMessages(Jedis conn, String recipient) { //获得用户在各个聊天室 已经看到的最新消息的id //有几个聊天室 seenSet的size就是几 Set<Tuple> seenSet = conn.zrangeWithScores("seen:" + recipient, 0, -1); List<Tuple> seenList = new ArrayList<Tuple>(seenSet); Transaction trans = conn.multi(); for (Tuple tuple : seenList){ String chatId = tuple.getElement(); int seenId = (int)tuple.getScore(); //获取每个聊天室里 未读的所有消息 //min 和 max 可以是 -inf 和 +inf trans.zrangeByScore("msgs:" + chatId, String.valueOf(seenId + 1), "inf"); } //我参加了几个聊天室 results的长度就是几 List<Object> results = trans.exec(); //com.google.gson.Gson jar包自己下载吧 Gson gson = new Gson(); Iterator<Tuple> seenIterator = seenList.iterator(); Iterator<Object> resultsIterator = results.iterator(); //用户最后成功拉取的未读消息 存放在chatMessages List<ChatMessages> chatMessages = new ArrayList<ChatMessages>(); List<Object[]> seenUpdates = new ArrayList<Object[]>(); List<Object[]> msgRemoves = new ArrayList<Object[]>(); //这个大的while循环 用户参与了几个聊天室 就循环几次 while (seenIterator.hasNext()){ Tuple seen = seenIterator.next(); Set<String> messageStrings = (Set<String>)resultsIterator.next(); if (messageStrings.size() == 0){ //没有未读的消息 continue; } //代码运行到这里 //说明 我在某个聊天室 还有未读的消息 //seedid记录我已经拉取到的消息 初始为0 int seenId = 0; //当前处理的是哪个聊天室 String chatId = seen.getElement(); List<Map<String,Object messages = new ArrayList<Map<String,Object(); //我在聊天室未读的消息列表 for (String messageJson : messageStrings){ Map<String,Object> message = (Map<String,Object>)gson.fromJson( messageJson, new TypeToken<Map<String,Object(){}.getType()); int messageId = ((Double)message.get("id")).intValue(); if (messageId > seenId){ seenId = messageId; } message.put("id", messageId); //加入到成功拉取的列表里 messages.add(message); } //更新我在这个聊天室读到的最新消息 conn.zadd("chat:" + chatId, seenId, recipient); //记录我在某个聊天室读到的最新记录 seenUpdates.add(new Object[]{"seen:" + recipient, seenId, chatId}); //取出第0个member-score Set<Tuple> minIdSet = conn.zrangeWithScores("chat:" + chatId, 0, 0); //为啥删除呢"要删除的 tuple:"+tuple.getElement()+"--"+tuple.getScore()); msgRemoves.add(new Object[]{"msgs:" + chatId, tuple.getScore()}); } chatMessages.add(new ChatMessages(chatId, messages)); } trans = conn.multi(); for (Object[] seenUpdate : seenUpdates){ trans.zadd( (String)seenUpdate[0], (Integer)seenUpdate[1], (String)seenUpdate[2]); } for (Object[] msgRemove : msgRemoves){ trans.zremrangeByScore( (String)msgRemove[0], 0, ((Double)msgRemove[1]).intValue()); } trans.exec(); //返回的是我这次拉取获得的 最新的消息 return chatMessages; }
OK,咱们看看测试代码:
package redisinaction; import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.junit.BeforeClass; import org.junit.Test; import jedis.redis_in_action.Chapter06; import jedis.redis_in_action.Chapter06.ChatMessages; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.Tuple; /** * This class is used for ... * @author dlf(460795365@qq.com) * @version 1.0, 2016年10月17日 下午10:15:58 */ public class Chapter06Test { static Jedis conn = null; static Chapter06 c=null; @BeforeClass public static void initConn(){ System.out.println("test before"); conn = new Jedis("10.150.0.80"); conn.auth("dlf123123"); c=new Chapter06(); } @Test public void testMultiRecipientMessaging() { System.out.println("\n----- testMultiRecipientMessaging -----"); conn.del("ids:chat:", "msgs:1", "ids:1", "seen:joe", "seen:jeff", "seen:jenny"); System.out.println("Let's create a new chat session with some recipients..."); Set<String> recipients = new HashSet<String>(); recipients.add("jeff"); recipients.add("jenny"); String chatId = c.createChat(conn, "joe", recipients, "message 1"); System.out.println("Now let's send a few messages..."); for (int i = 2; i < 5; i++){ c.sendMessage(conn, chatId, "joe", "message " + i); } System.out.println(); System.out.println("看看消息库"); //消息库里的所有消息 Set<Tuple> messageFromBase=conn.zrangeWithScores("msgs:"+chatId, 0, -1); Iterator<Tuple> iterator=messageFromBase.iterator(); while(iterator.hasNext()){ Tuple tuple=iterator.next(); System.out.println(tuple.getElement()+" -- "+tuple.getScore()); } System.out.println("And let's get the messages that are waiting for jeff and jenny..."); List<ChatMessages> r1 = c.fetchPendingMessages(conn, "jeff"); List<ChatMessages> r2 = c.fetchPendingMessages(conn, "jenny"); //当我拉取了joe的未读信息后 就会删除msgs:1里面的信息 //为什么"joe"); System.out.println("They are the same" + r1.equals(r2)); System.out.println("Those messages are:"); for(ChatMessages chat : r1){ System.out.println(" chatId: " + chat.chatId); System.out.println(" messages:"); for(Map<String,Object> message : chat.messages){ System.out.println(" " + message); } } System.out.println("看看还有没"); messageFromBase=conn.zrangeWithScores("msgs:"+chatId, 0, -1); iterator=messageFromBase.iterator(); while(iterator.hasNext()){ Tuple tuple=iterator.next(); System.out.println(tuple.getElement()+" -- "+tuple.getScore()); } conn.del("ids:chat:", "msgs:1", "ids:1", "seen:joe", "seen:jeff", "seen:jenny"); } }
搞定了,大家不妨把代码复制一份,自己看看
下面的是测试的结果
test before
----- testMultiRecipientMessaging -----
Let's create a new chat session with some recipients...
Now let's send a few messages...
看看消息库
{"sender":"joe","id":1,"message":"message 1","ts":1477276890018} -- 1.0
{"sender":"joe","id":2,"message":"message 2","ts":1477276890113} -- 2.0
{"sender":"joe","id":3,"message":"message 3","ts":1477276890115} -- 3.0
{"sender":"joe","id":4,"message":"message 4","ts":1477276890116} -- 4.0
And let's get the messages that are waiting for jeff and jenny...
要删除的 tuple:jenny--0.0
要删除的 tuple:joe--0.0
要删除的 tuple:jeff--4.0
They are the same? true
Those messages are:
chatId: 1
messages:
{sender=joe, id=1, message=message 1, ts=1.477276890018E12}
{sender=joe, id=2, message=message 2, ts=1.477276890113E12}
{sender=joe, id=3, message=message 3, ts=1.477276890115E12}
{sender=joe, id=4, message=message 4, ts=1.477276890116E12}
看看还有没
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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