用Redis来搞个粉丝列表演示，顺便说说怎么用redis做粉丝管理那些事儿

说到粉丝列表,咱们就拿微博或者抖音这类应用来举例子，你关注了别人，你就成了别人的粉丝；别人关注了你，他就成了你的粉丝，这个关系看起来简单，但用户量一大，比如几百万甚至几千万粉丝，用传统的关系型数据库（比如MySQL）来存和查，压力就会非常大，速度会变慢，这时候，Redis的优势就体现出来了，因为它把所有数据都放在内存里操作，速度极快，特别适合处理这种简单的、需要高频读写的场景。

核心武器：Redis的Set集合

在Redis里,我们主要用一个叫“Set集合”的数据结构来干这个事儿，Set集合的特点就是里面放的都是不重复的值，而且无序，这正好符合粉丝关系的特性：一个人不能重复关注另一个人。

我们来设定一下：

• 每个用户都有两个关键的Set集合：
  • followers:用户ID：这个集合里存的是所有关注了该用户的人的ID，也就是他的粉丝列表。
  • following:用户ID：这个集合里存的是该用户所有关注了的人的ID，也就是他的关注列表。

用户张三的ID是1,用户李四的ID是2。

• 当李四关注张三时,我们就执行两条Redis命令：
  1. SADD followers:1 2 // 向张三（ID为1）的粉丝集合里添加李四（ID为2）
  2. SADD following:2 1 // 向李四（ID为2）的关注集合里添加张三（ID为1）
• 当李四取关张三时,同样执行两条命令：
  1. SREM followers:1 2 // 从张三的粉丝集合里移除李四
  2. SREM following:2 1 // 从李四的关注集合里移除张三

你看,关注和取关的操作非常简单，就是往集合里加东西和删东西。

粉丝管理能玩出哪些花样？

光存下来还不够,关键是怎么用，利用Redis Set集合提供的命令，我们可以轻松实现很多常见的功能：

1. 查看粉丝/关注列表：这最简单了，要查看张三的所有粉丝，直接用 SMEMBERS followers:1 命令，Redis瞬间就把所有粉丝ID返回给你，同理，SMEMBERS following:2 就能拿到李四关注了哪些人。

2. 判断关注状态：在进入某个人的主页时，我们常常需要显示“已关注”或者“关注”按钮，这个判断就可以用 SISMEMBER followers:对方ID 我的ID 命令，如果返回1，说明我已经是他的粉丝了，就显示“已关注”；返回0，说明还没关注，显示“关注”。

3. 计算粉丝数/关注数：显示在个人主页上的那个粉丝数量，直接用 SCARD followers:用户ID 命令就能得到，速度快得惊人，根本不用去数据库里慢慢数。

4. 共同关注：你会发现很多应用有“我和TA共同关注了谁”的功能，这个用Redis来做简直是绝配，我想知道我和李四共同关注了哪些人。

   • 我的关注列表在 following:我的ID 里。
   • 李四的关注列表在 following:李四的ID 里。
   • 只需要一个命令：SINTER following:我的ID following:李四的ID，这个 SINTER 命令能求出两个集合的交集，结果就是我们共同关注的人的ID列表。

5. 可能认识的人/推荐关注：这个可以做得复杂，也可以简单，一个简单的思路是：看我关注的人，他们还在关注谁？可以先用 SUNION 命令把我所有关注的人（比如A、B、C）的关注列表合并起来，形成一个大的集合，然后再把我已经关注的人从这个大集合里去掉（SDIFF命令），剩下的就可以作为推荐候选了。

需要注意的几个实际问题

用Redis做粉丝管理也不是说就完美无缺了,有些实际问题得考虑：

• 数据持久化：Redis的数据主要在内存里，如果服务器断电重启，内存里的数据可能会丢失，所以一定要配置好Redis的持久化机制（比如RDB快照或AOF日志），定期把数据备份到硬盘上，最稳妥的办法是，把粉丝关系同时在MySQL等数据库里也存一份（作为最终的真实数据），Redis只当作一个超高速的缓存来用，这样即使Redis数据丢了，也能从数据库里恢复过来。
• 大数据量：如果一个明星有上亿粉丝，一个Set集合里放上亿个成员，虽然Redis能扛住，但对内存消耗很大，操作起来也可能变慢，这时候可能需要做一些分片，比如按用户ID的范围，把粉丝列表存到多个Redis实例或者多个Key里面去。
• 其他信息：Redis的Set里只能存粉丝的用户ID，如果你想在粉丝列表里显示粉丝的头像、昵称，那还得用这些ID去用户信息数据库（比如MySQL）里再查一次，通常的做法是，先从Redis里快速拿到ID列表，然后再批量从数据库查询详细信息。

用Redis来管理粉丝关系,核心就是利用Set集合的特性，实现关注、取关、判断、统计、找共同好友这些高频操作，速度快、效率高，但它通常需要和传统数据库配合使用，由数据库保证数据的最终可靠性，Redis则承担前线的快速响应任务，这种组合拳在很多大型社交应用中都非常常见。

（注：以上关于Redis命令和用法的描述，参考了Redis官方文档以及常见的互联网应用架构设计实践，如《Redis实战》等书籍及相关技术博客中关于社交关系设计的讨论。）