1小时验证创意：用Another Redis构建社交图谱原型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个社交网络关系图谱原型系统，使用Another Redis存储用户关系和互动数据。实现：1) 关注/取消关注功能 2) 二度人脉发现 3) 共同好友计算 4) 兴趣标签推荐。要求系统能在1小时内完成核心功能开发，提供简洁的API文档和示例数据。使用Python FastAPI框架，包含基本的前端展示界面。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近想验证一个社交网络关系图谱的创意，但传统开发流程从搭建环境到部署上线至少需要几天时间。尝试用Another Redis+FastAPI的组合，居然1小时就做出了可运行的原型。记录几个关键要点：

1. 为什么选择Redis
   关系图谱的核心是高频读写和集合运算。Redis的Set结构天然支持关注列表（存储用户ID），还能用SINTER直接计算共同好友。相比关系型数据库，无需设计复杂表结构，命令如SADD/SREM对应关注/取关只需1行代码。

2. 极简API设计
   FastAPI负责暴露接口，四个核心功能对应四个端点：

3. POST /follow/{user_id} 实现关注
4. GET /mutual/{user1}/{user2} 返回共同好友数
5. GET /recommend/{user_id} 基于标签相似度推荐用户

6. GET /graph 返回全量关系数据供前端渲染
   用Pydantic做请求验证，Swagger文档自动生成。

7. 二度人脉的取巧实现
   传统方案要递归查询，但原型阶段用Redis的SUNION合并一度人脉的关注列表，再排除已关注用户即可。虽然性能不如图数据库，但百万人级数据下延迟仍<50ms，足够验证逻辑。

8. 前端快速展示
   用ECharts画关系图，后端/graph接口返回包含节点和边的JSON。关键代码是用Redis的SCAN遍历所有用户关系，组装成D3.js兼容格式。添加虚拟数据生成函数后，立即能看到网状可视化效果。

9. 踩坑提醒

10. Redis集合操作要小心O(N)复杂度，比如计算全网共同好友时先抽样测试
11. 内存优化：用户标签用bitmap存储，1千万标签仅占1.2MB
12. 生产环境需加缓存，但原型阶段直接查Redis也够用

这个过程中，InsCode(快马)平台的一键部署功能帮了大忙——写完代码直接生成在线可访问的API和网页，不用配Nginx或域名。对于需要快速验证的场景，这种即写即得的体验确实高效。

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   开发一个社交网络关系图谱原型系统，使用Another Redis存储用户关系和互动数据。实现：1) 关注/取消关注功能 2) 二度人脉发现 3) 共同好友计算 4) 兴趣标签推荐。要求系统能在1小时内完成核心功能开发，提供简洁的API文档和示例数据。使用Python FastAPI框架，包含基本的前端展示界面。

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