基于Redis实现统计双方共同好友

使用Redis的Set数据结构

1. 存储好友列表：

   • 使用Redis的Set数据结构存储双方的好友列表。例如，用户 userid:20002 和 userid:20003 的好友列表可以分别存储在两个Set中。

2. 求交集：

   • 使用Redis自带的交集命令 SINTERSTORE 求两个Set的交集，将结果存储在一个新的Set中。

   • 示例命令：SINTERSTORE userid:new userid:20002 userid:20003

成本与优化

1. 成本问题：

   • 存储1亿个数据在Redis中成本过于昂贵，因为Redis是内存数据库，存储大量数据会占用大量内存资源。

2. 更适合的解决方案：

   • MySQL + 分库分表 + 缓存热点数据：

     • 使用MySQL作为主要存储，通过分库分表策略分散数据存储压力，并使用缓存（如Redis）存储热点数据，以提高查询效率。

   • Neo4J 图数据库：

     • Neo4J 是一种图（网络）数据库，非常适合存储社交数据。它能够通过命令直接查询可能认识的好友、共同好友等关系。

   • HBase分布式数据库 + Hadoop大数据框架：

     • 将好友数据存储在HBase中，通过Hive或Spark进行计算。HBase适合存储大规模结构化数据，而Hive和Spark提供了强大的数据处理能力。