目录
- 前言
- 一、set类型
- 二、set 类型数据的基本操作
- 三、set 类型数据的扩展操作
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- 业务场景一
- 业务场景二
- 业务场景三
- 业务场景四
- 业务场景五
- 四、set 类型数据操作的注意事项
前言
一、set类型
- 新的存储需求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率(list类型有顺序有索引存储大量数据但链表结构查询效率低)
- 需要的存储结构：能够保存大量的数据，高效的内部存储机制，便于查询
- 系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成set集合
- 随机挑选其中部分信息
- 配合用户关注信息分类中的热点信息组织成展示的全信息集合
- 随机获取集合中指定数量的数据[原集合不变]
- 推荐过了可能还会推
- 随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合[原集合发生改变]
- 推荐过了不会再推，分配过了不会再分[比如给每个人分配不同任务]
- 求两个集合的交、并、差集并存储到指定集合中
- 依赖set集合数据不重复的特征[将一个人对应的所有操作放到一个set集合中]，依赖set集合hash存储结构特征完成数据过滤与快速查询
- 根据用户id获取用户所有角色
- 根据用户所有角色获取用户所有操作权限放入set集合
- Redis 应用于同类型数据的快速去重
- 基于经营战略设定问题用户发现、鉴别规则——被列入黑名单
- 周期性更新满足规则的用户黑名单，加入set集合
- 用户行为信息达到后与黑名单进行比对，确认行为去向
- 黑名单过滤IP地址：应用于开放游客访问权限的信息源
- 黑名单过滤设备信息：应用于限定访问设备的信息源[识别设备]本人手机在宿舍一连校园 路由器就会 红(T=T)
- 黑名单过滤用户：应用于基于访问权限的信息源
- Redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制
三、set 类型数据的扩展操作
业务场景一
每位用户首次注册使用今日头条时会设置3项爱好的内容，但是后期为了增加用户的活跃度、兴趣点，必须让用户对其他信息类别逐渐产生兴趣，增加客户留存度(用户粘性)，如何实现/p>
业务分析
解决方案
解决方案
Tips ：
业务场景五
**黑名单：**开放性但会过滤
资讯类信息类 站追求高访问量，但是由于其信息的价值，往往容易被不法分子利用，通过爬虫技术，快速获取信息，个别特种行业 站信息通过爬虫获取分析后，可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火车票、机票、酒店刷票代购软件，电商刷评论、刷好评。
同时爬虫带来的伪流量也会给经营者带来错觉，产生错误的决策，有效避免 站被爬虫反复爬取成为每个 站都要考虑的基本问题。在基于技术层面区分出爬虫用户后，需要将此类用户进行有效的屏蔽，这就是黑名单的典型应用。
ps:不是说爬虫一定做摧毁性的工作，有些小型 站需要爬虫为其带来一些流量。
白名单：限定性
对于安全性更高的应用访问，仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的，此时需要设定可访问的用户群体，依赖白名单做更为苛刻的访问验证。
解决方案
具体操作的原理与业务场景四一样
Tips：
四、set 类型数据操作的注意事项
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