点赞功能到底用-MySQL-还是-Redis

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真正聪明的人看似笨拙,其实是不自炫耀;真正有才华的人看似木讷,其实是不露锋芒。

点赞功能是目前 app 开发基本的功能

今天我们就来聊聊点赞、评论、收藏等这些场景的 db 数据库设计问题~

1. 我们先来看看场景的需求:

  • 显示点赞数量
  • 判断用户是否点过赞,用于去重,必须的判断
  • 显示个人点赞列表,一般在用户中心
  • 显示文章点赞列表

我们先看一下头条和微博的例子


这两个都是具有顶级流量的,后端肯定有复杂的架构,我们今天只谈大众化的方案。

2.1 mysql 方案

mysql 方案, 随着 nosql 的流行,大数据的持续热点,但是 mysql 仍然不可替代,对于大多数的中小项目,低于千万级的数据量,采用 mysql 分表 +cache,是完全可以胜任的,而且稳定性是其他方案无可比拟的:

-- 文章表  
create table post {post_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
 ......  
 star_num int(11) COMMENT '点赞数量'  
}  
  
-- 用户表  
  
create table user {user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
 ......  
 star_num int(11) COMMENT '点赞数量'  
}  
  
-- 点赞表  
create table star {id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
 post_id,  
 user_id,  
 ......  
}

常用的查询:

查询用户点赞过的文章 select post_id from star where user_id=?

查询文章的点赞用户 select user_id from star where post_id=?

点赞数量可以通过定时异步统计更新到 post 和 user 表中。

数据量不大的时候,这种设计基本可以满足需求了,

缺点:

数据量大时,一张表在查询时压力巨大,需要分表,而不论用 post_id 还是 user_id 来 hash 分表都与我们的需求有冲突,唯一的办法就是做两个表冗余。这增加了存储空间和维护工作量,还可能有一致性问题。

2.2 redis 方案

当数据量达到上亿的量,上 cache 是必经的阶段,由于点赞这种动作很随意,很多人看到大拇指就想点,所以数据量增长很快,数据规模上来后,对 mysql 读写都有很大的压力,这时就要考虑 memcache、redis 进行存储或 cache。

为什么一般都选择 redis,redis 作为流行的 nosql,有着丰富的数据类型,可以适应多个场景的需求。

采用 redis 有两种用途,一种是 storage,一种是纯 cache,需要 +mysql 一起。纯 cache 就是把数据从 mysql 先写入 redis,用户先读 cache,miss 后再拉取 MySQL,同时 cache 做同步。

多数场景二者是同时使用的,并不冲突。

下面说下 redis 作为 storage 的方案:

场景 a:显示点赞数量

在点赞的地方,只是显示一个点赞数量,能区分用户是否点赞过,一般用户不关心这个列表,这个场景只要一个数字就可以了,当数量比较大时,一般显示为 ”7k” ,”10W” 这样。

以文章 id 为 key

// 以文章 id=888 为例   
127.0.0.1:6379[2]> set star:tid:888 898 // 设置点赞数量   
OK   
127.0.0.1:6379[2]> incr star:tid:888 // 实现数量自增 (integer)   
899

场景 b:点赞去重,避免重复点赞

要实现这个需求,必须有文章点赞的 uid 列表,以 uid 为 key 场景 c:一般在用户中心,可以看到用户自己的点赞列表

这个需求可以使用场景 b 的数据来实现。

场景 d:文章的点赞列表,类似场景 b,以文章 id 为 key

// 以文章 id=888 为例   
127.0.0.1:6379[2]> sadd star:list:tid:888 123 456 789 // 点赞 uid 列表 (integer)   
3   
127.0.0.1:6379[2]> sismember star:list:tid:888 456 // 判断是否点赞 (integer)   
1

点赞的地方,如果点赞过显示红色,没有则显示黑白色,

今日头条是没有地方可以看到点赞列表的,而微博点进去,详情页可以看到点赞列表,但是只会显示最近的几十条,没有分页显示。

如下图,我选了一条热点,拥有众多粉丝的“猪猪”

可能有人觉得,点赞列表没人关心,存储又会浪费大量资源,不如不存!但是,这个数据是必须要有的。两点:

  • 去重。点赞数可以不精确,但去重必须是精确的,
  • 另外一个社交产品,用户行为的一点一滴都需要记录,对于后续的用户行为分析和数据挖掘都是有意义的。

上面使用 string 存储的用户点赞数量,除了 string,还可以用 hash 来存储,对文章 id 分块,每 100 个存到一个 hash,分别存入 hash table,每个文章 id 为 hash 的一个 key,value 存储点赞的用户 id,如果点赞用户很多,避免 id 过多产生性能问题,可以单列出来,用 sorted set 结构保存,热点的毕竟是少数。

方案优缺点比对

hash:使用了更少的全局 key,节省了内存空间;但是也带来了问题

如何根据文章 id 路由到对应的 hash?

查找一个用户 id 是在 hash 还是 set?存在不确定性

使用 hash 虽然节省了空间,但增加了复杂度,如何选择就看个人需求了。

除此之外,你还有其他的方法吗?

3. 数据一致性

redis 作为 storage 使用时,一定要做好数据的持久化,必须开启 rdb 和 aof,这会导致业务只能使用一半的机器内存,所以要做好容量的监控,及时扩容。

另外只要有数据 copy,就会有一致性问题,这就是另外一个很重要的话题了。

正文完
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