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点赞是个频率比拟高的事件,也不是特地重要的记录,应用缓存来存储还是比拟正当的,另外像排行榜、热议等都能够应用缓存,先来看看点赞是如何实现的吧,具体代码能够 clone 看下哈,跟紧脚步,学技术~
- 作者:solocoder
- juejin.im/post/5bdc257e6fb9a049ba410098
代码出自开源我的项目 CodeRiver,欢送围观:
https://github.com/cachecats/…
本文基于 SpringCloud, 用户发动点赞、勾销点赞后先存入 Redis 中,再每隔两小时从 Redis 读取点赞数据写入数据库中做长久化存储。
点赞性能在很多零碎中都有,但别看性能小,想要做好须要思考的货色还挺多的。
点赞、勾销点赞是高频次的操作,若每次都读写数据库,大量的操作会影响数据库性能,所以须要做缓存。
至于多久从 Redis 取一次数据存到数据库中,依据我的项目的理论状况定吧,我是临时设了两个小时。
我的项目需要须要查看都谁点赞了,所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人,不能简略的做计数。
文章分四局部介绍:
- Redis 缓存设计及实现
- 数据库设计
- 数据库操作
- 开启定时工作长久化存储到数据库
一、Redis 缓存设计及实现
1.1 Redis 装置及运行
Redis 装置请自行查阅相干教程。
说下 Docker 装置运行 Redis
docker run -d -p 6379:6379 redis:4.0.8
如果曾经装置了 Redis,关上命令行,输出启动 Redis 的命令
redis-server
1.2 Redis 与 SpringBoot 我的项目的整合
- 在 pom.xml 中引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
- 在启动类上增加正文 @EnableCaching
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableSwagger2
@EnableFeignClients(basePackages = "com.solo.coderiver.project.client")
@EnableCaching
public class UserApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(UserApplication.class, args);
}
}
- 编写 Redis 配置类 RedisConfig
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import java.net.UnknownHostException;
@Configuration
public class RedisConfig {
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
throws UnknownHostException {Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
template.setKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
}
@Bean
@ConditionalOnMissingBean(StringRedisTemplate.class)
public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
throws UnknownHostException {StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}
至此 Redis 在 SpringBoot 我的项目中的配置曾经实现,能够欢快的应用了。
1.3 Redis 的数据结构类型
Redis 能够存储键与 5 种不同数据结构类型之间的映射,这 5 种数据结构类型别离为 String(字符串)、List(列表)、Set(汇合)、Hash(散列)和 Zset(有序汇合)。
上面来对这 5 种数据结构类型作简略的介绍:
1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格局
用 Redis 存储两种数据,一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据,另一种是每个用户被点赞了多少次,做个简略的计数。
因为须要记录点赞人和被点赞人,还有点赞状态(点赞、勾销点赞),还要固定工夫距离取出 Redis 中所有点赞数据,剖析了下 Redis 数据格式中 Hash 最合适。
因为 Hash 里的数据都是存在一个键里,能够通过这个键很不便的把所有的点赞数据都取出。这个键外面的数据还能够存成键值对的模式,不便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。
设点赞人的 id 为 likedPostId,被点赞人的 id 为 likedUserId,点赞时状态为 1,勾销点赞状态为 0。将点赞人 id 和被点赞人 id 作为键,两个 id 两头用 :: 隔开,点赞状态作为值。
所以如果用户点赞,存储的键为:likedUserId::likedPostId,对应的值为 1。勾销点赞,存储的键为:likedUserId::likedPostId,对应的值为 0。取数据时把键用 :: 切开就失去了两个 id,也很不便。
在可视化工具 RDM 中看到的是这样子
1.5 操作 Redis
将具体操作办法封装到了 RedisService 接口里
RedisService.java
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike;
import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO;
import java.util.List;
public interface RedisService {
/**
* 点赞。状态为 1
* @param likedUserId
* @param likedPostId
*/
void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId);
/**
* 勾销点赞。将状态扭转为 0
* @param likedUserId
* @param likedPostId
*/
void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId);
/**
* 从 Redis 中删除一条点赞数据
* @param likedUserId
* @param likedPostId
*/
void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId);
/**
* 该用户的点赞数加 1
* @param likedUserId
*/
void incrementLikedCount(String likedUserId);
/**
* 该用户的点赞数减 1
* @param likedUserId
*/
void decrementLikedCount(String likedUserId);
/**
* 获取 Redis 中存储的所有点赞数据
* @return
*/
List<UserLike> getLikedDataFromRedis();
/**
* 获取 Redis 中存储的所有点赞数量
* @return
*/
List<LikedCountDTO> getLikedCountFromRedis();}
实现类 RedisServiceImpl.java
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike;
import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO;
import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum;
import com.solo.coderiver.user.service.LikedService;
import com.solo.coderiver.user.service.RedisService;
import com.solo.coderiver.user.utils.RedisKeyUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.Cursor;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@Service
@Slf4j
public class RedisServiceImpl implements RedisService {
@Autowired
RedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
LikedService likedService;
@Override
public void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId) {String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.LIKE.getCode());
}
@Override
public void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) {String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.UNLIKE.getCode());
}
@Override
public void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) {String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
}
@Override
public void incrementLikedCount(String likedUserId) {redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, 1);
}
@Override
public void decrementLikedCount(String likedUserId) {redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, -1);
}
@Override
public List<UserLike> getLikedDataFromRedis() {Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE);
List<UserLike> list = new ArrayList<>();
while (cursor.hasNext()){Map.Entry<Object, Object> entry = cursor.next();
String key = (String) entry.getKey();
// 拆散出 likedUserId,likedPostId
String[] split = key.split("::");
String likedUserId = split[0];
String likedPostId = split[1];
Integer value = (Integer) entry.getValue();
// 组装成 UserLike 对象
UserLike userLike = new UserLike(likedUserId, likedPostId, value);
list.add(userLike);
// 存到 list 后从 Redis 中删除
redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
}
return list;
}
@Override
public List<LikedCountDTO> getLikedCountFromRedis() {Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE);
List<LikedCountDTO> list = new ArrayList<>();
while (cursor.hasNext()){Map.Entry<Object, Object> map = cursor.next();
// 将点赞数量存储在 LikedCountDT
String key = (String)map.getKey();
LikedCountDTO dto = new LikedCountDTO(key, (Integer) map.getValue());
list.add(dto);
// 从 Redis 中删除这条记录
redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, key);
}
return list;
}
}
用到的工具类和枚举类
RedisKeyUtils, 用于依据肯定规定生成 key
public class RedisKeyUtils {
// 保留用户点赞数据的 key
public static final String MAP_KEY_USER_LIKED = "MAP_USER_LIKED";
// 保留用户被点赞数量的 key
public static final String MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT = "MAP_USER_LIKED_COUNT";
/**
* 拼接被点赞的用户 id 和点赞的人的 id 作为 key。格局 222222::333333
* @param likedUserId 被点赞的人 id
* @param likedPostId 点赞的人的 id
* @return
*/
public static String getLikedKey(String likedUserId, String likedPostId){StringBuilder builder = new StringBuilder();
builder.append(likedUserId);
builder.append("::");
builder.append(likedPostId);
return builder.toString();}
}
LikedStatusEnum 用户点赞状态的枚举类
package com.solo.coderiver.user.enums;
import lombok.Getter;
/**
* 用户点赞的状态
*/
@Getter
public enum LikedStatusEnum {LIKE(1, "点赞"),
UNLIKE(0, "勾销点赞 / 未点赞"),
;
private Integer code;
private String msg;
LikedStatusEnum(Integer code, String msg) {
this.code = code;
this.msg = msg;
}
}
二、数据库设计
数据库表中至多要蕴含三个字段:被点赞用户 id,点赞用户 id,点赞状态。再加上主键 id,创立工夫,批改工夫就行了。
建表语句
create table `user_like`(
`id` int not null auto_increment,
`liked_user_id` varchar(32) not null comment '被点赞的用户 id',
`liked_post_id` varchar(32) not null comment '点赞的用户 id',
`status` tinyint(1) default '1' comment '点赞状态,0 勾销,1 点赞',
`create_time` timestamp not null default current_timestamp comment '创立工夫',
`update_time` timestamp not null default current_timestamp on update current_timestamp comment '批改工夫',
primary key(`id`),
INDEX `liked_user_id`(`liked_user_id`),
INDEX `liked_post_id`(`liked_post_id`)
) comment '用户点赞表';
对应的对象 UserLike
import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum;
import lombok.Data;
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;
/**
* 用户点赞表
*/
@Entity
@Data
public class UserLike {
// 主键 id
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Integer id;
// 被点赞的用户的 id
private String likedUserId;
// 点赞的用户的 id
private String likedPostId;
// 点赞的状态. 默认未点赞
private Integer status = LikedStatusEnum.UNLIKE.getCode();
public UserLike() {}
public UserLike(String likedUserId, String likedPostId, Integer status) {
this.likedUserId = likedUserId;
this.likedPostId = likedPostId;
this.status = status;
}
}
三、数据库操作
操作数据库同样封装在接口中
LikedService
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import java.util.List;
public interface LikedService {
/**
* 保留点赞记录
* @param userLike
* @return
*/
UserLike save(UserLike userLike);
/**
* 批量保留或批改
* @param list
*/
List<UserLike> saveAll(List<UserLike> list);
/**
* 依据被点赞人的 id 查问点赞列表(即查问都谁给这个人点赞过)* @param likedUserId 被点赞人的 id
* @param pageable
* @return
*/
Page<UserLike> getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable);
/**
* 依据点赞人的 id 查问点赞列表(即查问这个人都给谁点赞过)* @param likedPostId
* @param pageable
* @return
*/
Page<UserLike> getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable);
/**
* 通过被点赞人和点赞人 id 查问是否存在点赞记录
* @param likedUserId
* @param likedPostId
* @return
*/
UserLike getByLikedUserIdAndLikedPostId(String likedUserId, String likedPostId);
/**
* 将 Redis 里的点赞数据存入数据库中
*/
void transLikedFromRedis2DB();
/**
* 将 Redis 中的点赞数量数据存入数据库
*/
void transLikedCountFromRedis2DB();}
LikedServiceImpl 实现类
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserInfo;
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike;
import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO;
import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum;
import com.solo.coderiver.user.repository.UserLikeRepository;
import com.solo.coderiver.user.service.LikedService;
import com.solo.coderiver.user.service.RedisService;
import com.solo.coderiver.user.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import java.util.List;
@Service
@Slf4j
public class LikedServiceImpl implements LikedService {
@Autowired
UserLikeRepository likeRepository;
@Autowired
RedisService redisService;
@Autowired
UserService userService;
@Override
@Transactional
public UserLike save(UserLike userLike) {return likeRepository.save(userLike);
}
@Override
@Transactional
public List<UserLike> saveAll(List<UserLike> list) {return likeRepository.saveAll(list);
}
@Override
public Page<UserLike> getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable) {return likeRepository.findByLikedUserIdAndStatus(likedUserId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable);
}
@Override
public Page<UserLike> getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable) {return likeRepository.findByLikedPostIdAndStatus(likedPostId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable);
}
@Override
public UserLike getByLikedUserIdAndLikedPostId(String likedUserId, String likedPostId) {return likeRepository.findByLikedUserIdAndLikedPostId(likedUserId, likedPostId);
}
@Override
@Transactional
public void transLikedFromRedis2DB() {List<UserLike> list = redisService.getLikedDataFromRedis();
for (UserLike like : list) {UserLike ul = getByLikedUserIdAndLikedPostId(like.getLikedUserId(), like.getLikedPostId());
if (ul == null){
// 没有记录,间接存入
save(like);
}else{
// 有记录,须要更新
ul.setStatus(like.getStatus());
save(ul);
}
}
}
@Override
@Transactional
public void transLikedCountFromRedis2DB() {List<LikedCountDTO> list = redisService.getLikedCountFromRedis();
for (LikedCountDTO dto : list) {UserInfo user = userService.findById(dto.getId());
// 点赞数量属于无关紧要的操作,出错无需抛异样
if (user != null){Integer likeNum = user.getLikeNum() + dto.getCount();
user.setLikeNum(likeNum);
// 更新点赞数量
userService.updateInfo(user);
}
}
}
}
数据库的操作就这些,次要还是增删改查。
四、开启定时工作长久化存储到数据库
定时工作 Quartz 很弱小,就用它了。
Quartz 应用步骤:
1、增加依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId>
</dependency>
2、编写配置文件
package com.solo.coderiver.user.config;
import com.solo.coderiver.user.task.LikeTask;
import org.quartz.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class QuartzConfig {
private static final String LIKE_TASK_IDENTITY = "LikeTaskQuartz";
@Bean
public JobDetail quartzDetail(){return JobBuilder.newJob(LikeTask.class).withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY).storeDurably().build();
}
@Bean
public Trigger quartzTrigger(){SimpleScheduleBuilder scheduleBuilder = SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
// .withIntervalInSeconds(10) // 设置工夫周期单位秒
.withIntervalInHours(2) // 两个小时执行一次
.repeatForever();
return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(quartzDetail())
.withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY)
.withSchedule(scheduleBuilder)
.build();}
}
3、编写执行工作的类继承自 QuartzJobBean
package com.solo.coderiver.user.task;
import com.solo.coderiver.user.service.LikedService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.time.DateUtils;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
/**
* 点赞的定时工作
*/
@Slf4j
public class LikeTask extends QuartzJobBean {
@Autowired
LikedService likedService;
private SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
@Override
protected void executeInternal(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException {log.info("LikeTask-------- {}", sdf.format(new Date()));
// 将 Redis 里的点赞信息同步到数据库里
likedService.transLikedFromRedis2DB();
likedService.transLikedCountFromRedis2DB();}
}
在定时工作中间接调用 LikedService 封装的办法实现数据同步。
以上就是点赞性能的设计与实现,不足之处还请各位大佬多多指教。
另外,点赞 / 勾销点赞 跟 点赞数 +1/ -1 应该保障是原子操作 , 不然呈现并发问题就会有两条反复的点赞记录 , 所以要给整个原子操作加锁 . 同时须要在 Spring Boot 的零碎敞开钩子函数中补充同步 redis 中点赞数据到 mysql 中的过程 . 不然有可能呈现间隔上一次同步 1 小时 59 分的时候服务器更新 , 把整整两小时的点赞数据都给清空了 . 如果点赞设计到比拟重要流动业务的话这就很难堪了 .
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