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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-server1.2 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")@EnableCachingpublic 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;@Configurationpublic 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@Slf4jpublic 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 */@Getterpublic 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@Datapublic 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@Slf4jpublic 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;@Configurationpublic 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 */@Slf4jpublic 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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