巧用redis实现点赞功能，它不比mysql香吗？

提到点赞，大家一想到的是不是就是朋友圈的点赞呀？其实点赞对我们来说并不陌生，我们经常会在手机软件或者网页中看到它，今天就让我们来了解一下它的实现吧。我们常见的设计思路大概分为两种：一种自然是用MySQL等数据库直接落地存储， 另外一种就是将点赞的数据保存到Redis等缓存里，在一定时间后刷回MySQL等数据库。

首先我们来说一下两种方法各自的优缺点：我们以MySQL和Redis为例。

1、直接写入数据库：

优点：

 这种方法实现简单，只需完成数据库的增删改查就行；

缺点：

 数据库读写压力大，如果遇到热门文章在短时间内被大量点赞的情况，直接操作数据库会给数据库带来巨大压力，影响效率。

2、使用Redis缓存：

优点：

 性能高，读写速度快，缓解数据库读写的压力；

缺点：

 开发复杂，不能保证数据安全性即redis挂掉的时候会丢失数据， 同时不及时同步redis中的数据， 可能会在redis内存置换的时候被淘汰掉。不过对于点赞数据我们不需要那么精确，丢失一点数据问题不大。

接下来就从以下三个方面对点赞功能做详细的介绍

•Redis 缓存设计•数据库设计•开启定时任务持久化存储到数据库

1、Redis缓存设计及实现

Redis的整合我们在上一篇文章中已经介绍过了，此处就不再赘述了。我们了解到，我们在做点赞的时候需要记录以下几类数据：一类是某用户被其他用户点赞的详细记录，一类是。考虑到查询与存取方便快捷，我这边采用Hash结构进行存储，存储结构如下：

（1）某用户被其他用户点赞的详细记录：

MAP_USER_LIKED

为键值，

被点赞用户id::点赞用户id

为filed，

1或者0

为value

（2）某用户被点赞的数量统计：

MAP_USER_LIKED_COUNT

为键值，

被点赞用户id

为filed，

count

为value

部分代码如下：

/**
* 将用户被其他用户点赞的数据存到redis
*/
@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());
}

//取消点赞
@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());
}

/**
* 将被点赞用户的数量+1
*/
@Override
public void incrementLikedCount(String likedUserId) {
 redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT,likedUserId,1);
}

//-1
@Override
public void decrementLikedCount(String likedUserId) {
 redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, -1);
}

/**
* 获取Redis中的用户点赞详情记录
*/
@Override
public List<UserLikeDetail> getLikedDataFromRedis() {
 Cursor<Map.Entry<Object,Object>> scan = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE);
 List<UserLikeDetail> list = new ArrayList<>();
 while (scan.hasNext()){
 Map.Entry<Object, Object> entry = scan.next();
 String key = (String) entry.getKey();
 String[] split = key.split(&quot;::&quot;);
 String likedUserId = split[0];
 String likedPostId = split[1];
 Integer value = (Integer) entry.getValue();
 //组装成 UserLike 对象
 UserLikeDetail userLikeDetail = new UserLikeDetail(likedUserId, likedPostId, value);
 list.add(userLikeDetail);
 //存到 list 后从 Redis 中删除
 redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
 }
 return list;
}

/**
* 获取Redis中的用户被点赞数量
*/
@Override
public List<UserLikCountDTO> getLikedCountFromRedis() {
 Cursor<Map.Entry<Object,Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE);
 List<UserLikCountDTO> list = new ArrayList<>();
 while(cursor.hasNext()){
 Map.Entry<Object, Object> map = cursor.next();
 String key = (String) map.getKey();
 Integer value = (Integer) map.getValue();
 UserLikCountDTO userLikCountDTO = new UserLikCountDTO(key,value);
 list.add(userLikCountDTO);
 //存到 list 后从 Redis 中删除
 redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT,key);
 }
 return list;
}


Redis存储结构如图

2、数据库设计

这里我们可以和直接将点赞数据存到数据库一样，设计两张表：

(1)用户被其他用户点赞的详细记录:user_like_detail

DROP TABLE IF EXISTS `user_like_detail`;
CREATE TABLE `user_like_detail` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `liked_user_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '被点赞的用户id',
 `liked_post_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '点赞的用户id',
 `status` tinyint(1) NULL DEFAULT 1 COMMENT '点赞状态，0取消，1点赞',
 `create_time` timestamp(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT '创建时间',
 `update_time` timestamp(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT '修改时间',
 PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
 INDEX `liked_user_id`(`liked_user_id`) USING BTREE,
 INDEX `liked_post_id`(`liked_post_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 7 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '用户点赞表' ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;


(2)用户被点赞的数量统计:user_like_count

DROP TABLE IF EXISTS `user_like_count`;
CREATE TABLE `user_like_count` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `like_num` int(11) NULL DEFAULT 0,
 PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 7 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;


3、开启定时任务持久化存储到数据库

我们使用Quartz来实现定时任务，将Redis中的数据存储到数据库中，为了演示效果，我们可以设置一分钟或者两分钟存储一遍数据，这个视具体业务而定。在同步数据的过程中，我们首先要将Redis中的数据在数据库中进行查重，舍弃重复数据，这样我们的数据才会更加准确。

部分代码如下

//同步redis的用户点赞数据到数据库
@Override
@Transactional
public void transLikedFromRedis2DB() {
 List<UserLikeDetail> list = redisService.getLikedDataFromRedis();
 list.stream().forEach(item->{
 //查重
 UserLikeDetail userLikeDetail = userLikeDetailMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<UserLikeDetail>()
 .eq(UserLikeDetail::getLikedUserId, item.getLikedUserId())
 .eq(UserLikeDetail::getLikedPostId, item.getLikedPostId()));
 if (userLikeDetail == null){
 userLikeDetail = new UserLikeDetail();
 BeanUtils.copyProperties(item, userLikeDetail);
 //没有记录，直接存入
 userLikeDetail.setCreateTime(LocalDateTime.now());
 userLikeDetailMapper.insert(userLikeDetail);
 }else{
 //有记录，需要更新
 userLikeDetail.setStatus(item.getStatus());
 userLikeDetail.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
 userLikeDetailMapper.updateById(item);
 }
 });
}

@Override
@Transactional
public void transLikedCountFromRedis2DB() {
 List<UserLikCountDTO> list = redisService.getLikedCountFromRedis();
 list.stream().forEach(item->{
 UserLikeCount user = userLikeCountMapper.selectById(item.getKey());
 //点赞数量属于无关紧要的操作，出错无需抛异常
 if (user != null){
 Integer likeNum = user.getLikeNum() + item.getValue();
 user.setLikeNum(likeNum);
 //更新点赞数量
 userLikeCountMapper.updateById(user);
 }
 });
}


至此我们就实现了基于Redis的点赞功能，我们还需要注意一点：查询用户点赞情况时，需要同时查询数据库+缓存中的数据。

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