Redis 如何高效实现点赞、取消点赞功能-轻识

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前言

基于 SpringCloud, 用户发起点赞、取消点赞后先存入 Redis 中，再每隔两小时从 Redis 读取点赞数据写入数据库中做持久化存储。

点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。

点赞、取消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，所以需要做缓存。

至于多久从 Redis 取一次数据存到数据库中，根据项目的实际情况定吧，我是暂时设了两个小时。

项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。

文章分四部分介绍：

Redis 缓存设计及实现
数据库设计
数据库操作
开启定时任务持久化存储到数据库

Redis 缓存设计及实现

1.1 Redis 安装及运行

Redis 安装请自行查阅相关教程。

说下Docker 安装运行 Redis

docker run -d -p 6379:6379 redis:4.0.8

如果已经安装了 Redis，打开命令行，输入启动 Redis 的命令

redis-server

1.2 Redis 与 SpringBoot 项目的整合

1.在 pom.xml 中引入依赖

<dependency>  
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>  
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>  
dependency>

2.在启动类上添加注释 @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);
    }
}

3.编写 Redis 配置类 RedisConfig

@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 项目中的配置已经完成，可以愉快的使用了。

1.3 Redis 的数据结构类型

Redis 可以存储键与5种不同数据结构类型之间的映射，这5种数据结构类型分别为String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）和 Zset（有序集合）。

下面来对这5种数据结构类型作简单的介绍：

1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式

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，做个简单的计数。

由于需要记录点赞人和被点赞人，还有点赞状态（点赞、取消点赞），还要固定时间间隔取出 Redis 中所有点赞数据，分析了下 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，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、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，取消点赞状态为 0。将点赞人 id 和被点赞人 id 作为键，两个 id 中间用 :: 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 。取消点赞，存储的键为：likedUserId::likedPostId，对应的值为 0 。取数据时把键用 :: 切开就得到了两个id，也很方便。

在可视化工具 RDM 中看到的是这样子

1.5 操作 Redis

将具体操作方法封装到了 RedisService 接口里

RedisService.java

public interface RedisService { 

    /**
     * 点赞。状态为1
     * @param likedUserId
     * @param likedPostId
     */  
    void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId);

    /**
     * 取消点赞。将状态改变为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 getLikedDataFromRedis();

    /**
     * 获取Redis中存储的所有点赞数量
     * @return  
     */  
    List getLikedCountFromRedis();

}

实现类 RedisServiceImpl.java

@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 getLikedDataFromRedis() {
        CursorObject, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE);
        List list = new ArrayList<>();
        while (cursor.hasNext()){
            Map.Entry<Object, Object> entry = cursor.next();
            String key = (String) entry.getKey();
            //分离出 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 getLikedCountFromRedis() {
        CursorObject, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE);
        List 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, 用于根据一定规则生成 key

public class RedisKeyUtils {

    //保存用户点赞数据的key
    public static final String MAP_KEY_USER_LIKED = "MAP_USER_LIKED";
    //保存用户被点赞数量的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。格式 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

/**
 * 用户点赞的状态
 */
@Getter
public enum LikedStatusEnum {
    LIKE(1, "点赞"),
    UNLIKE(0, "取消点赞/未点赞"),
    ;

    private Integer code;

    private String msg;

    LikedStatusEnum(Integer code, String msg) {
        this.code = code;
        this.msg = msg;
    }
}

数据库设计

数据库表中至少要包含三个字段：被点赞用户id，点赞用户id，点赞状态。再加上主键id，创建时间，修改时间就行了。

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取消，1点赞',
    `create_time` timestamp not null default current_timestamp comment '创建时间',
  `update_time` timestamp not null default current_timestamp on update current_timestamp comment '修改时间',
    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

/**
 * 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;
    }
}

数据库操作

操作数据库同样封装在接口中

LikedService

public interface LikedService {
 
    /**
    * 保存点赞记录
    * @param userLike
    * @return
    */
   UserLike save(UserLike userLike);
 
    /**
    * 批量保存或修改
    * @param list
    */
   List saveAll(List list);
 

   /**
    * 根据被点赞人的id查询点赞列表（即查询都谁给这个人点赞过）
    * @param likedUserId 被点赞人的id
    * @param pageable
    * @return
    */
   Page getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable);


    /**
    * 根据点赞人的id查询点赞列表（即查询这个人都给谁点赞过）
    * @param likedPostId
    * @param pageable
    * @return
    */
   Page getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable);
 
    /**
    * 通过被点赞人和点赞人id查询是否存在点赞记录
    * @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

@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 saveAll(List list) {
        return likeRepository.saveAll(list);
    }

    @Override
    public Page getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable) {
        return likeRepository.findByLikedUserIdAndStatus(likedUserId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable);
    }

    @Override
    public Page 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 list = redisService.getLikedDataFromRedis();
        for (UserLike like : list) {
            UserLike ul = getByLikedUserIdAndLikedPostId(like.getLikedUserId(), like.getLikedPostId());
            if (ul == null){
                //没有记录，直接存入
                save(like);
            }else{
                //有记录，需要更新
                ul.setStatus(like.getStatus());
                save(ul);
            }
        }
    }

    @Override
    @Transactional
    public void transLikedCountFromRedis2DB() {
        List 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，出错无需抛异常
            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，主要还是增删改查。

开启定时任务持久化存储到数据库

定时任务 Quartz 很强大，就用它了。

Quartz 使用步骤：

1.添加依赖

<dependency>  
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>  
    <artifactId>spring-boot-starter-quartzartifactId>  
dependency>

2.编写配置文件

@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) //设置时间周期单位秒
                .withIntervalInHours(2) //两个小时执行一次
                .repeatForever();
        return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(quartzDetail())
                .withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY)
                .withSchedule(scheduleBuilder)
                .build();
    }
}

3.编写执行任务的类继承自 QuartzJobBean

/**
 * 点赞的定时任务
 */
@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();
    }
}

在定时任务中直接调用 LikedService 封装的方法完成数据同步。

以上就是点赞功能的设计与实现，不足之处还请各位大佬多多指教。

另外，点赞/取消点赞跟点赞数 +1/ -1 应该保证是原子操作，不然出现并发问题就会有两条重复的点赞记录，所以要给整个原子操作加锁。

同时需要在Spring Boot 的系统关闭钩子函数中补充同步redis中点赞数据到mysql中的过程 . 不然有可能出现距离上一次同步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。如果点赞设计到比较重要活动业务的话这就很尴尬了。

来源：blog.csdn.net/lsy0903/article/details/103949459

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