利用Redis實現點贊功能的範例程式碼

2022-06-28 18:03:43

提到點贊，大家一想到的是不是就是朋友圈的點贊呀？其實點贊對我們來說並不陌生，我們經常會在手機軟體或者網頁中看到它，今天就讓我們來了解一下它的實現吧。我們常見的設計思路大概分為兩種：一種自然是用 MySQL 等資料庫直接落地儲存，另外一種就是將點讚的資料儲存到 Redis 等快取裡，在一定時間後刷回 MySQL 等資料庫。

MySQL 和 Redis優缺點

首先我們來說一下兩種方法各自的優缺點：我們以 MySQL 和 Redis 為例。

1、直接寫入資料庫：

優點：這種方法實現簡單，只需完成資料庫的增刪改查就行；

缺點：資料庫讀寫壓力大，如果遇到熱門文章在短時間內被大量點讚的情況，直接運算元據庫會給資料庫帶來巨大壓力，影響效率。

2、使用 Redis 快取：

優點：效能高，讀寫速度快，緩解資料庫讀寫的壓力；

缺點：開發複雜，不能保證資料安全性即 redis 掛掉的時候會丟失資料，同時不及時同步 redis 中的資料，可能會在 redis 記憶體置換的時候被淘汰掉。不過對於點贊資料我們不需要那麼精確，丟失一點資料問題不大。

接下來就從以下三個方面對點贊功能做詳細的介紹

•Redis 快取設計

•資料庫設計

•開啟定時任務持久化儲存到資料庫

1、Redis 快取設計及實現

Redis 的整合我們在上一篇文章中已經介紹過了，此處就不再贅述了。我們瞭解到，我們在做點讚的時候需要記錄以下幾類資料：一類是某使用者被其他使用者點讚的詳細記錄，一類是。考慮到查詢與存取方便快捷，我這邊採用 Hash 結構進行儲存，儲存結構如下：

（1）某使用者被其他使用者點讚的詳細記錄： MAP_USER_LIKED 為鍵值，被點贊使用者id::點贊使用者id 為 filed， 1或者0 為 value

（2）某使用者被點讚的數量統計： MAP_USER_LIKED_COUNT 為鍵值，被點贊使用者id 為 filed， count 為 value

部分程式碼如下

/**
* 將使用者被其他使用者點讚的資料存到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());
}

//取消點贊
@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());
}

/**
* 將被點贊使用者的數量+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);
}

/**
* 獲取Redis中的使用者點贊詳情記錄
*/
@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("::");
        String likedUserId = split[0];
        String likedPostId = split[1];
        Integer value = (Integer) entry.getValue();
        //組裝成 UserLike 物件
        UserLikeDetail userLikeDetail = new UserLikeDetail(likedUserId, likedPostId, value);
        list.add(userLikeDetail);
        //存到 list 後從 Redis 中刪除
        redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
    }
    return list;
}

/**
* 獲取Redis中的使用者被點贊數量
*/
@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 後從 Redis 中刪除
        redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT,key);
    }
    return list;
}

Redis 儲存結構如圖

2、資料庫設計

這裡我們可以和直接將點贊資料存到資料庫一樣，設計兩張表：

(1)使用者被其他使用者點讚的詳細記錄: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 '被點讚的使用者id',
  `liked_post_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '點讚的使用者id',
  `status` tinyint(1) NULL DEFAULT 1 COMMENT '點贊狀態，0取消，1點贊',
  `create_time` timestamp(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT '建立時間',
  `update_time` timestamp(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT '修改時間',
  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 = '使用者點贊表' ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

(2)使用者被點讚的數量統計: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、開啟定時任務持久化儲存到資料庫

我們使用 Quartz 來實現定時任務，將 Redis 中的資料儲存到資料庫中，為了演示效果，我們可以設定一分鐘或者兩分鐘儲存一遍資料，這個視具體業務而定。在同步資料的過程中，我們首先要將 Redis 中的資料在資料庫中進行查重，捨棄重複資料，這樣我們的資料才會更加準確。

部分程式碼如下

//同步redis的使用者點贊資料到資料庫
@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);
            //沒有記錄，直接存入
            userLikeDetail.setCreateTime(LocalDateTime.now());
            userLikeDetailMapper.insert(userLikeDetail);
        }else{
            //有記錄，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());
        //點贊數量屬於無關緊要的操作，出錯無需拋異常
        if (user != null){
            Integer likeNum = user.getLikeNum() + item.getValue();
            user.setLikeNum(likeNum);
            //更新點贊數量
            userLikeCountMapper.updateById(user);
        }
    });
}

至此我們就實現了基於 Redis 的點贊功能，我們還需要注意一點：查詢使用者點贊情況時，需要同時查詢資料庫+快取中的資料。

以上就是利用Redis實現點贊功能的範例程式碼的詳細內容，更多關於Redis點贊功能的資料請關注it145.com其它相關文章！

利用Redis實現點贊功能的範例程式碼

目錄

MySQL 和 Redis優缺點

1、Redis 快取設計及實現

部分程式碼如下

Redis 儲存結構如圖

2、資料庫設計

3、開啟定時任務持久化儲存到資料庫

部分程式碼如下

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