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Redis高效实现点赞、取消点赞只需这四步

数据库开发技术 作者:数据和云 时间:2020-01-13 10:27:29 0 删除 编辑

来自: 掘金,作者: solocoder

链接:https://juejin.im/post/5bdc257e6fb9a049ba410098


本文基于 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


一、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.boot </ groupId>
     < artifactId>spring-boot-starter-data-redis </ artifactId>
</ 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


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 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


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);

     /**
     * 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<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< ObjectObject>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE);
         List<UserLike> list =  new ArrayList<>();
         while (cursor.hasNext()){
             Map.Entry< ObjectObject> 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<LikedCountDTO> getLikedCountFromRedis() {
        Cursor< Map.Entry< ObjectObject>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE);
         List<LikedCountDTO> list =  new ArrayList<>();
         while (cursor.hasNext()){
             Map.Entry< ObjectObject> 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


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"取消点赞/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( 32not  null  comment  '被点赞的用户id',
     `liked_post_id`  varchar( 32not  null  comment  '点赞的用户id',
     `status` tinyint( 1default  '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


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 {

     /**
     * 保存点赞记录
     *  @param userLike
     *  @return
     */

     UserLike  save (UserLike userLike);

     /**
     * 批量保存或修改
     *  @param list
     */

     List<UserLike>  saveAll (List<UserLike> 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<UserLike>  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<UserLike>  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


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,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<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。

四、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.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


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 .


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