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點贊模塊設計 - Redis緩存 + 定時寫入數據庫實現高性能點贊功能

CocoaChina / 3550人閱讀

摘要:本文基于用戶發起點贊取消點贊后先存入中,再每隔兩小時從讀取點贊數據寫入數據庫中做持久化存儲。點贊取消點贊是高頻次的操作,若每次都讀寫數據庫,大量的操作會影響數據庫性能,所以需要做緩存。狀態為取消點贊。

源碼地址:https://github.com/cachecats/...

點贊是作為整個系統的一個小模塊,代碼在 user-service 用戶服務下。


本文基于 SpringCloud, 用戶發起點贊、取消點贊后先存入 Redis 中,再每隔兩小時從 Redis 讀取點贊數據寫入數據庫中做持久化存儲。

點贊功能在很多系統中都有,但別看功能小,想要做好需要考慮的東西還挺多的。

點贊、取消點贊是高頻次的操作,若每次都讀寫數據庫,大量的操作會影響數據庫性能,所以需要做緩存。

至于多久從 Redis 取一次數據存到數據庫中,根據項目的實際情況定吧,我是暫時設了兩個小時。

項目需求需要查看都誰點贊了,所以要存儲每個點贊的點贊人、被點贊人,不能簡單的做計數。

文章分四部分介紹:

Redis 緩存設計及實現

數據庫設計

數據庫操作

開啟定時任務持久化存儲到數據庫

一、Redis 緩存設計及實現 1.1 Redis 安裝及運行

Redis 安裝請自行查閱相關教程。

說下Docker 安裝運行 Redis

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

如果已經安裝了 Redis,打開命令行,輸入啟動 Redis 的命令

redis-server
1.2 Redis 與 SpringBoot 項目的整合

pom.xml 中引入依賴


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis

在啟動類上添加注釋 @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);
    }
}

編寫 Redis 配置類 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 redisTemplate(
            RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)
            throws UnknownHostException {

        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper om = new ObjectMapper();
        om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om);

        RedisTemplate template = new RedisTemplate();
        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 項目中的配置已經完成,可以愉快的使用了。

1.3 Redis 的數據結構類型

Redis 可以存儲鍵與5種不同數據結構類型之間的映射,這5種數據結構類型分別為String(字符串)、List(列表)、Set(集合)、Hash(散列)和 Zset(有序集合)。

下面來對這5種數據結構類型作簡單的介紹:

結構類型 結構存儲的值 結構的讀寫能力
String 可以是字符串、整數或者浮點數 對整個字符串或者字符串的其中一部分執行操作;對象和浮點數執行自增(increment)或者自減(decrement)
List 一個鏈表,鏈表上的每個節點都包含了一個字符串 從鏈表的兩端推入或者彈出元素;根據偏移量對鏈表進行修剪(trim);讀取單個或者多個元素;根據值來查找或者移除元素
Set 包含字符串的無序收集器(unorderedcollection),并且被包含的每個字符串都是獨一無二的、各不相同 添加、獲取、移除單個元素;檢查一個元素是否存在于某個集合中;計算交集、并集、差集;從集合里賣弄隨機獲取元素
Hash 包含鍵值對的無序散列表 添加、獲取、移除單個鍵值對;獲取所有鍵值對
Zset 字符串成員(member)與浮點數分值(score)之間的有序映射,元素的排列順序由分值的大小決定 添加、獲取、刪除單個元素;根據分值范圍(range)或者成員來獲取元素
1.4 點贊數據在 Redis 中的存儲格式

用 Redis 存儲兩種數據,一種是記錄點贊人、被點贊人、點贊狀態的數據,另一種是每個用戶被點贊了多少次,做個簡單的計數。

由于需要記錄點贊人和被點贊人,還有點贊狀態(點贊、取消點贊),還要固定時間間隔取出 Redis 中所有點贊數據,分析了下 Redis 數據格式中 Hash 最合適。

因為 Hash 里的數據都是存在一個鍵里,可以通過這個鍵很方便的把所有的點贊數據都取出。這個鍵里面的數據還可以存成鍵值對的形式,方便存入點贊人、被點贊人和點贊狀態。

設點贊人的 id 為 likedPostId,被點贊人的 id 為 likedUserId ,點贊時狀態為 1,取消點贊狀態為 0。將點贊人 id 和被點贊人 id 作為鍵,兩個 id 中間用 :: 隔開,點贊狀態作為值。

所以如果用戶點贊,存儲的鍵為:likedUserId::likedPostId,對應的值為 1 。

取消點贊,存儲的鍵為:likedUserId::likedPostId,對應的值為 0 。

取數據時把鍵用 :: 切開就得到了兩個id,也很方便。

在可視化工具 RDM 中看到的是這樣子

1.5 操作 Redis

Redis 各種數據格式的操作方法可以看看 這篇文章 ,寫的非常好。

將具體操作方法封裝到了 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 {

    /**
     * 點贊。狀態為1
     * @param likedUserId
     * @param likedPostId
     */
    void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId);

    /**
     * 取消點贊。將狀態改變為0
     * @param likedUserId
     * @param likedPostId
     */
    void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId);

    /**
     * 從Redis中刪除一條點贊數據
     * @param likedUserId
     * @param likedPostId
     */
    void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId);

    /**
     * 該用戶的點贊數加1
     * @param likedUserId
     */
    void incrementLikedCount(String likedUserId);

    /**
     * 該用戶的點贊數減1
     * @param likedUserId
     */
    void decrementLikedCount(String likedUserId);

    /**
     * 獲取Redis中存儲的所有點贊數據
     * @return
     */
    List getLikedDataFromRedis();

    /**
     * 獲取Redis中存儲的所有點贊數量
     * @return
     */
    List getLikedCountFromRedis();

}
實現類 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 getLikedDataFromRedis() {
        Cursor> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE);
        List list = new ArrayList<>();
        while (cursor.hasNext()){
            Map.Entry entry = cursor.next();
            String key = (String) entry.getKey();
            //分離出 likedUserId,likedPostId
            String[] split = key.split("::");
            String likedUserId = split[0];
            String likedPostId = split[1];
            Integer value = (Integer) entry.getValue();

            //組裝成 UserLike 對象
            UserLike userLike = new UserLike(likedUserId, likedPostId, value);
            list.add(userLike);

            //存到 list 后從 Redis 中刪除
            redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
        }

        return list;
    }

    @Override
    public List getLikedCountFromRedis() {
        Cursor> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE);
        List list = new ArrayList<>();
        while (cursor.hasNext()){
            Map.Entry map = cursor.next();
            //將點贊數量存儲在 LikedCountDT
            String key = (String)map.getKey();
            LikedCountDTO dto = new LikedCountDTO(key, (Integer) map.getValue());
            list.add(dto);
            //從Redis中刪除這條記錄
            redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, key);
        }
        return list;
    }
}

用到的工具類和枚舉類

RedisKeyUtils, 用于根據一定規則生成 key
public class RedisKeyUtils {

    //保存用戶點贊數據的key
    public static final String MAP_KEY_USER_LIKED = "MAP_USER_LIKED";
    //保存用戶被點贊數量的key
    public static final String MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT = "MAP_USER_LIKED_COUNT";

    /**
     * 拼接被點贊的用戶id和點贊的人的id作為key。格式 222222::333333
     * @param likedUserId 被點贊的人id
     * @param likedPostId 點贊的人的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 用戶點贊狀態的枚舉類
package com.solo.coderiver.user.enums;

import lombok.Getter;

/**
 * 用戶點贊的狀態
 */
@Getter
public enum LikedStatusEnum {
    LIKE(1, "點贊"),
    UNLIKE(0, "取消點贊/未點贊"),
    ;

    private Integer code;

    private String msg;

    LikedStatusEnum(Integer code, String msg) {
        this.code = code;
        this.msg = msg;
    }
}
二、數據庫設計

數據庫表中至少要包含三個字段:被點贊用戶id,點贊用戶id,點贊狀態。再加上主鍵id,創建時間,修改時間就行了。

建表語句

create table `user_like`(
    `id` int not null auto_increment,
    `liked_user_id` varchar(32) not null comment "被點贊的用戶id",
    `liked_post_id` varchar(32) not null comment "點贊的用戶id",
    `status` tinyint(1) default "1" comment "點贊狀態,0取消,1點贊",
    `create_time` timestamp not null default current_timestamp comment "創建時間",
  `update_time` timestamp not null default current_timestamp on update current_timestamp comment "修改時間",
    primary key(`id`),
    INDEX `liked_user_id`(`liked_user_id`),
    INDEX `liked_post_id`(`liked_post_id`)
) comment "用戶點贊表";

對應的對象 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;

/**
 * 用戶點贊表
 */
@Entity
@Data
public class UserLike {

    //主鍵id
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Integer id;

    //被點贊的用戶的id
    private String likedUserId;

    //點贊的用戶的id
    private String likedPostId;

    //點贊的狀態.默認未點贊
    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、數據庫操作

操作數據庫同樣封裝在接口中

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 {

    /**
     * 保存點贊記錄
     * @param userLike
     * @return
     */
    UserLike save(UserLike userLike);

    /**
     * 批量保存或修改
     * @param list
     */
    List saveAll(List list);


    /**
     * 根據被點贊人的id查詢點贊列表(即查詢都誰給這個人點贊過)
     * @param likedUserId 被點贊人的id
     * @param pageable
     * @return
     */
    Page getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable);

    /**
     * 根據點贊人的id查詢點贊列表(即查詢這個人都給誰點贊過)
     * @param likedPostId
     * @param pageable
     * @return
     */
    Page getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable);

    /**
     * 通過被點贊人和點贊人id查詢是否存在點贊記錄
     * @param likedUserId
     * @param likedPostId
     * @return
     */
    UserLike getByLikedUserIdAndLikedPostId(String likedUserId, String likedPostId);

    /**
     * 將Redis里的點贊數據存入數據庫中
     */
    void transLikedFromRedis2DB();

    /**
     * 將Redis中的點贊數量數據存入數據庫
     */
    void transLikedCountFromRedis2DB();

}
LikedServiceImpl 實現類
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 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){
                //沒有記錄,直接存入
                save(like);
            }else{
                //有記錄,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());
            //點贊數量屬于無關緊要的操作,出錯無需拋異常
            if (user != null){
                Integer likeNum = user.getLikeNum() + dto.getCount();
                user.setLikeNum(likeNum);
                //更新點贊數量
                userService.updateInfo(user);
            }
        }
    }
}

數據庫的操作就這些,主要還是增刪改查。

四、開啟定時任務持久化存儲到數據庫

定時任務 Quartz 很強大,就用它了。

Quartz 使用步驟:

添加依賴


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-quartz

編寫配置文件

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)  //設置時間周期單位秒
                .withIntervalInHours(2)  //兩個小時執行一次
                .repeatForever();
        return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(quartzDetail())
                .withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY)
                .withSchedule(scheduleBuilder)
                .build();
    }
}

編寫執行任務的類繼承自 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;

/**
 * 點贊的定時任務
 */
@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()));

        //將 Redis 里的點贊信息同步到數據庫里
        likedService.transLikedFromRedis2DB();
        likedService.transLikedCountFromRedis2DB();
    }
}

在定時任務中直接調用 LikedService 封裝的方法完成數據同步。


以上就是點贊功能的設計與實現,不足之處還請各位大佬多多指教。

如有更好的實現方案歡迎在評論區交流…


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    摘要:綜合上述缺點,小明痛定思痛,提出了經營方式二。當客戶下單,小明按送達地點標注好,依次放在一個地方。因此,有強一致性要求的數據,不能放緩存。迅速判斷出,請求所攜帶的是否合法有效。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVbvHHL?w=1341&h=448); 絕大部分寫業務的程序員,在實際開發中使用 Redis 的時候,只會 Set Value 和...

    zhiwei 評論0 收藏0
  • 分布式系統關注點——360°全方位解讀「緩存

    摘要:在一個成熟的系統中,能夠運用到緩存的地方其實并不是一處。那么在以終端用戶為起點,系統所用的數據庫為終點的這條道路上可以作為緩存設立點的位置大致有以下這些。緩存也有一系列的副作用需要考慮。 如果這是第二次看到我的文章,歡迎文末掃碼訂閱我個人的公眾號(跨界架構師)喲~ 本文長度為3578字,建議閱讀10分鐘。堅持原創,每一篇都是用心之作~ 此前的「伸縮性」章節結束了,此文是「高性能」章...

    alanoddsoff 評論0 收藏0

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