点赞模块设计:Redis缓存 + 定时写入数据库实现高性能点赞功能

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。(Redis常见面试题，可以参考这里)

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<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE);
 List<UserLike> 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<LikedCountDTO> getLikedCountFromRedis() {
 Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE);
 List<LikedCountDTO> 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

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(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

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。

如有更好的实现方案欢迎在评论区交流…