Redis 实现文章点赞功能(附带前后端代码、数据库) |
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Redis 实现文章点赞功能(附带前后端代码、数据库)
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# Redis 实现文章点赞功能(附带前后端代码、数据库) 作者：南侠 (opens new window)，编程导航星球 (opens new window) 编号 29240 使用redis与mysql定期同步的方案实现点赞功能的相关逻辑设计和代码编写 # （1）前言及问题分析点赞功能是很多社交平台和在线应用中常见的一个交互特性，它可以增强用户参与感、社交体验，并且有助于内容的推广。 # 关键特性： 唯一性： 每个用户对同一条内容只能点赞一次，确保用户不能多次重复点赞。 即时性： 点赞的反馈应该是即时的，用户点击点赞按钮后，系统应该迅速响应，不应有明显的延迟。 可见性： 点赞状态应该及时地反映在用户界面上，以便其他用户能够看到谁给某个内容点赞了。 可撤销性： 用户应该能够取消点赞，确保用户可以更改他们的喜好。 计数和排名： 点赞数量通常会被用于衡量内容受欢迎程度，所以需要对点赞数量进行实时的计数和排名。 # （2）功能方案图
在此方案中，前端涉及主要有以下几点： 页面开发：每个组件库都有对应的组件可以使用，比如笔者使用的是Arco Design的卡片插槽，使用vue3集成，代码如下： {{ parseInt(solution.solutionLikes as any, 10) + 1 }} 123456789101112131415进入文章页面时，调用两个接口：1. 文章信息接口；2. 用户是否点赞状态查询接口 用户点赞或取消点赞成功后：手动更新页面文章点赞数（因为redis和mysql同步并不实时，且点赞数是从相对滞后的mysql中查，所以，需要前端手动运算一下，确保给予用户正确的结果反馈，至于退出页面重新进入文章点赞数量不变的问题，其实无所谓，因为我们可以这么说：之所以没变，是因为其他人点赞补充了而已） 承接3，同时，变更用户当前页面点赞状态，无需调用2中的点赞状态查询接口，这样可以提高一些效率 # 2. Redis点赞是一个频繁的操作。 为什么使用Redis，那么首先是其必要性，以下是chatgpt给出的： 快速读写： Redis 是一个基于内存的高性能键值存储数据库，适合用于需要快速读写的场景，如点赞记录的存储和读取。 计数器： Redis 的原子性操作使其非常适合作为点赞计数器的后端存储，避免了并发操作导致的数据不一致问题。 缓存： Redis 可以用作缓存存储，可以缓解数据库负担，提高系统性能。例如，可以将点赞记录存储在 Redis 中，减轻对主数据库的访问压力。 持久化： Redis 支持数据持久化，可以在需要时将数据保存到磁盘，确保数据的可靠性。 集合和排序集合： Redis 的集合和排序集合数据结构非常适合用于存储用户点赞记录和计数。可以方便地进行添加、删除、查找等操作。 分布式： 在分布式系统中，Redis可以作为分布式锁的一部分，确保在高并发情况下点赞操作的一致性。总的来说，使用 Redis 可以提高点赞功能的性能、可靠性和扩展性，使系统更加稳定和高效。 明确了必要性之后，本文方案主要使用了以下两个数据结构： articleId-set：key=articleId，value=set（userId） articleLike-hash：key=articleId，val=likesNum;使用2主要是便于更快的查询当前文章的点赞数，提高效率，使1专注于点赞者的修改。 （相关代码在4（后端）中） # 3. Mysql涉及的表结构主要有两个： 文章表（article）：articleId、likesNum。。。 文章点赞表（article_like)：articleId、userId。。。点赞信息稳定下来后，也是要持久化的，因此存到数据库是必要的。 参考代码： /* Navicat Premium Data Transfer Source Server : zzx Source Server Type : MySQL Source Server Version : 80033 (8.0.33) Source Host : localhost:3306 Source Schema : sspuoj_db_dev Target Server Type : MySQL Target Server Version : 80033 (8.0.33) File Encoding : 65001 Date: 16/12/2023 18:24:31 */ SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0; -- ---------------------------- -- Table structure for question_solution -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `question_solution`; CREATE TABLE `question_solution` ( `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id', `solutionLikes` bigint NULL DEFAULT 0 COMMENT '题解点赞数', `createTime` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `updateTime` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', `isDelete` tinyint NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '是否删除', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE, INDEX `idx_id`(`id` ASC) USING BTREE, INDEX `idx_userId`(`userId` ASC) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 25 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = DYNAMIC; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; -- ---------------------------- -- Table structure for article_likes -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `article_likes`; CREATE TABLE `article_likes` ( `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id', `articleId` bigint NULL DEFAULT NULL COMMENT '文章id', `userId` bigint NULL DEFAULT NULL COMMENT '点赞人id', `createTime` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `updateTime` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', `isDelete` tinyint NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '是否删除', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 9 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci ROW_FORMAT = DYNAMIC; SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051# 4. 后端主要服务有3个： redis-mysql同步的定时任务 查询用户是否点过赞 用户点赞/取消点赞下面我们结合代码来细说。 首先是2、3的service代码： 查询用户是否点过赞，只需根据articleId查到对应的set看里面有没有该用户 点赞和取消点赞，只需插入或删除set，增加或修改hash package sspu.zzx.sspuoj.service.impl; import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.HashOperations; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.SetOperations; import org.springframework.stereotype.Service; import sspu.zzx.sspuoj.mapper.ArticleLikesMapper; import sspu.zzx.sspuoj.model.entity.ArticleLikes; import sspu.zzx.sspuoj.service.ArticleLikesService; import java.util.Collections; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.stream.Collectors; /** * @author ZZX * @description 针对表【article_likes】的数据库操作Service实现 * @createDate 2023-12-12 15:14:24 */ @Service public class ArticleLikesServiceImpl extends ServiceImpl implements ArticleLikesService { private final RedisTemplate redisTemplate; private final SetOperations setOperations; private final HashOperations hashOperations; @Autowired public ArticleLikesServiceImpl(RedisTemplate redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; this.setOperations = redisTemplate.opsForSet(); this.hashOperations = redisTemplate.opsForHash(); } // 添加用户到文章的点赞集合中，同时设置集合键永不过期 public void addUserToLikeSet(Long articleId, Long userId) { Long add = setOperations.add(getArticleLikeSetKey(articleId), userId); // 设置集合键150年过期 redisTemplate.expire(getArticleLikeSetKey(articleId), 365 * 150, TimeUnit.DAYS); } // 检查用户是否已经点赞 public boolean isUserLiked(Long articleId, Long userId) { return Boolean.TRUE.equals(setOperations.isMember(getArticleLikeSetKey(articleId), userId)); } // 设置文章的点赞数 public void setArticleLikes(Long articleId, long likes) { hashOperations.put(getArticleLikesHashKey(), articleId, likes); } // 获取文章的点赞数 public Long getArticleLikes(Long articleId) { Object likes = hashOperations.get(getArticleLikesHashKey(), articleId); return likes != null ? Long.parseLong(likes.toString()) : 0L; } // 获取文章点赞的用户ID集合 public Set getArticleLikedUsers(Long articleId) { Set likedUsers = setOperations.members(getArticleLikeSetKey(articleId)); return likedUsers != null ? likedUsers : Collections.emptySet(); } // 移除用户从文章的点赞集合中 public void removeUserFromLikeSet(Long articleId, Long userId) { setOperations.remove(getArticleLikeSetKey(articleId), userId); } // 获取文章的点赞集合的键 private String getArticleLikeSetKey(Long articleId) { return "article:" + articleId + ":likes"; } // 获取文章点赞数的哈希表键 private String getArticleLikesHashKey() { return "article:likes"; } // 点赞 public void like(Long articleId, Long userId) { addUserToLikeSet(articleId, userId); Long likes = getArticleLikes(articleId); if (likes >= 0) { setArticleLikes(articleId, likes + 1); } } // 取消点赞 public void cancelLike(Long articleId, Long userId) { if (isUserLiked(articleId, userId)) { removeUserFromLikeSet(articleId, userId); Long likes = getArticleLikes(articleId); if (likes > 0) { setArticleLikes(articleId, likes - 1); } } } @Override public Boolean likeArticleOrNot(Long articleId, Long userId) { // 获得当前点赞文章的用户集合 Set likeUsers = getArticleLikedUsers(articleId); // 如果存在该用户，就取消点赞 if (likeUsers.size() > 0 && likeUsers.contains(userId)) { cancelLike(articleId, userId); return false; } // 反之，点赞 else { like(articleId, userId); return true; } } @Override public Boolean ifLiked(Long articleId, Long userId) { // 首先从redis检查，如果有，那么数据库里面最终也一定会有 Set articleLikedUsers = getArticleLikedUsers(articleId).stream().map(e -> (Long) e).collect(Collectors.toSet()); if (articleLikedUsers.contains(userId)) return true; /* 这块感觉不用，保证实时性比较好，redis宕机后再同步就好了 // 如果redis中没有，则从数据库中查，有则有，否则那确实是没有 QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper(); queryWrapper.eq("article_id", articleId); queryWrapper.eq("user_id", userId); List list = this.list(queryWrapper); return !list.isEmpty(); */ return false; } } 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154最后是，redis与mysql的同步代码（初版代码不是很优雅，但逻辑基本如此，仅供参考） package sspu.zzx.sspuoj.task; import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; import sspu.zzx.sspuoj.model.entity.ArticleLikes; import sspu.zzx.sspuoj.model.entity.QuestionSolution; import sspu.zzx.sspuoj.service.QuestionSolutionService; import sspu.zzx.sspuoj.service.impl.ArticleLikesServiceImpl; import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; /** * @version 1.0 * @Author ZZX * @Date 2023/12/12 16:54 */ @Component @Slf4j public class ArticleLikesSynTask { @Autowired private QuestionSolutionService questionSolutionService; @Autowired private ArticleLikesServiceImpl articleLikesService; /** * 定时同步文章点赞信息 */ @Scheduled(cron = "0 0 12 */1 * *") // 每1天 // @Scheduled(cron = "0 */1 * * * *") // 每一分钟执行一次 public void synArticleLikes() { log.info("定时同步文章点赞信息 - " + new Date()); // 获取所有title不是【外部图文】的文章 QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper(); queryWrapper.ne("title", "外部图文"); List articles = questionSolutionService.list(queryWrapper); // 获取所有文章点赞集合 List articleLikes = articleLikesService.list(); // 按文章id分组，Map的值为List Map idToArticleLikesMap = articleLikes.stream().collect(Collectors.groupingBy(ArticleLikes::getArticleId)); // 定义要更新的question_solution List toUpdateSolution = new ArrayList(); // 定义最终要删除和添加的点赞记录 List toDeleteArticleLikes = new ArrayList(); List toAddArticleLikes = new ArrayList(); for (QuestionSolution article : articles) { // 从redis中文章id对应的点赞数 Long articleLikesFromRedis = articleLikesService.getArticleLikes(article.getId()); // 从redis中文章id对应的具体点赞用户集合 List articleLikedUserIds = articleLikesService.getArticleLikedUsers(article.getId()).stream().map(Object::toString) // 假设返回的元素是字符串类型，如果不是，可以根据实际情况调整 .map(Long::parseLong).collect(Collectors.toList()); // 获得要删除的文章点赞记录 List articleLikesFromDB = idToArticleLikesMap.get(article.getId()); if (articleLikesFromDB == null) { articleLikesFromDB = new ArrayList(); } /*如果redis的点赞用户集合为空，则不执行删除和添加， 这种情况我们认为redis宕机然后刚刚重启 并将数据库中的对应数据同步至redis中 */ if (articleLikedUserIds.isEmpty()) { for (ArticleLikes likes : articleLikesFromDB) { articleLikesService.addUserToLikeSet(article.getId(), likes.getUserId()); } articleLikesService.setArticleLikes(article.getId(), articleLikesFromDB.size()); continue; } // 比较数目和结合的size，使其一致，以集合size为准，并更新article对应记录的点赞数 long articleLikeListSize = Long.parseLong(articleLikesFromRedis.toString()); if (articleLikesFromRedis.equals(articleLikeListSize)) { articleLikesService.setArticleLikes(article.getId(), articleLikeListSize); } if (!article.getSolutionLikes().equals(articleLikeListSize)) { article.setSolutionLikes(articleLikeListSize); toUpdateSolution.add(article); } Iterator iterator = articleLikesFromDB.iterator(); while (iterator.hasNext()) { ArticleLikes likes = iterator.next(); if (!articleLikedUserIds.contains(likes.getUserId())) { toDeleteArticleLikes.add(likes); } } // 获得要添加的文章点赞记录 List collectUserIdFromDB = articleLikesFromDB.stream().map(ArticleLikes::getUserId).collect(Collectors.toList()); for (Long articleLikedUserId : articleLikedUserIds) { if (!collectUserIdFromDB.contains(articleLikedUserId)) { ArticleLikes articleLikes1 = new ArticleLikes(); articleLikes1.setArticleId(article.getId()); articleLikes1.setUserId(articleLikedUserId); toAddArticleLikes.add(articleLikes1); } } } // 更新question_solution表 if (toUpdateSolution.size() > 0) { questionSolutionService.updateBatchById(toUpdateSolution); } // 更新article_likes表中的字段（删除和添加） if (toDeleteArticleLikes.size() > 0) { articleLikesService.removeByIds(toDeleteArticleLikes.stream().map(ArticleLikes::getId).collect(Collectors.toList())); } if (toAddArticleLikes.size() > 0) { articleLikesService.saveBatch(toAddArticleLikes); } } } 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125其中，考虑到redis有可能宕机（因为资源有限，redis没有集群，而且就算有集群，也有可能都挂）的问题，本方案是将redis中set不存在或为空，作为判别标志。在同步时，如果发现redis的set为空，则mysql向redis同步，否则就是redis向mysql同步。这种方案的好处是，判别方便，缺点就是，处理不了所有人对所有文章都不点赞的情况，但这种情况出现的概率比较少，且就算出现，也能容忍，于是采取该方案。 # （4）总结下面是更新后的要点总结，包括处理Redis宕机的逻辑： # 前端部分： 页面开发：使用组件库中的组件，如Arco Design的卡片插槽，展示点赞按钮和点赞数量。 进入文章页面时，调用两个接口：获取文章信息接口和查询用户是否点赞状态接口。 用户点赞或取消点赞成功后，手动更新页面上的点赞数，并变更用户当前页面的点赞状态。 # Redis部分： 使用Redis作为存储点赞信息的后端，考虑了快速读写、计数器、缓存、持久化、集合和排序集合等特性。 使用两个主要的数据结构：set存储点赞用户，hash存储点赞数量。 # MySQL部分： 设计了两张表：文章表（article）和文章点赞表（article_likes）。 点赞信息需要持久化到数据库，确保数据的长久保存。 # 后端部分： 提供了Redis与MySQL同步的定时任务，定期将数据从MySQL同步到Redis。 实现了查询用户是否点过赞的接口、用户点赞/取消点赞的接口等服务。 通过定时任务实现了文章点赞信息的同步，确保Redis中的数据与MySQL中的数据一致。 处理了Redis宕机的情况，在同步任务中进行了检查，如果Redis不可用，将Mysql的数据同步至redis，保证系统的可用性。 |
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