内容简介: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。
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 复制代码
如果已经安装了 Redis,打开命令行,输入启动 Redis 的命令
redis-server 复制代码
1.2 Redis 与 SpringBoot 项目的整合
- 在
pom.xml
中引入依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 复制代码
- 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); } } 复制代码
- 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; } } 复制代码
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:
结构类型 | 结构存储的值 | 结构的读写能力 |
---|---|---|
String | 可以是字符串、整数或者浮点数 | 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作;对象和浮点数执行自增(increment)或者自减(decrement) |
List | 一个链表,链表上的每个节点都包含了一个字符串 | 从链表的两端推入或者弹出元素;根据偏移量对链表进行修剪(trim);读取单个或者多个元素;根据值来查找或者移除元素 |
Set | 包含字符串的无序收集器(unorderedcollection),并且被包含的每个字符串都是独一无二的、各不相同 | 添加、获取、移除单个元素;检查一个元素是否存在于某个集合中;计算交集、并集、差集;从集合里卖弄随机获取元素 |
Hash | 包含键值对的无序散列表 | 添加、获取、移除单个键值对;获取所有键值对 |
Zset | 字符串成员(member)与浮点数分值(score)之间的有序映射,元素的排列顺序由分值的大小决定 | 添加、获取、删除单个元素;根据分值范围(range)或者成员来获取元素 |
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
Redis 各种数据格式的操作方法可以看看这篇文章 ,写的非常好。
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(); } 复制代码
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; } } 复制代码
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(); } } 复制代码
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; } } 复制代码
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'; 复制代码
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; } } 复制代码
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(); } 复制代码
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); } } } } 复制代码
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:
- 添加依赖
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId> </dependency> 复制代码
- 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(); } } 复制代码
- 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(); } } 复制代码
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…
代码水平不高,请轻喷~
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- yii2缓存写入失败问题排查记录
- phpcms网站漏洞修复之远程代码写入缓存漏洞利用
- 优化ElasticSearch写入效率
- golang 创建,读取,写入文件
- Kafka学习笔记 -- 写入数据
- Elasticsearch 写入原理深入详解
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Computational Geometry
Mark de Berg、Otfried Cheong、Marc van Kreveld、Mark Overmars / Springer / 2008-4-16 / USD 49.95
This well-accepted introduction to computational geometry is a textbook for high-level undergraduate and low-level graduate courses. The focus is on algorithms and hence the book is well suited for st......一起来看看 《Computational Geometry》 这本书的介绍吧!