引言
功能点设计
比如我喜欢发文章的掘金网站就有点赞的功能，统计文章点赞的总数，用户所有文章的点赞数，因此设计的点赞功能模块具有以下功能点：
- 某篇文章的点赞数
- 用户所有文章的点赞数
- 用户点赞的文章
- 持久化到MySQL数据库
数据库设计
- Redis数据库设计 Redis是K-V数据库，没有统一的数据结构，针对不同的功能点设计了不同的K-V存储结构
- 用户某篇文章的点赞数 使用HashMap数据结构，HashMap中的key为articleId，value为Set，Set中的值为用户ID，即HashMap<string>>/<string>
- 用户总的点赞数 使用HashMap数据结构，HashMap中的key为userId，value为String记录总的点赞数
- 用户点赞的文章 使用HashMap数据结构，HashMap中的key为userId，value为Set，Set中的值为文章ID，即HashMap<string>>/<string>
- MySQL数据库设计 最主要的两张表，article表和user_like_article
- article表结构
- 字段值 字段类型 说明 article_name varchar 文章名字 content blob 文章内容 total_like_count bigint 文章总点赞数 文章总的点赞数需要和Redis中的点赞数进行同步
- user_like_article表结构
- 字段值 字段类型 说明 user_id bigint 用户ID article_id bigint 文章ID 记录用户点赞文章的信息，是一张中间表
说明：表结构设计省略了id、deleted、gmt_create、gmt_modified字段
流程图
流程图比较简单，点赞和取消点赞基本实现步骤相同
- 参数校验 对传入的参数进行null值判断
- 逻辑校验 对于用户点赞，用户不能重复点赞相同的文章 对于取消点赞，用户不能取消未点赞的文章
- 存入Redis 存入的数据主要有所有文章的点赞数、某篇文章的点赞数、用户点赞的文章
- 定时任务 通过定时【1小时执行一次】，从Redis读取数据持久化到MySQL中
代码功能实现
- 点赞
public void likeArticle(Long articleId, Long likedUserId, Long likedPostId) {
validateParam(articleId, likedUserId, likedPostId); //参数验证
logger.info("点赞数据存入redis开始，articleId:{}，likedUserId:{}，likedPostId:{}", articleId, likedUserId, likedPostId);
synchronized (this) {
//只有未点赞的用户才可以进行点赞
likeArticleLogicValidate(articleId, likedUserId, likedPostId);
//1.用户总点赞数+1
redisTemplate.opsForHash().increment(TOTAL_LIKE_COUNT_KEY, String.valueOf(likedUserId), 1);
//2.用户喜欢的文章+1
String userLikeResult = (String) redisTemplate.opsForHash().get(USER_LIKE_ARTICLE_KEY, String.valueOf(likedPostId));
Set<long> articleIdSet = userLikeResult == null ? new HashSet<>() : FastjsonUtil.deserializeToSet(userLikeResult, Long.class);
articleIdSet.add(articleId);
redisTemplate.opsForHash().put(USER_LIKE_ARTICLE_KEY, String.valueOf(likedPostId), FastjsonUtil.serialize(articleIdSet));
//3.文章点赞数+1
String articleLikedResult = (String) redisTemplate.opsForHash().get(ARTICLE_LIKED_USER_KEY, String.valueOf(articleId));
Set<long> likePostIdSet = articleLikedResult == null ? new HashSet<>() : FastjsonUtil.deserializeToSet(articleLikedResult, Long.class);
likePostIdSet.add(likedPostId);
redisTemplate.opsForHash().put(ARTICLE_LIKED_USER_KEY, String.valueOf(articleId), FastjsonUtil.serialize(likePostIdSet));
logger.info("取消点赞数据存入redis结束，articleId:{}，likedUserId:{}，likedPostId:{}", articleId, likedUserId, likedPostId);
}
}
复制代码
/<long>/<long>- 取消点赞
public void unlikeArticle(Long articleId, Long likedUserId, Long likedPostId) {
validateParam(articleId, likedUserId, likedPostId); //参数校验
logger.info("取消点赞数据存入redis开始，articleId:{}，likedUserId:{}，likedPostId:{}", articleId, likedUserId, likedPostId);
//1.用户总点赞数-1
synchronized (this) {
//只有点赞的用户才可以取消点赞
unlikeArticleLogicValidate(articleId, likedUserId, likedPostId);
Long totalLikeCount = Long.parseLong((String)redisTemplate.opsForHash().get(TOTAL_LIKE_COUNT_KEY, String.valueOf(likedUserId)));
redisTemplate.opsForHash().put(TOTAL_LIKE_COUNT_KEY, String.valueOf(likedUserId), String.valueOf(--totalLikeCount));
//2.用户喜欢的文章-1
String userLikeResult = (String) redisTemplate.opsForHash().get(USER_LIKE_ARTICLE_KEY, String.valueOf(likedPostId));
Set<long> articleIdSet = FastjsonUtil.deserializeToSet(userLikeResult, Long.class);
articleIdSet.remove(articleId);
redisTemplate.opsForHash().put(USER_LIKE_ARTICLE_KEY, String.valueOf(likedPostId), FastjsonUtil.serialize(articleIdSet));
//3.取消用户某篇文章的点赞数
String articleLikedResult = (String) redisTemplate.opsForHash().get(ARTICLE_LIKED_USER_KEY, String.valueOf(articleId));
Set<long> likePostIdSet = FastjsonUtil.deserializeToSet(articleLikedResult, Long.class);
likePostIdSet.remove(likedPostId);
redisTemplate.opsForHash().put(ARTICLE_LIKED_USER_KEY, String.valueOf(articleId), FastjsonUtil.serialize(likePostIdSet));
}
logger.info("取消点赞数据存入redis结束，articleId:{}，likedUserId:{}，likedPostId:{}", articleId, likedUserId, likedPostId);
}
复制代码
/<long>/<long> - 异步落库
@Scheduled(cron = "0 0 0/1 * * ? ")
public void redisDataToMySQL() {
logger.info("time:{}，开始执行Redis数据持久化到MySQL任务", LocalDateTime.now().format(formatter));
//1.更新文章总的点赞数
Map<string> articleCountMap = redisTemplate.opsForHash().entries(ARTICLE_LIKED_USER_KEY);
for (Map.Entry<string> entry : articleCountMap.entrySet()) {
String articleId = entry.getKey();
Set<long> userIdSet = FastjsonUtil.deserializeToSet(entry.getValue(), Long.class);
//1.同步某篇文章总的点赞数到MySQL
synchronizeTotalLikeCount(articleId, userIdSet);
//2.同步用户喜欢的文章
synchronizeUserLikeArticle(articleId, userIdSet);
}
logger.info("time:{}，结束执行Redis数据持久化到MySQL任务", LocalDateTime.now().format(formatter));
}
复制代码
/<long>/<string>/<string>
说明：
- 针对存在并发的问题，通过添加synchronize关键字实现
- 另外还有获取某篇文章的点赞数、用户所有文章的点赞数、用户点赞的文章方法实现，方法实现比较简单不说明，可以在完整代码中找到
目前存在的不足
- 用户点赞\\取消点赞方法中，Redis事务没有保证
- 该应用只适用于单机环境，分布式环境下存在并发问题，分布式锁待完成
小结
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最后，每一位读到这里的Java程序猿朋友们，感谢你们能耐心地看完。希望在成为一名更优秀的Java程序猿的道路上，我们可以一起学习、一起进步！都能赢取白富美，走向架构师的人生巅峰!
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