点赞功能设计与实现

点赞业务本身并不复杂，无非是对数据的update，但是点赞本身是无意识行为，并且同一个用户可对博文进行点赞/取消点赞，如果直接操作数据库，无疑会增加数据库io操作。

方案:

1. 缓存+异步推送
2. 缓存+定时任务

优点:

1. 降低对数据库的操作
2. 提高点赞的效率

缺点:

1. redis挂掉，或者mq延迟使数据库数据与redis数据不一致(正在发生)
   解决方案:定时同步redis与数据库数据
2. 丢失数据
   解决方案:MQ挂掉，不解决

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数据库设计

CREATE TABLE `user_thumb`  (
  `like_detail_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '点赞信息ID',
  `info_id` bigint(8) DEFAULT NULL COMMENT '图文ID',
  `like_create_time` datetime(0) DEFAULT NULL COMMENT '时间',
  `like_user_id` bigint(8) DEFAULT NULL COMMENT '点赞人ID',
  PRIMARY KEY (`like_detail_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 16 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci COMMENT = '点赞记录表' ROW_FORMAT = Dynamic;

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实现思路

1.方案一
redis数据结构采用hash或者set都可，前缀自定义，后缀使用图文消息的id

key-value------>{“prefix:图文id” : “用户id”}

2.大key类型拆分

即便是一万用户，频繁操作最大值也是非常大的，对key进行hash取值，

String key = RedisConstants.getLike(infoId%6);
boolean flag = redisService.isMember(key, userId);

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3.是否点赞枚举，1:点赞，2:取消点赞

public enum ThumbEnum {

    THUMB(1,"点赞"),
    CANCELTHUMB(2,"取消点赞"),
 
    private String MessageName;
    private Integer type;

    public String getType(Integer type) {
        return type;
    }

    public void setMessageName(String messageName) {
        MessageName = messageName;
    }

    ThumbEnum(String messageName) {
        MessageName = messageName;
    }
}

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4.接口实现

根据是否存在key判断是点赞还是取消点赞，所以接口写一个即可

Json thumbOrCancel(Long infoId,Long userId);

impl

       String key = RedisConstants.getLike(infoId.toString());
        String userIdstr = userId.toString();
        //是否已经点过赞
        boolean flag = jedisService.isMember(key, userIdstr);
        ThumbVo vo = ThumbVo.builder()
                .infoId(infoId)
                .likeCreateTime(new Date())
                .userId(userId)
                .build();
        Map map = new HashMap();
        if (flag) {
            //已点过赞则为取消赞操作
            redisService.srem(key, userIdStr);
            vo.setType(2);//1点赞2取消赞
            map.put("isLike", 1);//1未点赞2已点赞
        } else {
            //记录点赞用户
            redisService.sadd(key, userIdStr);
            vo.setType(1);
            map.put("isLike", 2);
        }
        //发送消息
        userThumbProducer.senduserThumbUp(vo);
        resultMap.put("likeCount", redisService.scard(key));
        return Json.newInstance(resultMap);

mq

异步去消费调用数据库即可，如果做定时任务去查redis是否有数据，持久化到mysql。

按理说读取与写操作应该分为两个redis，但是点赞统计的是评论数，大key进行拆分后，无需对其读写分离。