Redis реализует аналогичный функциональный модуль

Java

Я читал ранее статью, где рассказывалось о сценариях применения redis.Одним из сценариев применения является реализация функции like.Это слишком поверхностно на бумаге и с этим нужно бороться на практике.

дизайн функциональных точек

Например, на сайте Nuggets, на котором я люблю публиковать статьи, есть функция лайка, которая подсчитывает общее количество понравившихся статей и лайки всех статей пользователями, поэтому разработанный функциональный модуль лайка имеет следующие функциональные моменты:

  • лайк за статью
  • Количество лайков на все статьи пользователя
  • Статьи понравились пользователям
  • настаивать наMySQLбаза данных

Дизайн базы данных

  • Дизайн базы данных RedisRedisдаK-VБаза данных, нет единой структуры данных, и разные функции предназначены для разных функциональных точек.K-Vструктура хранения

    • Количество лайков статьи пользователя использоватьHashMapструктура данных,HashMapсерединаkeyзаarticleId,valueзаSet,Setзначение в пользователеID,СейчасHashMap<String, Set<String>>
    • Всего лайков пользователя использоватьHashMapструктура данных,HashMapсерединаkeyзаuserId,valueзаStringЗапишите общее количество лайков
    • Статьи понравились пользователям использоватьHashMapструктура данных,HashMapсерединаkeyзаuserId,valueзаSet,SetСтоимость в статьеID,СейчасHashMap<String, Set<String>>

  • Дизайн базы данных MySQL Две самые важные таблицы,articleстол иuser_like_article

    • articleСтруктура таблицы
    значение поля Тип поля инструкция
    article_name varchar название статьи
    content blob Содержание статьи
    total_like_count bigint Общее количество лайков на статье

    Общее количество лайков для статьи должно быть равноRedisКоличество лайков в синхронизации

    • user_like_articleСтруктура таблицы
    значение поля Тип поля инструкция
    user_id bigint Идентификатор пользователя
    article_id bigint Идентификатор статьи

    Это промежуточная таблица для записи информации о статьях, которые понравились пользователям.

Описание: Дизайн структуры таблицы опущен.id,deleted,gmt_create,gmt_modifiedполе

блок-схема

Блок-схема относительно проста, и основные шаги реализации для симпатии и антипатии одинаковы.

  • проверка параметров передать параметрыnullоценочное суждение
  • логическая проверка Что касается лайков пользователей, пользователи не могут повторно лайкать одну и ту же статью. Для не-лайков пользователи не могут не-лайкать статьи
  • депозитRedisСохраненные данные в основном включают количество лайков всех статей, количество лайков статьи и статьи, понравившиеся пользователям.
  • задача на время По времени [выполнять один раз в час], сRedisПрочитанные данные сохраняются вMySQLсередина

Реализация функции кода

  • как
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);
    }
}
  • в отличие
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);
}
  • Библиотека асинхронного сброса
@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, String> articleCountMap = redisTemplate.opsForHash().entries(ARTICLE_LIKED_USER_KEY);
    for (Map.Entry<String, 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));
}

инструкция:

  • Для проблемы параллелизма, добавивsynchronizeРеализация ключевого слова
  • Кроме того, есть еще способы получения количества лайков статьи, количества лайков всех статей пользователя и метод лайков статей пользователю Реализация метода относительно проста и не поясняется.полный коднайти в

текущие недостатки

  • В методе нравится/не нравится пользователю,RedisТранзакции не гарантируются
  • Это приложение применимо только к автономной среде, в распределенной среде существуют проблемы параллелизма, и распределенная блокировка должна быть завершена.

После одиннадцатого я до сих пор понятия не имею о празднике

Наконец прикрепил:полный кодовый адрес
Добро пожаловатьforkиstar, если есть ошибки, поправьте меня

Категории