通用點贊設計思路

碼出高效發表於2018-11-26

點贊作為一個高頻率的操作，如果每次操作都讀寫資料庫會增加資料庫的壓力，所以採用快取+定時任務來實現。點贊資料是在redis中快取半小時，同時定時任務是每隔5分鐘執行一次，做持久化儲存，這裡的快取時間和任務執行時間可根據專案情況而定。

優點

1.降低對資料庫的影響 2.提高點讚的效率

缺點

1.如果任務掛了，會丟失點贊資料 2.持久化儲存不是實時的

時序圖

資料庫設計

create table user_like(
id bigint(20) unsigned not null auto_increment comment 'id',
user_id bigint(20) not null default 0 comment '使用者id',
liked_id varchar(21) not null default '' comment '被點讚的id',
liked_status int(11) not null default 0 comment '點贊狀態，0未點贊，1已點贊',
liked_type int(11) not null default 0 comment '點讚的型別',
liked_time timestamp not null default '0000-00-00 00:00:00.000000' comment '點贊時間',
 is_delete tinyint not null default '0' comment '是否邏輯刪除',
 create_time timestamp not null default CURRENT_TIMESTAMP comment '建立時間',
 update_time timestamp not null default CURRENT_TIMESTAMP on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新時間',
 primary key (id),
 unique uniq_user_id_liked_id_type(user_id,liked_id,liked_type),
 key idx_liked_id (liked_id),
 key idx_create_time (create_time),
 key idx_update_time (update_time)
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='使用者點贊表';

create table user_like_stat(
id bigint(20) unsigned not null auto_increment comment 'id',
liked_id varchar(21) not null default '' comment '被點贊id',
liked_count int(11) not null default 0 comment '點贊總數量',
 is_delete tinyint not null default '0' comment '是否邏輯刪除',
 create_time timestamp not null default CURRENT_TIMESTAMP comment '建立時間',
 update_time timestamp not null default CURRENT_TIMESTAMP on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新時間',
 primary key (id),
 unique uniq_info_num(liked_id),
 key idx_create_time (create_time),
 key idx_update_time (update_time)
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='點贊統計表';
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實現步驟

1.設計快取資料格式

整個點贊模組主要採用快取來完成，所以要選擇合適資料結構，我選擇hash資料結構來實現，應為它可以新增、獲取、移除單個鍵值對，並且可以獲取所有鍵值對。主要快取兩種資料，一種是使用者的點贊狀態，一種是被點贊id的點贊數量。這兩種資料分別用兩個key儲存，這兩個key中都是儲存的多個鍵值對。鍵值對格式如下：

使用者的點贊狀態key-value------>{"被點讚的id::使用者id" :"點贊狀態::點贊時間::點贊型別"}

被點贊id的點贊數量key-value------>{"被點贊id" : "點贊數量"}

2.大key拆分

點讚的資料量比較大的情況下，上面的設計會造成單個key儲存的value很大，由於redis是單執行緒執行，如果一次操作的value很大，會對整個redis的響應時間有影響，所以我們這裡在將上面的兩個key做拆分。固定key的數量，每次存取時都先在本地計算出落在了哪個key上，這個操作就類似於redis分割槽、分片。有利於降低單次操作的壓力，將壓力平分到多個key上。

//點贊狀態key拆分
newHashKey  =  hashKey +"_"+ (userId% 5);   
hset (newHashKey, field, value) ;  
hget(newHashKey, field)


//點贊數量key拆分
newHashKey  =  hashKey +"_"+ Math.abs((hash*(被點贊id)) % 5);   
hset (newHashKey, field, value) ;  
hget(newHashKey, field)
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