点赞业务对MySQL和Redis和MongoDB理解

点赞

点赞业务比较频繁,很多人业务可能都会有这个,比如:博客,视频,文章,动态,评论等,但是不应该是核心业务,不应该大量地请求MySQL数据库,给数据库造成大量的资源消耗,MySQL的数据库是非常宝贵的.

以某音为例,当我去搜索的时候,全抖音比较高的点赞数目应该是在1200w - 2000w,我们自己的业务肯定答不到这么高的,但是假设有10个100w的点赞的博客,user_id为用户ID,publication_id为博客的id

1. 第一种方式是直接操作数据库.每次有点赞或者取消点赞操作时,就更新MySQL数据库的点赞数.同时,插入或者更新一个user_id和publication_id的数据行,如果点赞操作非常频繁，会对数据库产生很大的压力.如果有大量的点赞记录,会对数据库产生很大的数据量,一篇文章,100w+的点赞的记录,对于MySQL来说,是非常恐怖的.

2. 第二种方式是通过MySQL + Redis的Set来实现,具体代码如下,以下的代码为B站Redis黑马点评项目:

   @Override
   public Result likeBlog(Long id){
       // 1. 获取登录用户
       Long userId = UserHolder.getUser().getId();
   
       // 2. 判断当前登录用户是否已经点赞
       String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
       Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());
   
       if(BooleanUtil.isFalse(isMember)){
           // 3. 如果未点赞，可以点赞
           // 3.1 数据库点赞数+1
           boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked + 1").eq("id", id).update();
   
           // 3.2 保存用户到Redis的set集合
           if(isSuccess){
               stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, userId.toString());
           }
       } else {
           // 4. 如果已点赞，取消点赞
           // 4.1 数据库点赞数-1
           boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();
   
           // 4.2 把用户从Redis的set集合移除
           if(isSuccess){
               stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, userId.toString());
           }
       }
   }
   
   

   这样造成的问题是,Redis是内存数据库，点赞信息存储在内存中。当点赞数量非常大时，会占用大量内存。

   下面测试一下,一个key为"userId:114514:publication_id:738836",value为100000-1100000的数据

   • 数据量

      scard userId:114514:publication_id:738836
     

     

   • 判断一个value是否存在这个set中-----(对应的业务为"判断当前登录用户是否已经点赞")

         @Test
         public void selectBigKey() {
             String key = "userId:114514:publication_id:738836";
             String value1 = "100000";
             String value2 = "5000000";
             // 记录开始时间
             long startTime = System.nanoTime();
     
             boolean cacheSet1 = RedisUtils.containsInCacheSet(key, value1);
             if (cacheSet1) {
                 System.out.println("代码2:" + "存在这个value");
             } else {
                 System.out.println("代码2:" + "不存在这个value");
             }
             // 记录结束时间
             long endTime = System.nanoTime();
     
             // 计算执行时间（以毫秒为单位）
             long executionTime = (endTime - startTime) / 1_000_000; // 将纳秒转换为毫秒
     
             System.out.println("代码执行时间1: " + executionTime + " 毫秒");
     
             // 记录开始时间
             long startTime2 = System.nanoTime();
     
             boolean cacheSet2 = RedisUtils.containsInCacheSet(key, value2);
             if (cacheSet2) {
                 System.out.println("代码2:" + "存在这个value");
             } else {
                 System.out.println("代码2:" + "不存在这个value");
             }
     
             // 记录结束时间
             long endTime2 = System.nanoTime();
     
             // 计算执行时间（以毫秒为单位）
             long executionTime2 = (endTime2 - startTime2) / 1_000_000; // 将纳秒转换为毫秒
     
             System.out.println("代码执行时间2: " + executionTime2 + " 毫秒");
     
         }
     

     

     可以看到,其实对于时间来说,61毫秒和66毫秒可以说时间非常短了,不愧是redis,即使数据量很大,但是查询一个value是否在比较大的set的效率是非常短的.

   • 往一个key中添加一个value,或者删除一个value--->(对应一个点赞,和取消点赞)

         @Test
         public void addAndRemoveElementFromBigKey() {
             String key = "userId:114514:publication_id:738836";
             String value1 = "10000000";
             String value2 = "200000";
     
             // 记录开始时间
             long startTime = System.nanoTime();
     
             boolean cacheSet1 = RedisUtils.addToCacheSet(key, value1);
     
             // 记录结束时间
             long endTime = System.nanoTime();
     
             // 计算执行时间（以毫秒为单位）
             long executionTime = (endTime - startTime) / 1_000_000; // 将纳秒转换为毫秒
     
             System.out.println("添加一个元素的执行时间: " + executionTime + " 毫秒");
     
             // 记录开始时间
             long startTime2 = System.nanoTime();
     
             boolean cacheSet2 = RedisUtils.removeFromCacheSet(key, value2);
     
             // 记录结束时间
             long endTime2 = System.nanoTime();
     
             // 计算执行时间（以毫秒为单位）
             long executionTime2 = (endTime2 - startTime2) / 1_000_000; // 将纳秒转换为毫秒
     
             System.out.println("删除一个元素的代码执行时间: " + executionTime2 + " 毫秒");
     
         }
     

     

     但从时间来讲,只有一个字:快

   • 查询占用的内存的空间

     MEMORY USAGE  userId:114514:publication_id:738836
     

     

​ 其实可以看到,大概是占用66mb,如果用户的id为雪花算法的id,那可能占用的内存100mb

以上来说,主要还是一个bigkey的问题,如果点赞的数量过大,占用的内存过大,宝贵的内存不应该给这种业务.

1. 自然而然,我们想到用非关系型数据库,但是不要是基于内存的,我想到的是用MongoDB的方案

   我们可以往MongoDB中插入一条这样的数据:

   db.collectionName.insertOne({
     "id": "yourIdValue",
     "userId": yourUserIdValue,
     "type": yourTypeValue,
     "likedItemId": yourLikedItemIdValue,
     "createTime": new Date("yourCreateTimeValue")
   });
   
   

   id 主键id,userId为用户的ID,type为文章或者动态或者其他的类型,likedItemId为文章或者动态或者其他的类型的主键ID,createTime为点赞时间

   在MongoDB中，可以使用createIndex方法来创建唯一索引。为userId,type和likedItemId字段创建一个唯一索引。

   db.collectionName.createIndex(
     { "userId": 1, "type": 1, "likedItemId": 1 },
     { unique: true, name: "unique_index_name" }
   );
   

   详细解释:

   • collectionName：集合名称。
   • unique_index_name：你想要给索引起的名字，可以根据你的需求替换为其他名称。

   这个命令将在collectionName集合上创建一个名为unique_index_name的唯一索引，涵盖了userId、type和likedItemId字段。 1表示升序，如果需要降序索引，可以使用-1。 unique: true选项确保索引是唯一的。

   执行这个命令后，如果有重复的组合出现在这三个字段上，MongoDB将会阻止插入并抛出错误。

   即如果里面有记录为已经点过赞,点赞就是往里面加记录,取消点赞就是删除记录

   详细代码如下:

   @Service
   public class LikeServiceImpl implements LikeService {
       @Autowired
       private MongoTemplate mongoTemplate;
   
       @Autowired
       private PublicationService publicationService;
   
       /**
        * 为动态或者文章点赞
        *
        * @param publicationId 动态或者文章的ID
        * @param userId        用户的ID
        * @param type          类型,区分是文章还是动态
        * @return 点赞总数
        */
       @Override
       public Integer likePublication(Long publicationId, Long userId, Integer type) {
           // 构建查询条件
           Criteria criteria = Criteria.where("userId").is(userId)
                   .and("type").is(type)
                   .and("likedItemId").is(publicationId);
           // 创建查询对象并应用查询条件
           Query query = new Query(criteria);
           boolean isExists = mongoTemplate.exists(query, PublicationLike.class);
   
           if (isExists) {
               Asserts.fail("重复点赞");
           }
           //将点赞记录保存到mongodb
           PublicationLike publicationLike = new PublicationLike();
           publicationLike.setType(type);
           publicationLike.setCreateTime(DateUtil.date());
           publicationLike.setLikedItemId(publicationId);
           publicationLike.setUserId(userId);
           PublicationLike savedLike = mongoTemplate.save(publicationLike);
           //点赞数统计
   
           String redisLikeCountKey = String.format(RedisConstant.PUBLICATION_LIKE_COUNT, publicationId, userId, type);
           Long likeCount = RedisUtils.getAtomicValueWithDefault(redisLikeCountKey);
           //如果没有缓存过点赞数,则查询数据库
           if (likeCount.equals(-1L)) {
               Publication publication = publicationService.getById(publicationId);
               RedisUtils.setAtomicValue(redisLikeCountKey, publication.getLikeCount());
               return publication.getLikeCount();
           } else {
               //返回点赞数+1
               return Math.toIntExact(RedisUtils.incrAtomicValue(redisLikeCountKey));
           }
   
   
       }
   
       @Override
       public Integer unlikePublication(Long publicationId, Long userId, Integer type) {
           // 构建查询条件
           Criteria criteria = Criteria.where("userId").is(userId)
                   .and("type").is(type)
                   .and("likedItemId").is(publicationId);
           // 创建查询对象并应用查询条件
           Query query = new Query(criteria);
           boolean isExists = mongoTemplate.exists(query, PublicationLike.class);
   
           if (!isExists) {
               Asserts.fail("未点赞过该内容，无法取消点赞");
           }
   
           // 从MongoDB中删除点赞记录
           mongoTemplate.remove(query, PublicationLike.class);
   
           // 更新点赞数统计
           String redisLikeCountKey = String.format(RedisConstant.PUBLICATION_LIKE_COUNT, publicationId, userId, type);
           Long likeCount = RedisUtils.getAtomicValueWithDefault(redisLikeCountKey);
   
           // 如果点赞数存在于缓存中，减少点赞数并返回
           if (!likeCount.equals(-1L)) {
               long newLikeCount = RedisUtils.decrAtomicValue(redisLikeCountKey);
               return Math.toIntExact(newLikeCount);
           } else {
               // 如果点赞数没有缓存，查询数据库并更新缓存
               Publication publication = publicationService.getById(publicationId);
               if (publication != null) {
                   RedisUtils.setAtomicValue(redisLikeCountKey, publication.getLikeCount());
                   return publication.getLikeCount();
               } else {
                   Asserts.fail("无法获取点赞数");
                   return 0;
               }
           }
       }
   
   }