第四天业务题

 4-1 你们项目是如何是XXL-JOB的

        在项目中的点赞功能就用到的了xxl-job来实现定期更新点赞数量到mysql数据中。 

        XXL-JOB分为两个端一个是控制中心,一个是代码:

                首先要编写定时任务,把点赞数量从Redis中取出交给MQ

                打上XXL-JOB注解,给定时任务起个名字

                添加配置,配置调度中心的地址、端口号、Name,

                调度中心配置执行器:Name、机器地址

                配置任务:选择路由策略

                最后添加监听器，接收mq消息，更新数据库

  
4-2 说一说你的评论点赞功能是如何完成(reids版本)

        在项目中的点赞功能涉及到两个微服务，分别是点赞微服务和学习微服务。

        首先当用户进行点赞或取消点赞操作时，会先判断用户的行为。

        如果是点赞操作，先判断这条评论是否存在点赞记录，如果没有，则会新增点赞记录，会先将用户ID和业务ID缓存到点赞记录的缓存中，不设置score分数，之后根据业务id统计点赞数量缓存到统计的缓存中，数量做为score分数，并返回缓存变更后的数量，否则在这条缓存记录的基础上进行，并返回缓存变更后的数量。

如果是取消点赞，则根据业务ID和用户ID从缓存中删除相应的记录。并修改统计缓存中的score分数，返回变更后的数量。

如果用户仅仅是查看，直接返回缓存结果即可。

最后，通过XXL-JOB定时向MQ投递消息（包括业务ID和点赞数量）到学习微服务，学习微服务将数据同步到数据库中。

这种设计方案考虑了点赞功能的各个方面，包括点赞操作、取消点赞操作、点赞数量的记录和更新，以及消息通知等。通过这样的设计，能够满足高并发环境下的需求，同时也保证了系统的稳定性和一致性。
 

4-3 项目过程有没有难题(业绩)

        点赞模块前期用的是mysql存储实现，点赞操作波动较大，有可能会在短时间内访问量激增，对数据库造成巨大压力，合理提议之后改用redis实现。

        对于登录用户信息传递，是基于JWT实现登录的，获取当前登录用户，解析其中的token即可。但每个微服务都可能需要登录用户信息，因此把token解析的动作放到了网关中，然后网关把用户信息放入请求头，传递给下游微服务，再给每个微服务定义了一个HandlerInterceptor，拦截进入微服务的请求微服务从请求头拿出用户信息，存入UserContext(线程局部变量)。通过这种的方式解决了登录用户信息的传递问题。