如何用Redis实现朋友圈点赞功能？
使用Redis实现朋友圈点赞功能，包括记录点赞数量、支持查看、点赞和取消点赞操作，以及查看点赞顺序。通过使用ZSet数据结构，可以有效地存储点赞用户ID和点赞时间戳，实现点赞功能。
- 功能需求分析: 朋友圈点赞功能需记录点赞数量、支持查看、点赞和取消点赞操作，并能查看点赞顺序。
- 数据结构选择: 使用Redis的ZSet数据结构存储点赞信息，其中value为点赞用户ID，score为点赞时间的时间戳。
- 点赞操作实现: 将用户ID和当前时间戳添加到ZSet中，如果用户已点赞，则更新其时间戳。
- 取消点赞操作实现: 从ZSet中删除用户的ID。
- 查询点赞信息: 使用ZREVRANGEBYSCORE命令逆序返回点赞用户的ID。
- 代码实现: 提供了Java代码示例，包括点赞(likePost)、取消点赞(unlikePost)和查看点赞列表(getLikes)的方法。
我们使用 Spring Boot + Redisson + MyBatis 来实现朋友圈点赞功能，其中包括点赞、取消点赞、查看点赞列表和点赞顺序。使用 Redis 的 ZSet 数据结构存储点赞信息，value 为用户 ID，score 为点赞时间的时间戳。
1. 依赖配置
首先，在 pom.xml 中添加依赖：
org.springframework.boot
spring-boot-starter
org.mybatis.spring.boot
mybatis-spring-boot-starter
2.2.0
org.redisson
redisson-spring-boot-starter
3.16.6
mysql
mysql-connector-java
runtime
2. Redis 配置
在 application.yml 中配置 Redis 连接信息：
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379
3. MyBatis 数据库表
在 MyBatis 中创建一张 post 表，用于存储朋友圈的帖子信息。数据库只用于存储帖子基本信息，点赞功能全部通过 Redis 实现。
CREATE TABLE post (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
content TEXT NOT NULL,
user_id BIGINT NOT NULL
);
4. MyBatis Mapper
定义 PostMapper 用于操作 post 表。该表只存储帖子相关信息。
@Mapper
public interface PostMapper {
@Select("SELECT * FROM post WHERE id = #{postId}")
Post selectPostById(@Param("postId") Long postId);
@Insert("INSERT INTO post (content, user_id) VALUES (#{content}, #{userId})")
@Options(useGeneratedKeys = true, keyProperty = "id")
int insertPost(Post post);
}
5. Redisson Service
接下来，我们通过 Redisson 操作 Redis 的 ZSet 结构来实现点赞功能。我们将每个帖子的点赞信息存储在 Redis 中，Key 命名为 post:like:{postId}，其中 postId 是具体的帖子 ID，value 是用户 ID，score 是点赞的时间戳。
import org.redisson.api.RScoredSortedSet;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.time.Instant;
import java.util.List;
import java.util.Set;
@Service
public class LikeService {
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
// 点赞操作
public void likePost(Long postId, Long userId) {
String key = "post:like:" + postId;
RScoredSortedSet likeSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
// 使用当前时间戳作为评分，记录用户ID
likeSet.add(Instant.now().getEpochSecond(), userId);
}
// 取消点赞操作
public void unlikePost(Long postId, Long userId) {
String key = "post:like:" + postId;
RScoredSortedSet likeSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
likeSet.remove(userId);
}
// 获取点赞用户ID列表（按时间顺序）
public Set getLikes(Long postId) {
String key = "post:like:" + postId;
RScoredSortedSet likeSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
// 按时间顺序返回用户ID列表
return likeSet.readAll();
}
// 获取点赞用户ID列表（按时间逆序）
public List getLikesByTimeDesc(Long postId) {
String key = "post:like:" + postId;
RScoredSortedSet likeSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
// 逆序返回点赞用户ID
return likeSet.valueRangeReversed(0, -1);
}
// 获取点赞数量
public int getLikeCount(Long postId) {
String key = "post:like:" + postId;
RScoredSortedSet likeSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
return likeSet.size();
}
}
6. Post Service
实现对 Post 表的操作，创建帖子以及获取帖子信息。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class PostService {
@Autowired
private PostMapper postMapper;
public Post createPost(String content, Long userId) {
Post post = new Post();
post.setContent(content);
post.setUserId(userId);
postMapper.insertPost(post);
return post;
}
public Post getPost(Long postId) {
return postMapper.selectPostById(postId);
}
}
7. Controller 实现
定义 PostController 来处理前端请求，包括创建帖子、点赞、取消点赞、获取点赞列表等操作。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
import java.util.Set;
@RestController
@RequestMapping("/posts")
public class PostController {
@Autowired
private PostService postService;
@Autowired
private LikeService likeService;
// 创建帖子
@PostMapping("/create")
public ResponseEntity createPost(@RequestParam String content, @RequestParam Long userId) {
Post post = postService.createPost(content, userId);
return ResponseEntity.ok(post);
}
// 点赞
@PostMapping("/like")
public ResponseEntity likePost(@RequestParam Long postId, @RequestParam Long userId) {
likeService.likePost(postId, userId);
return ResponseEntity.ok("Post liked successfully");
}
// 取消点赞
@PostMapping("/unlike")
public ResponseEntity unlikePost(@RequestParam Long postId, @RequestParam Long userId) {
likeService.unlikePost(postId, userId);
return ResponseEntity.ok("Post unliked successfully");
}
// 获取点赞用户列表（按时间顺序）
@GetMapping("/likes/{postId}")
public ResponseEntity> getLikes(@PathVariable Long postId) {
Set likes = likeService.getLikes(postId);
return ResponseEntity.ok(likes);
}
// 获取点赞用户列表（按时间逆序）
@GetMapping("/likesDesc/{postId}")
public ResponseEntity> getLikesByTimeDesc(@PathVariable Long postId) {
List likes = likeService.getLikesByTimeDesc(postId);
return ResponseEntity.ok(likes);
}
// 获取点赞数量
@GetMapping("/likeCount/{postId}")
public ResponseEntity getLikeCount(@PathVariable Long postId) {
int likeCount = likeService.getLikeCount(postId);
return ResponseEntity.ok(likeCount);
}
}
8. 实体类 Post
public class Post {
private Long id;
private String content;
private Long userId;
// Getters and setters
}
9. Redisson 配置
在 application.yml 中配置 Redisson 的 Redis 连接：
redisson:
single-server-config:
address: "redis://localhost:6379"
总结
通过 Redis 的 ZSet 数据结构，我们可以高效地实现朋友圈的点赞功能，包括点赞、取消点赞、查看点赞顺序等操作。ZSet 的 value 是用户 ID，score 是点赞时间戳，能够实现按时间顺序排序的点赞列表。
Redis双写
在设计数据模型时，将点赞详情存储到 Redis 中而没有直接存储到数据库中，通常是出于性能、响应速度和并发处理的考虑。但存在数据丢失的风险。让我们来分析一下为什么采用 Redis 存储点赞详情的设计，以及如何应对 Redis 数据丢失的情况。
1. 为什么使用 Redis 存储点赞详情？
Redis 是一种内存存储，具有极高的读写性能，适合处理高并发、实时性的场景。下面是选择 Redis 存储点赞详情的几个主要原因：
- 高并发性能：点赞操作通常发生在高并发场景下（如热门帖子、大量用户同时点赞）。Redis 可以每秒处理数十万的请求，读写性能远高于传统的关系型数据库。相比之下，频繁的数据库写入操作可能会造成较大的压力。
- 快速响应：用户点赞、取消点赞以及查询点赞数、点赞顺序等操作需要非常快速的响应时间。Redis 基于内存的特性可以在微秒级返回结果，确保用户体验良好。
- 排序操作：Redis 的
ZSet数据结构特别适合处理需要按时间排序的场景（比如按时间查看点赞顺序）。在关系型数据库中，频繁地对点赞数据进行排序查询可能会导致性能瓶颈。
2. Redis 中存储点赞详情的缺点
尽管 Redis 的性能非常高，但它是内存型数据库，这带来以下几个风险：
- 数据丢失风险：Redis 中的数据在系统宕机、崩溃或者没有持久化的情况下可能会丢失。尤其是当 Redis 没有开启持久化（如 RDB 或 AOF）时，点赞数据无法在内存中恢复。
- 有限存储容量：Redis 是内存型数据库，因此相比于硬盘存储的关系型数据库，内存容量较小，无法长时间保存大量的点赞数据。
3. 应对 Redis 数据丢失的解决方案
3.1 Redis 数据持久化
Redis 支持持久化机制，通过 RDB 或 AOF 的方式将数据写入磁盘，防止意外宕机或重启后数据丢失。
- RDB 持久化：Redis 会定期将数据快照保存到磁盘中，定期生成 RDB 文件。可以通过配置保存策略，如
save 900 1（900秒内至少有1次修改）来设置保存频率。 - AOF（Append-Only File）持久化**：通过记录每次写操作日志，将操作按顺序追加到日志文件中，Redis 可以在重启时重放这些操作日志，恢复数据。
推荐使用 AOF 持久化，因为它更能保证数据的完整性，虽然带来一定的性能开销。
Redis 配置持久化示例：
save 900 1 # 900秒内至少有1次数据修改，保存RDB快照
appendonly yes # 开启AOF日志
3.2 数据库的定期同步（双写策略）
可以设计一个机制，将 Redis 中的点赞数据定期同步到关系型数据库，以此作为备份方案。通过这种策略，即使 Redis 数据丢失，也可以通过数据库进行数据恢复。
- 定期将 Redis 中的点赞数据批量持久化到数据库中。例如，每小时执行一次同步，将 Redis 中的点赞数据写入数据库表。
- 通过消息队列（如 Kafka、RocketMQ）将点赞、取消点赞操作发送到异步任务中，任务会将这些操作同时写入 Redis 和数据库。
最佳案例：
- 在点赞操作时，Redis 和数据库同时写入点赞数据。
public void likePost(Long postId, Long userId) {
// 1. Redis 中记录点赞
String key = "post:like:" + postId;
RScoredSortedSet likeSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
likeSet.add(Instant.now().getEpochSecond(), userId);
// 2. 数据库中记录点赞
postLikeMapper.insertLike(postId, userId, Instant.now().getEpochSecond());
}
- 定期同步 Redis 数据到数据库。
public void syncLikesToDatabase() {
// 从 Redis 中获取所有点赞数据
for (Post post : allPosts) {
Set likes = likeService.getLikes(post.getId());
for (Long userId : likes) {
postLikeMapper.insertLike(post.getId(), userId, Instant.now().getEpochSecond());
}
}
}
3.3 异常恢复机制
设计一种恢复机制，确保 Redis 数据丢失时，可以从数据库恢复数据。可以定期从数据库读取点赞记录，并将这些记录重新加载到 Redis 中。
恢复 Redis 数据的示例代码：
public void restoreLikesFromDatabase(Long postId) {
// 查询数据库中该帖子的所有点赞记录
List likes = postLikeMapper.selectLikesByPostId(postId);
// 恢复到 Redis 中
String key = "post:like:" + postId;
RScoredSortedSet likeSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
for (PostLike like : likes) {
likeSet.add(like.getTimestamp(), like.getUserId());
}
}
4. 使用 Redis 的设计原则
通常情况下，Redis 的点赞功能是基于以下原则设计的：
- 高频操作用 Redis，低频操作用数据库：Redis 适合处理大量频繁的点赞、取消点赞操作，而数据库则可以保存历史数据和做持久化备份。
- 避免频繁写入数据库：由于数据库的写入性能相对较慢，可以通过 Redis 缓存点赞数据，并在特定时间点或在点赞达到一定阈值后，再将数据批量同步到数据库中，减少数据库的压力。
5. 总结与建议
- Redis 的优势：使用 Redis 实现点赞功能可以大大提升性能，特别是在高并发场景下能够减少数据库的压力并加快响应速度。
- 数据丢失问题：由于 Redis 的数据存储在内存中，确实存在数据丢失的可能性，但可以通过 Redis 持久化（如 RDB、AOF）来降低数据丢失的风险。
- 多级存储方案：为了确保数据安全，建议采用 Redis 存储和数据库双写的策略，Redis 负责高并发场景下的快速响应，数据库作为持久化存储备份。这样即便 Redis 数据丢失，仍然可以从数据库中恢复数据。
通过结合 Redis 的性能优势和数据库的持久化特性，可以设计一个既高效又可靠的点赞功能。