基于SpringBoot如何实现一个点赞功能？
基于SpringBoot如何实现一个点赞功能？
解析：
基于 SpringCloud, 用户发起点赞、取消点赞后先存入 Redis 中，再每隔两小时从 Redis 读取点赞数据写入数据库中做持久化存储。
点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。
至于多久从 Redis 取一次数据存到数据库中，根据项目的实际情况定吧，我是暂时设了两个小时。
项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。
文章分四部分介绍：
Redis 缓存设计及实现
- 数据库设计
- 数据库操作
- 开启定时任务持久化存储到数据库
一、Redis 缓存设计及实现
1.1 Redis 安装及运行
Redis 安装请自行查阅相关教程。
说下Docker 安装运行 Redis
docker run -d -p 6379:6379 redis:4.0.8
如果已经安装了 Redis，打开命令行，输入启动 Redis 的命令
redis-server
1.2 Redis 与 SpringBoot 项目的整合
1. 在 pom.xml 中引入依赖
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2. 在启动类上添加注释 @EnableCaching
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableSwagger2
@EnableFeignClients(basePackages = "com.solo.coderiver.project.client")
@EnableCaching
public class UserApplication { public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(UserApplication.class, args);
}
}
3. 编写 Redis 配置类 RedisConfig
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import java.net.UnknownHostException; @Configuration
public class RedisConfig { @Bean@ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate")public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(
RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)throws UnknownHostException { Jackson2JsonRedisSerializer<Object> jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<Object>(Object.class);
ObjectMapper om = new ObjectMapper();
om.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
om.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(om); RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<String, Object>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
template.setKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
template.afterPropertiesSet();
return template;
} @Bean@ConditionalOnMissingBean(StringRedisTemplate.class)public StringRedisTemplate stringRedisTemplate(
RedisConnectionFactory redisConnectionFactory)throws UnknownHostException {
StringRedisTemplate template = new StringRedisTemplate();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}
至此 Redis 在 SpringBoot 项目中的配置已经完成，可以愉快的使用了。
1.3 Redis 的数据结构类型
Redis 可以存储键与5种不同数据结构类型之间的映射，这5种数据结构类型分别为String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）和 Zset（有序集合）。
下面来对这5种数据结构类型作简单的介绍：
结构类型结构存储的值结构的读写能力String可以是字符串、整数或者浮点数对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作；对象和浮点数执行自增(increment)或者自减(decrement)List一个链表，链表上的每个节点都包含了一个字符串从链表的两端推入或者弹出元素；根据偏移量对链表进行修剪(trim)；读取单个或者多个元素；根据值来查找或者移除元素Set包含字符串的无序收集器(unorderedcollection)，并且被包含的每个字符串都是独一无二的、各不相同添加、获取、移除单个元素；检查一个元素是否存在于某个集合中；计算交集、并集、差集；从集合里卖弄随机获取元素Hash包含键值对的无序散列表添加、获取、移除单个键值对；获取所有键值对Zset字符串成员(member)与浮点数分值(score)之间的有序映射，元素的排列顺序由分值的大小决定添加、获取、删除单个元素；根据分值范围(range)或者成员来获取元素
1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式
用 Redis 存储两种数据，一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据，另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数。 由于需要记录点赞人和被点赞人，还有点赞状态（点赞、取消点赞），还要固定时间间隔取出 Redis 中所有点赞数据，分析了下 Redis 数据格式中 Hash 最合适。
因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。
设点赞人的 id 为 likedPostId，被点赞人的 id 为 likedUserId ，点赞时状态为 1，取消点赞状态为 0。将点赞人 id 和被点赞人 id 作为键，两个 id 中间用 :: 隔开，点赞状态作为值。
所以如果用户点赞，存储的键为：likedUserId::likedPostId，对应的值为 1 。
取消点赞，存储的键为：likedUserId::likedPostId，对应的值为 0 。
取数据时把键用 :: 切开就得到了两个id，也很方便。
在可视化工具 RDM 中看到的是这样子
1.5 操作 Redis
Redis 各种数据格式的操作方法可以看看 这篇文章，写的非常好。
RedisService.java
1 import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike;
2 import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO;
3
4 import java.util.List;
5
6 public interface RedisService {
7
8 /**
9 * 点赞。状态为1
10 * @param likedUserId
11 * @param likedPostId
12 */void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId);
13
14 /**
15 * 取消点赞。将状态改变为0
16 * @param likedUserId
17 * @param likedPostId
18 */void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId);
19
20 /**
21 * 从Redis中删除一条点赞数据
22 * @param likedUserId
23 * @param likedPostId
24 */void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId);
25
26 /**
27 * 该用户的点赞数加1
28 * @param likedUserId
29 */void incrementLikedCount(String likedUserId);
30
31 /**
32 * 该用户的点赞数减1
33 * @param likedUserId
34 */void decrementLikedCount(String likedUserId);
35
36 /**
37 * 获取Redis中存储的所有点赞数据
38 * @return
39 */List<UserLike> getLikedDataFromRedis();
40
41 /**
42 * 获取Redis中存储的所有点赞数量
43 * @return
44 */List<LikedCountDTO> getLikedCountFromRedis();
45
46 }
实现类 RedisServiceImpl.java
1 import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike;
2 import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO;
3 import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum;
4 import com.solo.coderiver.user.service.LikedService;
5 import com.solo.coderiver.user.service.RedisService;
6 import com.solo.coderiver.user.utils.RedisKeyUtils;
7 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
8 import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
9 import org.springframework.data.redis.core.Cursor;
10 import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
11 import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
12 import org.springframework.stereotype.Service;
13
14 import java.util.ArrayList;
15 import java.util.List;
16 import java.util.Map;
17
18 @Service
19 @Slf4j
20 public class RedisServiceImpl implements RedisService {
21
22 @AutowiredRedisTemplate redisTemplate;
23
24 @AutowiredLikedService likedService;
25
26 @Overridepublic void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId) {
27 String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
28 redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.LIKE.getCode());
29 }
30
31 @Overridepublic void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) {
32 String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
33 redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.UNLIKE.getCode());
34 }
35
36 @Overridepublic void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) {
37 String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
38 redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
39 }
40
41 @Overridepublic void incrementLikedCount(String likedUserId) {
42 redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, 1);
43 }
44
45 @Overridepublic void decrementLikedCount(String likedUserId) {
46 redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, -1);
47 }
48
49 @Overridepublic List<UserLike> getLikedDataFromRedis() {
50 Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE);
51 List<UserLike> list = new ArrayList<>();
52 while (cursor.hasNext()){
53 Map.Entry<Object, Object> entry = cursor.next();
54 String key = (String) entry.getKey();
55 //分离出 likedUserId，likedPostIdString[] split = key.split("::");
56 String likedUserId = split[0];
57 String likedPostId = split[1];
58 Integer value = (Integer) entry.getValue();
59
60 //组装成 UserLike 对象UserLike userLike = new UserLike(likedUserId, likedPostId, value);
61 list.add(userLike);
62
63 //存到 list 后从 Redis 中删除
64 redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
65 }
66
67 return list;
68 }
69
70 @Overridepublic List<LikedCountDTO> getLikedCountFromRedis() {
71 Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE);
72 List<LikedCountDTO> list = new ArrayList<>();
73 while (cursor.hasNext()){
74 Map.Entry<Object, Object> map = cursor.next();
75 //将点赞数量存储在 LikedCountDTString key = (String)map.getKey();
76 LikedCountDTO dto = new LikedCountDTO(key, (Integer) map.getValue());
77 list.add(dto);
78 //从Redis中删除这条记录
79 redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, key);
80 }
81 return list;
82 }
83 }
用到的工具类和枚举类
RedisKeyUtils, 用于根据一定规则生成 key
public class RedisKeyUtils {
//保存用户点赞数据的keypublic static final String MAP_KEY_USER_LIKED = "MAP_USER_LIKED";
//保存用户被点赞数量的keypublic static final String MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT = "MAP_USER_LIKED_COUNT";
/**
* 拼接被点赞的用户id和点赞的人的id作为key。格式 222222::333333
* @param likedUserId 被点赞的人id
* @param likedPostId 点赞的人的id
* @return
*/public static String getLikedKey(String likedUserId, String likedPostId){
StringBuilder builder = new StringBuilder();
builder.append(likedUserId);
builder.append("::");
builder.append(likedPostId);
return builder.toString();
}
}
LikedStatusEnum 用户点赞状态的枚举类
package com.solo.coderiver.user.enums; import lombok.Getter; /**
* 用户点赞的状态
*/
@Getter
public enum LikedStatusEnum {
LIKE(1, "点赞"),
UNLIKE(0, "取消点赞/未点赞"),
; private Integer code; private String msg; LikedStatusEnum(Integer code, String msg) {
this.code = code;
this.msg = msg;
}
}
二、数据库设计
数据库表中至少要包含三个字段：被点赞用户id，点赞用户id，点赞状态。再加上主键id，创建时间，修改时间就行了。
建表语句：
create table `user_like`(
`id` int not null auto_increment,
`liked_user_id` varchar(32) not null comment '被点赞的用户id',
`liked_post_id` varchar(32) not null comment '点赞的用户id',
`status` tinyint(1) default '1' comment '点赞状态，0取消，1点赞',
`create_time` timestamp not null default current_timestamp comment '创建时间',
`update_time` timestamp not null default current_timestamp on update current_timestamp comment '修改时间',
primary key(`id`),
INDEX `liked_user_id`(`liked_user_id`),
INDEX `liked_post_id`(`liked_post_id`)
) comment '用户点赞表';
对应的对象 UserLike：
import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum;
import lombok.Data; import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id; /**
* 用户点赞表
*/
@Entity
@Data
public class UserLike { //主键id@Id@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)private Integer id; //被点赞的用户的idprivate String likedUserId; //点赞的用户的idprivate String likedPostId; //点赞的状态.默认未点赞private Integer status = LikedStatusEnum.UNLIKE.getCode(); public UserLike() {
} public UserLike(String likedUserId, String likedPostId, Integer status) {
this.likedUserId = likedUserId;
this.likedPostId = likedPostId;
this.status = status;
}
}
三、数据库操作
操作数据库同样封装在接口中
LikedService
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable; import java.util.List; public interface LikedService { /**
* 保存点赞记录
* @param userLike
* @return
*/
UserLike save(UserLike userLike); /**
* 批量保存或修改
* @param list
*/
List<UserLike> saveAll(List<UserLike> list); /**
* 根据被点赞人的id查询点赞列表（即查询都谁给这个人点赞过）
* @param likedUserId 被点赞人的id
* @param pageable
* @return
*/
Page<UserLike> getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable); /**
* 根据点赞人的id查询点赞列表（即查询这个人都给谁点赞过）
* @param likedPostId
* @param pageable
* @return
*/
Page<UserLike> getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable); /**
* 通过被点赞人和点赞人id查询是否存在点赞记录
* @param likedUserId
* @param likedPostId
* @return
*/
UserLike getByLikedUserIdAndLikedPostId(String likedUserId, String likedPostId); /**
* 将Redis里的点赞数据存入数据库中
*/void transLikedFromRedis2DB(); /**
* 将Redis中的点赞数量数据存入数据库
*/void transLikedCountFromRedis2DB(); }
LikedServiceImpl 实现类
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserInfo;
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike;
import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO;
import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum;
import com.solo.coderiver.user.repository.UserLikeRepository;
import com.solo.coderiver.user.service.LikedService;
import com.solo.coderiver.user.service.RedisService;
import com.solo.coderiver.user.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.Pageable;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional; import java.util.List; @Service
@Slf4j
public class LikedServiceImpl implements LikedService { @AutowiredUserLikeRepository likeRepository; @AutowiredRedisService redisService; @AutowiredUserService userService; @Override@Transactionalpublic UserLike save(UserLike userLike) {
return likeRepository.save(userLike);
} @Override@Transactionalpublic List<UserLike> saveAll(List<UserLike> list) {
return likeRepository.saveAll(list);
} @Overridepublic Page<UserLike> getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable) {
return likeRepository.findByLikedUserIdAndStatus(likedUserId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable);
} @Overridepublic Page<UserLike> getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable) {
return likeRepository.findByLikedPostIdAndStatus(likedPostId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable);
} @Overridepublic UserLike getByLikedUserIdAndLikedPostId(String likedUserId, String likedPostId) {
return likeRepository.findByLikedUserIdAndLikedPostId(likedUserId, likedPostId);
} @Override@Transactionalpublic void transLikedFromRedis2DB() {
List<UserLike> list = redisService.getLikedDataFromRedis();
for (UserLike like : list) {
UserLike ul = getByLikedUserIdAndLikedPostId(like.getLikedUserId(), like.getLikedPostId());
if (ul == null){
//没有记录，直接存入save(like);
}else{
//有记录，需要更新
ul.setStatus(like.getStatus());
save(ul);
}
}
} @Override@Transactionalpublic void transLikedCountFromRedis2DB() {
List<LikedCountDTO> list = redisService.getLikedCountFromRedis();
for (LikedCountDTO dto : list) {
UserInfo user = userService.findById(dto.getId());
//点赞数量属于无关紧要的操作，出错无需抛异常if (user != null){
Integer likeNum = user.getLikeNum() + dto.getCount();
user.setLikeNum(likeNum);
//更新点赞数量
userService.updateInfo(user);
}
}
}
}
数据库的操作就这些，主要还是增删改查。
四、开启定时任务持久化存储到数据库
定时任务 Quartz 很强大，就用它了。
Quartz 使用步骤：
- 添加依赖
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId>
</dependency>
- 编写配置文件
package com.solo.coderiver.user.config; import com.solo.coderiver.user.task.LikeTask;
import org.quartz.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration
public class QuartzConfig { private static final String LIKE_TASK_IDENTITY = "LikeTaskQuartz"; @Beanpublic JobDetail quartzDetail(){
return JobBuilder.newJob(LikeTask.class).withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY).storeDurably().build();
} @Beanpublic Trigger quartzTrigger(){
SimpleScheduleBuilder scheduleBuilder = SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
// .withIntervalInSeconds(10) //设置时间周期单位秒
.withIntervalInHours(2) //两个小时执行一次
.repeatForever();
return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(quartzDetail())
.withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY)
.withSchedule(scheduleBuilder)
.build();
}
}
- 编写执行任务的类继承自 QuartzJobBean
package com.solo.coderiver.user.task; import com.solo.coderiver.user.service.LikedService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang.time.DateUtils;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date; /**
* 点赞的定时任务
*/
@Slf4j
public class LikeTask extends QuartzJobBean { @Autowired
LikedService likedService; private SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); @Overrideprotected void executeInternal(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException { log.info("LikeTask-------- {}", sdf.format(new Date())); //将 Redis 里的点赞信息同步到数据库里
likedService.transLikedFromRedis2DB();
likedService.transLikedCountFromRedis2DB();
}
}
在定时任务中直接调用 LikedService 封装的方法完成数据同步。以上就是点赞功能的设计与实现。
来源：https://www.mianshiya.com/qd/17e3426e61da6df5040ba04d34e32791
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