点赞功能，分析与实现，实用！-每日运维

个人项目：社交支付项目（小老板）

作者：三哥，j3code.cn

项目文档：www.yuque.com/g/j3code/dv…

预览地址(未开发完)：admire.j3code.cn/small-boss

内网穿透部署，第一次访问比较慢

1、分析

点赞功能我相信大家都不陌生，打开朋友圈、B 站、抖音、小红书等关于社交相关的功能基本都有点赞这一功能，所以本篇，咱们就来分析一下点赞功能如何来实现。

首先点赞肯定是对某一类数据进行点赞，如：B 站就有视频点赞、评论点赞、动态点赞等。所以，按照我们常规的套路，是不是就应该有视频点赞接口，评论点赞接口，动态点赞接口等，但事实果真如此吗？

你看我这样设计，是否可行：

数据id（视频、评论等id）
数据类型（视频、评论等）
点赞状态（true，false）

这样通过不同的参数，将多个不同数据的点赞接口归到一个接口当中实现，这样是不是减少了不必要的冗余代码。但随之而来的问题也是显而易见的，以前点赞功能的流量被分散到三个或多个接口当中，而现在都归到一个接口来实现，那所有的流量就都会打到一个点赞接口当中，这对接口性能就要求很高了。

现在知道接口怎么设计了，那再来看看点赞表如何设计？

根据接口，我们可以确定这几个字段

数据ID

点赞状态

为啥没有数据类型？

我们回想一下，接口接入数据类类型是为了适配更多的不同数据的点赞业务。而点赞的记录表有一个点赞的数据ID，就可以锁定那条数据被点赞了，所以无需数据类型ID。

当然为了确保知道用户点赞了那条数据，所以还需要如下字段：

用户ID

所以最后，我们的点在表 SQL 就是下面这样：
CREATE TABLE `sb_like` (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `item_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '点赞条目id',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id',
  `like` tinyint(1) NOT NULL COMMENT '是否点赞，true点赞，false未点赞',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `un` (`item_id`,`user_id`),
  KEY `k` (`item_id`,`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_german2_ci
说明：

item_id：必须是全局唯一ID（例如：雪花ID），也即不能是自增，因为这张点赞表是所有业务数据的点赞记录（视频、评论、动态等）。

id：字段最好也是全局唯一ID，因为后期可能需要进行分表，毕竟点赞记录是一个增长肯快的数据量，如果用自增ID，后期很难迁移。

2、实现

现在根据上面的分析，可以得出点赞请求的简单数据流向如下图：

可以看到如果系统中的业务数据越来越多的话，点赞接口的访问量将会变得越来越大，从而变成一个高频访问接口（当然，点赞本身就是一个高频率动作）。

所以，面对一个高频接口，咱们的点赞记录肯定是不能直接入 MySQL 的，所以这里咱们的点赞数据第一步肯定是入 Redis。

一个是基于磁盘IO操作（MySQL），一个是基于内存操作（Redis）。

那，既然引入 Redis，肯定又会引申出一些其它问题，如：

使用什么数据类型存储点赞数据
Redis 数据如何同步到 MySQL
查询用户点赞，业务数据的点赞量会变得复杂很多

针对这三个问题，也好解决，我把解决的大致思路花了张图，相信一图胜千言：

注：Redis 的存储数据类型为 hash

ok，下面就是我们的编码实现环节了，先来写点赞接口，这个非常好实现。

2.1 点赞接口实现

1）controller

位置：cn.j3code.community.api.v1.controller

@Slf4j
@ResponseResult
@AllArgsConstructor
@RestController
@RequestMapping(UrlPrefixConstants.WEB_V1 + "/like")
public class LikeController {

    private final LikeService likeService;

    /**
     * 点赞
     * @param request
     */
    @PostMapping("/")
    public void like(@Validated @RequestBody LikeRequest request) {
        likeService.like(request);
    }
}

LikeRequest 对象

位置：cn.j3code.community.api.v1.request

@Data
public class LikeRequest {
    @NotNull(message = "条目id不为空")
    private Long itemId;
    @NotNull(message = "点赞不为空")
    private Boolean like;
    @NotNull(message = "类型不为空")
    private CommentTypeEnum type;
}

CommentTypeEnum 枚举

位置：cn.j3code.config.enums

@Getter
public enum CommentTypeEnum {
    COMMODITY(1, "商品评论"),

    POST_COMMENT(2, "帖子评论"),

    POST(3, "帖子"),
    ;

    @EnumValue
    private Integer value;

    private String description;

    CommentTypeEnum(Integer value, String description) {
        this.value = value;
        this.description = description;
    }
}

2）service

位置：cn.j3code.community.service

public interface LikeService extends IService {
    void like(LikeRequest request);
}
@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Service
public class LikeServiceImpl extends ServiceImpl
    implements LikeService {

    private final RedisTemplate redisTemplate;

    @Override
    public void like(LikeRequest request) {
        redisTemplate.opsForHash().put(
            SbUtil.getItemLikeKey(request.getType().getValue() + ":" + request.getItemId()),
            Objects.requireNonNull(SecurityUtil.getUserId(), "获取登录人信息出错！").toString(),
            request.getLike());
    }
}

是不是非常简单，只需要组装好 hash 结构的数据，访问一下 Redis 即可。

2.2 点赞数据同步数据库实现

前面我们提到过，持久化是通过定时任务进行的，所以这里有一点点问题就是如果在定时任务还未执行的时候，Redis 挂了，那这段时间的点赞记录将会丢失。上线的时候，Redis 的持久化功能要记得配好（AOF/RDB）。

现在，我们来分析分析点赞数据同步到数据库的流程：

获取对应数据类型的所有点赞 key

根据获取到的 key，获取所有的点赞记录，数据格式为 Map

结合 Redis 点赞记录 + MySQL 持久化记录，计算出同一条数据的最终点赞状态和数据的点赞数量

移除 redis 中，已经同步的数据

更新业务数据点赞数量

插入用户点赞记录数据

这里，可能2、3点大家有点不好理解，没关系，我先张流程图整体来熟悉这个流程，后再来分析你们疑惑的点：

在图中，我已经把能解释的问题都已经解释清楚了，下面就看代码实现吧！

因为点赞业务有很多，所以对应的定时任务肯定也是不同的，这里我以本项目的帖子为例，来实现帖子数据点赞数据的同步。

1）schedule

位置：cn.j3code.community.schedule

@Slf4j
@Component
@AllArgsConstructor
public class PostLikeSchedule {

    private final PostService postService;

    /**
     * 同步帖子点赞
     */
    @DistributedLock
    @Scheduled(cron = "11 0/9 * * * ?")
    public void syncPostLike(){
        postService.syncPostLike();
    }
}

2）service

位置：cn.j3code.community.service

public interface PostService extends IService {
    void syncPostLike();
}
@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Service
public class PostServiceImpl extends ServiceImpl
    implements PostService {
    
    private final LikeServiceImpl likeService;
    private final RedisTemplate redisTemplate;
    private final TransactionTemplate transactionTemplate;

    @Override
    public void syncPostLike() {
        // 获取帖子点赞 key
        List keys = new ArrayList(redisTemplate.keys(SbUtil.getItemLikeKey(CommentTypeEnum.POST.getValue() + ":*")));
        if (CollectionUtils.isEmpty(keys)) {
            return;
        }

        Set commentIdList = keys.stream().map(key -> Long.valueOf(key.substring(key.lastIndexOf(":") + 1)))
            .collect(Collectors.toSet());

        // 批量查看 redis 评论id，的点赞数据
        ItemLikeBO itemLikeBO = likeService.getItemLikeCount(new ArrayList(commentIdList), CommentTypeEnum.POST, Boolean.TRUE);
        Map itemLikeCount = itemLikeBO.getItemLikeCount();

        /**
         * 帖子id 对应，用户id 和 点赞状态 的 map
         */
        Map postToUserLikeMap = itemLikeBO.getItemIdToUserLikeMap();

        // 待修改的评论的点赞数量集合
        List updatePostList = new ArrayList();
        // 待插入的点赞集合
        List saveLikeList = new ArrayList();

        postToUserLikeMap.forEach((postId, likeMap) -> {
            Post post = new Post();
            post.setId(postId);
            post.setLikeCount(itemLikeCount.get(postId));
            updatePostList.add(post);

            likeMap.forEach((key, value) -> {
                Like like = new Like();
                like.setId(SnowFlakeUtil.getId());
                like.setItemId(postId);
                like.setUserId(key);
                like.setLike(value);
                like.setCreateTime(LocalDateTime.now());
                like.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
                saveLikeList.add(like);
            });
        });

        Map postMap = lambdaQuery()
            .in(Post::getId, postToUserLikeMap.keySet()).list()
            .stream().collect(Collectors.toMap(Post::getId, item -> item));
        // 点赞数量等于 数据库 + redis
        updatePostList.forEach(item ->
                               item.setLikeCount(item.getLikeCount() + postMap.get(item.getId()).getLikeCount()));

        String format = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_DATE_TIME);
        log.info(format + "-同步点赞数据：updatePostList={}，saveLikeList={}",
                 JSON.toJSONString(updatePostList),
                 JSON.toJSONString(saveLikeList));

        // 修改数据库
        MyTransactionTemplate.execute(transactionTemplate, accept -> {
            CollUtil.split(updatePostList, 100).forEach(this::updateBatchById);
            CollUtil.split(saveLikeList, 100).forEach(likeService::saveOrUpdateByDuplicate);
        }, format + "-同步帖子点赞逻辑出错！");
    }
}

其中：likeService.getItemLikeCount 的代码就是上图中的第3、4、5的实现，它是点赞逻辑的公用方法，后期批量点赞同步、其它类型同步对应的3、4、5逻辑都是调用该方法实现的。代码如下：

3）getItemLikeCount 方法实现

位置：cn.j3code.community.service

public interface LikeService extends IService {
    /**
     *
     * @param itemIdList 条目id集合
     * @param type 条目的数据类型
     * @param redisDataRemove 统计完后，是否移除redis中的数据
     * @return
     */
    ItemLikeBO getItemLikeCount(List itemIdList, CommentTypeEnum type, Boolean redisDataRemove);
}
@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Service
public class LikeServiceImpl extends ServiceImpl
    implements LikeService {

    private final RedisTemplate redisTemplate;

    @Override
    public ItemLikeBO getItemLikeCount(List itemIdList, CommentTypeEnum type, Boolean redisDataRemove) {
        ItemLikeBO itemLikeBO = new ItemLikeBO();
        Map result = new HashMap();
        itemIdList.forEach(itemId -> result.put(itemId, 0));

        // 批量查看 redis 评论id，的点赞数据
        List executePipelined = redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback() {
            @Override
            public  Object execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
                for (Long itemId : itemIdList) {
                    redisOperations.opsForHash().entries((K) SbUtil.getItemLikeKey(type.getValue() + ":" + itemId));
                }
                return null;
            }
        });

        /**
         * 评论id 对应，用户id 和 点赞状态 的 map
         */
        Map commentToUserLikeMap = new HashMap();
        for (int i = 0; i  lb.put(Long.valueOf(k), v));

            commentToUserLikeMap.put(commentId, lb);


            if (redisDataRemove) {
                /**
                 * 这里会有一点点问题，就是如果在获取点赞 与 删除点赞 的时间空隙之间，同一个用户又操作了同一个评论的点赞
                 * 那这将会导致数据丢失
                 * 解决方法：
                 * 1、加锁
                 * 2、改用 MQ 方式
                 */
                // 删除一下 redis 中的 点赞 记录
                redisTemplate.opsForHash().delete(
                    SbUtil.getItemLikeKey(type.getValue() + ":" + commentId),
                    likeMap.keySet().stream().map(Object::toString).toArray(Object[]::new));
            }
        }

        for (int i = 0; i  like).count() + "")
                                  );
                result.put(itemIdList.get(i), redisLikeCount.get());
            }
        }

        itemLikeBO.setItemLikeCount(result);
        itemLikeBO.setItemIdToUserLikeMap(commentToUserLikeMap);
        return itemLikeBO;
    }
}

代码实现的逻辑基本和我上图中画的流程一致，而且我代码注释也写得很清楚，相信你们应该能看懂。

2.3 数据查询回填点赞记录

那最后一个功能就是查询业务数据的时候我们不仅要吧MySQL中的点赞数据查出来，还要把 Redis 中的数据一同查出来进行组装，最后才把数据回显到页面。

不过，这个逻辑不是很难，因为有了 2.2 节的公共方法的实现，所以这一步将会变得简单些。

分析该逻辑之前，我们先来看看，页面要显示点赞的那些数据，页面如下：

当前登录人点赞状态
业务数据的点赞数量

ok，我们先来分析用户点赞状态的获取流程：

将查询到的业务数据集合转为 Map，初始情况下，状态都为 false

根据业务ID、用户ID、点赞状态（true），查询MySQL的点赞记录，将对应的数据回填到第一步的 Map 中

再通过管道操作，批量访问 Redis，找到 hash key为业务id，属性 key 为用户id 的点赞记录，将找到的数据直接覆盖到 Map 中

最终，Map 中的数据，就是用户是否点赞业务的标识了。

而点赞数量我就不分析业务流程了，因为 2.2 节已经分析过了就是 getItemLikeCount 方法的实现，只不过这里的 redisDataRemove 参数为 false ，不需要移除 redis 的数据，因为这是一个查询，而不是同步。

下面，来看看我的查询业务数据列表伪代码实现：

用伪代码实现是因为查询的流程基本就是先查业务数据，然后回填点赞数据，而前一步就没必要和大家说了，我用伪代码体现回填点赞的数据即可，相信大家都懂。

public IPage page(PostPageRequest request) {

    // 先查询 MySQL 的业务数据

    // 用户评论点赞状态
    Map itemIdToLikeMap = likeService.getItemLikeState(voiPage.getRecords().stream().map(PostVO::getId).collect(Collectors.toList()), CommentTypeEnum.POST);
    // redis 中评论点赞数量
    Map itemIdToLikeCountMap = likeService.getItemLikeCount(voiPage.getRecords().stream().map(PostVO::getId).collect(Collectors.toList()), CommentTypeEnum.POST, Boolean.FALSE)
        .getItemLikeCount();

    // 填充评论点赞数量及当前用户点赞状态，用户信息
    业务数据列表.forEach(postVO -> {
        设置业务数据点赞数据(业务MySQL点赞数量 + itemIdToLikeCountMap.get(postVO.getId()));
        设置业务数据用户点赞状态(itemIdToLikeMap.get(postVO.getId()));
    });

}

getItemLikeState 方法实现：

public Map getItemLikeState(List itemIdList, CommentTypeEnum type) {
    Map result = new HashMap();
    itemIdList.forEach(itemId -> result.put(itemId, Boolean.FALSE));

    if (Objects.isNull(SecurityUtil.getUserId())) {
        // 未登录
        return result;
    }

    if (CollectionUtils.isEmpty(itemIdList)) {
        return result;
    }

    // 查看数据库中是否有用户点赞记录
    lambdaQuery()
        .eq(Like::getUserId, SecurityUtil.getUserId())
        .eq(Like::getLike, Boolean.TRUE)
        .in(Like::getItemId, itemIdList)
        .list().forEach(likeObj -> {
        if (likeObj.getLike()) {
            result.put(likeObj.getItemId(), Boolean.TRUE);
        }
    });

    // 查看 redis 用户点赞记录
    List executePipelined = redisTemplate.executePipelined(new SessionCallback() {
        @Override
        public  Object execute(RedisOperations redisOperations) throws DataAccessException {
            for (Long itemId : itemIdList) {
                redisOperations.opsForHash().get(
                    (K) SbUtil.getItemLikeKey(type.getValue() + ":" + itemId),
                    SecurityUtil.getUserId().toString());
            }
            return null;
        }
    });

    for (int i = 0; i < itemIdList.size(); i++) {
        if (Objects.nonNull(executePipelined.get(i))) {
            result.put(itemIdList.get(i), (Boolean) executePipelined.get(i));
        }
    }

    return result;
}

这个方法，就是我上面分析的代码实现了。

到此，我们整个的一个业务点赞功能的实现就算完成了，当然其中肯定是有写不好的点和需要扩充的点：

不好的点：如何解决查询 Redis 数据与移除 Redis 数据之间存在的数据差，或者说减小时间间隔
不好的点：如何解决同步点赞数据到MySQL出错，而导致点赞记录丢失问题（目前：日志恢复）
扩充的点：用户点赞之后，可以发送相关的 MQ 消息，告知用户，提示用户信息感知度

如果这些大家有好的建议，可以评论里聊聊。

点赞功能，分析与实现，实用！

2.1 点赞接口实现

2.2 点赞数据同步数据库实现

2.3 数据查询回填点赞记录

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