网站目录结构设计应注意的问题常德网站优化公司
功能点设计
统计文章点赞的总数，用户所有文章的点赞数，因此设计的点赞功能模块具有以下功能点：
- 某篇文章的点赞数
- 用户所有文章的点赞数
- 用户点赞的文章
- 持久化到
MySQL数据库
数据库设计
1、Redis数据库设计Redis是K-V数据库，没有统一的数据结构，针对不同的功能点设计了不同的K-V存储结构
- 用户某篇文章的点赞数：使用
HashMap数据结构，HashMap中的key为articleId，value为Set，Set中的值为用户ID，即HashMap<String, Set<String>> - 用户总的点赞数：使用
HashMap数据结构，HashMap中的key为userId，value为String记录总的点赞数 - 用户点赞的文章：使用
HashMap数据结构，HashMap中的key为userId，value为Set，Set中的值为文章ID，即HashMap<String, Set<String>>
2、MySQL数据库设计article表结构（文章总的点赞数需要和Redis中的点赞数进行同步）
| 字段值 | 字段类型 | 说明 |
|---|---|---|
| article_name | varchar | 文章名字 |
| content | blob | 文章内容 |
| total_like_count | bigint | 文章总点赞数 |
user_like_article表结构（记录用户点赞文章的信息，是一张中间表）
| 字段值 | 字段类型 | 说明 |
|---|---|---|
| user_id | bigint | 用户ID |
| article_id | bigint | 文章ID |
说明：表结构设计省略了id、deleted、gmt_create、gmt_modified字段
流程图
流程图比较简单，点赞和取消点赞基本实现步骤相同
- 参数校验
对传入的参数进行null值判断 - 逻辑校验
对于用户点赞，用户不能重复点赞相同的文章
对于取消点赞，用户不能取消未点赞的文章 - 存入
Redis
存入的数据主要有所有文章的点赞数、某篇文章的点赞数、用户点赞的文章 - 定时任务
通过定时【1小时执行一次】，从Redis读取数据持久化到MySQL中
代码功能实现
- 点赞
/*** 用户点赞某篇文章** @param likedUserId 被点赞用户ID* @param likedPostId 点赞用户* @param articleId 文章ID*/public void likeArticle(Long articleId, Long likedUserId, Long likedPostId) {validateParam(articleId, likedUserId, likedPostId); //参数验证log.info("点赞数据存入redis开始，articleId:{}，likedUserId:{}，likedPostId:{}", articleId, likedUserId, likedPostId);//只有未点赞的用户才可以进行点赞likeArticleLogicValidate(articleId, likedUserId, likedPostId);//1.用户总点赞数+1redisTemplate.opsForHash().increment(TOTAL_LIKE_COUNT_KEY, String.valueOf(likedUserId), 1);synchronized (this) {//2.用户喜欢的文章+1String userLikeResult = (String) redisTemplate.opsForHash().get(USER_LIKE_ARTICLE_KEY, String.valueOf(likedPostId));Set<Long> articleIdSet = userLikeResult == null ? new HashSet<>() : FastjsonUtil.deserializeToSet(userLikeResult, Long.class);articleIdSet.add(articleId);redisTemplate.opsForHash().put(USER_LIKE_ARTICLE_KEY, String.valueOf(likedPostId), FastjsonUtil.serialize(articleIdSet));//3.文章点赞数+1String articleLikedResult = (String) redisTemplate.opsForHash().get(ARTICLE_LIKED_USER_KEY, String.valueOf(articleId));Set<Long> likePostIdSet = articleLikedResult == null ? new HashSet<>() : FastjsonUtil.deserializeToSet(articleLikedResult, Long.class);likePostIdSet.add(likedPostId);redisTemplate.opsForHash().put(ARTICLE_LIKED_USER_KEY, String.valueOf(articleId), FastjsonUtil.serialize(likePostIdSet));log.info("取消点赞数据存入redis结束，articleId:{}，likedUserId:{}，likedPostId:{}", articleId, likedUserId, likedPostId);}}- 取消点赞
public void unlikeArticle(Long articleId, Long likedUserId, Long likedPostId) {validateParam(articleId, likedUserId, likedPostId); //参数校验log.info("取消点赞数据存入redis开始，articleId:{}，likedUserId:{}，likedPostId:{}", articleId, likedUserId, likedPostId);//1.用户总点赞数-1synchronized (this) {//只有点赞的用户才可以取消点赞unlikeArticleLogicValidate(articleId, likedUserId, likedPostId);Long totalLikeCount = Long.parseLong((String) redisTemplate.opsForHash().get(TOTAL_LIKE_COUNT_KEY, String.valueOf(likedUserId)));redisTemplate.opsForHash().put(TOTAL_LIKE_COUNT_KEY, String.valueOf(likedUserId), String.valueOf(--totalLikeCount));//2.用户喜欢的文章-1String userLikeResult = (String) redisTemplate.opsForHash().get(USER_LIKE_ARTICLE_KEY, String.valueOf(likedPostId));Set<Long> articleIdSet = FastjsonUtil.deserializeToSet(userLikeResult, Long.class);articleIdSet.remove(articleId);redisTemplate.opsForHash().put(USER_LIKE_ARTICLE_KEY, String.valueOf(likedPostId), FastjsonUtil.serialize(articleIdSet));//3.取消用户某篇文章的点赞数String articleLikedResult = (String) redisTemplate.opsForHash().get(ARTICLE_LIKED_USER_KEY, String.valueOf(articleId));Set<Long> likePostIdSet = FastjsonUtil.deserializeToSet(articleLikedResult, Long.class);likePostIdSet.remove(likedPostId);redisTemplate.opsForHash().put(ARTICLE_LIKED_USER_KEY, String.valueOf(articleId), FastjsonUtil.serialize(likePostIdSet));}log.info("取消点赞数据存入redis结束，articleId:{}，likedUserId:{}，likedPostId:{}", articleId, likedUserId, likedPostId);}- 异步落库
@Scheduled(cron = "0 0 0/1 * * ? ")
public void redisDataToMySQL() {logger.info("time:{}，开始执行Redis数据持久化到MySQL任务", LocalDateTime.now().format(formatter));//1.更新文章总的点赞数Map<String, String> articleCountMap = redisTemplate.opsForHash().entries(ARTICLE_LIKED_USER_KEY);for (Map.Entry<String, String> entry : articleCountMap.entrySet()) {String articleId = entry.getKey();Set<Long> userIdSet = FastjsonUtil.deserializeToSet(entry.getValue(), Long.class);//1.同步某篇文章总的点赞数到MySQLsynchronizeTotalLikeCount(articleId, userIdSet);//2.同步用户喜欢的文章synchronizeUserLikeArticle(articleId, userIdSet);}logger.info("time:{}，结束执行Redis数据持久化到MySQL任务", LocalDateTime.now().format(formatter));
}说明：
- 针对存在并发的问题，通过添加
synchronize关键字实现 - 另外还有获取某篇文章的点赞数、用户所有文章的点赞数、用户点赞的文章方法实现，方法实现比较简单不说明，可以在我的码云仓库中找到
目前存在的不足
- 用户点赞\取消点赞方法中，
Redis事务没有保证 - 该应用只适用于单机环境，分布式环境下存在并发问题，分布式锁待完成