首页 > 数据库 >redis+xxl-job初步设计点赞功能

redis+xxl-job初步设计点赞功能

时间：2024-08-04 15:49:34浏览次数：12  
标签：COMMENT String DEFAULT redis job key 点赞 NULL 




一般情况下点赞业务涉及以下下几个方面：


1.我们肯定要知道一个题目被多少人点过赞，还要知道，每个人他点赞了哪些题目。


2.点赞的业务特性，频繁。用户一多，时时刻刻都在进行点赞，收藏等等处理，如果说我们采取传统的数据库的模式啊，这个交互量是非常大的，很难去抗住这个并发问题，所以我们采取 redis 的方式来做。（当业务并发量低，以及代码设计的逻辑使得能够应对需求，也可以用mysql做，根据具体业务场景选择最佳的解决方案，本篇主要为学习使用）


3.查询的数据交互，可以通过redis 直接来做，持久化的数据，通过数据库查询即可，这个数据如何去同步到数据库，我们就采取的定时任务 xxl-job 定期来刷数据。


 




 


点赞设计（本文只展示核心代码，数据流的转换便不再展示）



    private static final String SUBJECT_LIKED_KEY = "subject.liked";

    private static final String SUBJECT_LIKED_COUNT_KEY = "subject.liked.count";

    private static final String SUBJECT_LIKED_DETAIL_KEY = "subject.liked.detail";
   




@Override
    public void add(SubjectLikedBO subjectLikedBO) {
        Long subjectId = subjectLikedBO.getSubjectId();
        String likeUserId = subjectLikedBO.getLikeUserId();
        Integer status = subjectLikedBO.getStatus();
        String hashKey = buildSubjectLikedKey(subjectId.toString(), likeUserId);
        redisUtil.putHash(SUBJECT_LIKED_KEY, hashKey, status);
        String detailKey = SUBJECT_LIKED_DETAIL_KEY + "." + subjectId + "." + likeUserId;
        String countKey = SUBJECT_LIKED_COUNT_KEY + "." + subjectId;
        if (SubjectLikedStatusEnum.LIKED.getCode() == status) {
            redisUtil.increment(countKey, 1);
            redisUtil.set(detailKey, "1");
        } else {
            Integer count = redisUtil.getInt(countKey);
            if (Objects.isNull(count) || count <= 0) {
                return;
            }
            redisUtil.increment(countKey, -1);
            redisUtil.del(detailKey);
        }
    }

 private String buildSubjectLikedKey(String subjectId, String userId) {
        return subjectId + ":" + userId;
    }


@Getter
public enum SubjectLikedStatusEnum {

    LIKED(1, "点赞"),
    UN_LIKED(0, "取消点赞");

    public int code;

    public String desc;

    SubjectLikedStatusEnum(int code, String desc) {
        this.code = code;
        this.desc = desc;
    }

    public static SubjectLikedStatusEnum getByCode(int codeVal) {
        for (SubjectLikedStatusEnum resultCodeEnum : SubjectLikedStatusEnum.values()) {
            if (resultCodeEnum.code == codeVal) {
                return resultCodeEnum;
            }
        }
        return null;
    }

}




　　自定义封装redisutil类



@Component
@Slf4j
public class RedisUtil {

    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;

    private static final String CACHE_KEY_SEPARATOR = ".";

    /**
     * 构建缓存key
     */
    public String buildKey(String... strObjs) {
        return Stream.of(strObjs).collect(Collectors.joining(CACHE_KEY_SEPARATOR));
    }

    /**
     * 是否存在key
     */
    public boolean exist(String key) {
        return redisTemplate.hasKey(key);
    }

    /**
     * 删除key
     */
    public boolean del(String key) {
        return redisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * set(不带过期)
     */
    public void set(String key, String value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }

    /**
     * set(带过期)
     */
    public boolean setNx(String key, String value, Long time, TimeUnit timeUnit) {
        return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, time, timeUnit);
    }

    /**
     * 获取string类型缓存
     */
    public String get(String key) {
        return (String) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    public Boolean zAdd(String key, String value, Long score) {
        return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, Double.valueOf(String.valueOf(score)));
    }

    public Long countZset(String key) {
        return redisTemplate.opsForZSet().size(key);
    }

    public Set<String> rangeZset(String key, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
    }

    public Long removeZset(String key, Object value) {
        return redisTemplate.opsForZSet().remove(key, value);
    }

    public void removeZsetList(String key, Set<String> value) {
        value.stream().forEach((val) -> redisTemplate.opsForZSet().remove(key, val));
    }

    public Double score(String key, Object value) {
        return redisTemplate.opsForZSet().score(key, value);
    }

    public Set<String> rangeByScore(String key, long start, long end) {
        return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(key, Double.valueOf(String.valueOf(start)), Double.valueOf(String.valueOf(end)));
    }

    public Object addScore(String key, Object obj, double score) {
        return redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, obj, score);
    }

    public Object rank(String key, Object obj) {
        return redisTemplate.opsForZSet().rank(key, obj);
    }

    public Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> rankWithScore(String key, long start, long end) {
        Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> set = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start, end);
        return set;
    }

    public void putHash(String key, String hashKey, Object hashVal) {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, hashVal);
    }

    public Integer getInt(String key) {
        return (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    public void increment(String key, Integer count) {
        redisTemplate.opsForValue().increment(key, count);
    }

    public Map<Object, Object> getHashAndDelete(String key) {
        Map<Object, Object> map = new HashMap<>();
        Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(key, ScanOptions.NONE);
        while (cursor.hasNext()) {
            Map.Entry<Object, Object> entry = cursor.next();
            Object hashKey = entry.getKey();
            Object value = entry.getValue();
            map.put(hashKey, value);
            redisTemplate.opsForHash().delete(key, hashKey);
        }
        return map;
    }
}




　　




 




 

subject.liked.detail用户点赞状态

subject.liked.count 某题目被点赞的数量

subject.liked点赞人的数据




 点赞设计已完成，那么我们如何通过xxl-job统一调度任务？


官方文档：https://www.xuxueli.com/xxl-job/#%E3%80%8A%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E8%B0%83%E5%BA%A6%E5%B9%B3%E5%8F%B0XXL-JOB%E3%80%8B




 本文演示本地使用xxl-job，文末附带docker部署xxl-job


修改admin下本地数据库连接，




 doc/db下执行sql


 



#
# XXL-JOB v2.4.2-SNAPSHOT
# Copyright (c) 2015-present, xuxueli.

CREATE database if NOT EXISTS `xxl_job` default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci;
use `xxl_job`;

SET NAMES utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_info` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `job_group` int(11) NOT NULL COMMENT '执行器主键ID',
  `job_desc` varchar(255) NOT NULL,
  `add_time` datetime DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  `author` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '作者',
  `alarm_email` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '报警邮件',
  `schedule_type` varchar(50) NOT NULL DEFAULT 'NONE' COMMENT '调度类型',
  `schedule_conf` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '调度配置，值含义取决于调度类型',
  `misfire_strategy` varchar(50) NOT NULL DEFAULT 'DO_NOTHING' COMMENT '调度过期策略',
  `executor_route_strategy` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '执行器路由策略',
  `executor_handler` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务handler',
  `executor_param` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务参数',
  `executor_block_strategy` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '阻塞处理策略',
  `executor_timeout` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '任务执行超时时间，单位秒',
  `executor_fail_retry_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '失败重试次数',
  `glue_type` varchar(50) NOT NULL COMMENT 'GLUE类型',
  `glue_source` mediumtext COMMENT 'GLUE源代码',
  `glue_remark` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'GLUE备注',
  `glue_updatetime` datetime DEFAULT NULL COMMENT 'GLUE更新时间',
  `child_jobid` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '子任务ID，多个逗号分隔',
  `trigger_status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '调度状态：0-停止，1-运行',
  `trigger_last_time` bigint(13) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上次调度时间',
  `trigger_next_time` bigint(13) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '下次调度时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_log` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `job_group` int(11) NOT NULL COMMENT '执行器主键ID',
  `job_id` int(11) NOT NULL COMMENT '任务，主键ID',
  `executor_address` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '执行器地址，本次执行的地址',
  `executor_handler` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务handler',
  `executor_param` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务参数',
  `executor_sharding_param` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务分片参数，格式如 1/2',
  `executor_fail_retry_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '失败重试次数',
  `trigger_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '调度-时间',
  `trigger_code` int(11) NOT NULL COMMENT '调度-结果',
  `trigger_msg` text COMMENT '调度-日志',
  `handle_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '执行-时间',
  `handle_code` int(11) NOT NULL COMMENT '执行-状态',
  `handle_msg` text COMMENT '执行-日志',
  `alarm_status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '告警状态：0-默认、1-无需告警、2-告警成功、3-告警失败',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `I_trigger_time` (`trigger_time`),
  KEY `I_handle_code` (`handle_code`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_log_report` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `trigger_day` datetime DEFAULT NULL COMMENT '调度-时间',
  `running_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '运行中-日志数量',
  `suc_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '执行成功-日志数量',
  `fail_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '执行失败-日志数量',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `i_trigger_day` (`trigger_day`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_logglue` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `job_id` int(11) NOT NULL COMMENT '任务，主键ID',
  `glue_type` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 'GLUE类型',
  `glue_source` mediumtext COMMENT 'GLUE源代码',
  `glue_remark` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'GLUE备注',
  `add_time` datetime DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_registry` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `registry_group` varchar(50) NOT NULL,
  `registry_key` varchar(255) NOT NULL,
  `registry_value` varchar(255) NOT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `i_g_k_v` (`registry_group`,`registry_key`,`registry_value`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_group` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `app_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '执行器AppName',
  `title` varchar(12) NOT NULL COMMENT '执行器名称',
  `address_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '执行器地址类型：0=自动注册、1=手动录入',
  `address_list` text COMMENT '执行器地址列表，多地址逗号分隔',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '账号',
  `password` varchar(50) NOT NULL COMMENT '密码',
  `role` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '角色：0-普通用户、1-管理员',
  `permission` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '权限：执行器ID列表，多个逗号分割',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `i_username` (`username`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_lock` (
  `lock_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '锁名称',
  PRIMARY KEY (`lock_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

INSERT INTO `xxl_job_group`(`id`, `app_name`, `title`, `address_type`, `address_list`, `update_time`) VALUES (1, 'xxl-job-executor-sample', '示例执行器', 0, NULL, '2018-11-03 22:21:31' );
INSERT INTO `xxl_job_info`(`id`, `job_group`, `job_desc`, `add_time`, `update_time`, `author`, `alarm_email`, `schedule_type`, `schedule_conf`, `misfire_strategy`, `executor_route_strategy`, `executor_handler`, `executor_param`, `executor_block_strategy`, `executor_timeout`, `executor_fail_retry_count`, `glue_type`, `glue_source`, `glue_remark`, `glue_updatetime`, `child_jobid`) VALUES (1, 1, '测试任务1', '2018-11-03 22:21:31', '2018-11-03 22:21:31', 'XXL', '', 'CRON', '0 0 0 * * ? *', 'DO_NOTHING', 'FIRST', 'demoJobHandler', '', 'SERIAL_EXECUTION', 0, 0, 'BEAN', '', 'GLUE代码初始化', '2018-11-03 22:21:31', '');
INSERT INTO `xxl_job_user`(`id`, `username`, `password`, `role`, `permission`) VALUES (1, 'admin', 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e', 1, NULL);
INSERT INTO `xxl_job_lock` ( `lock_name`) VALUES ( 'schedule_lock');

commit;




　　




 




 




 


启动服务


 

http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin访问
账户admin
密码123456
初始信息




 


新增执行器




 




 新增任务




 



 




 复制过来，原路径




 




 



   @Override
    public void syncLiked() {
        Map<Object, Object> subjectLikedMap = redisUtil.getHashAndDelete(SUBJECT_LIKED_KEY);
        if (log.isInfoEnabled()) {
            log.info("syncLiked.subjectLikedMap:{}", JSON.toJSONString(subjectLikedMap));
        }
        if (MapUtils.isEmpty(subjectLikedMap)) {
            return;
        }
        //批量同步到数据库
        List<SubjectLiked> subjectLikedList = new LinkedList<>();
        subjectLikedMap.forEach((key, val) -> {
            SubjectLiked subjectLiked = new SubjectLiked();
            String[] keyArr = key.toString().split(":");
            String subjectId = keyArr[0];
            String likedUser = keyArr[1];
            subjectLiked.setSubjectId(Long.valueOf(subjectId));
            subjectLiked.setLikeUserId(likedUser);
            subjectLiked.setStatus(Integer.valueOf(val.toString()));
            subjectLiked.setIsDeleted(IsDeletedFlagEnum.UN_DELETED.getCode());
            subjectLikedList.add(subjectLiked);
        });
        if (log.isInfoEnabled()) {
            log.info("syncLiked.subjectLikedList:{}", JSON.toJSONString(subjectLikedList));
        }
        subjectLikedService.batchInsertOrUpdate(subjectLikedList);
    }




　　



 <insert id="batchInsertOrUpdate">
        INSERT INTO subject_liked
        (subject_id, like_user_id, status, created_by, created_time, update_by, update_time, is_deleted)
        VALUES
        <foreach collection="entities" item="item" separator=",">
            (#{item.subjectId}, #{item.likeUserId}, #{item.status}, #{item.createdBy}, #{item.createdTime}, #{item.updateBy}, #{item.updateTime}, #{item.isDeleted})
        </foreach>
        ON DUPLICATE KEY UPDATE
        status = VALUES(status),
        created_by = VALUES(created_by),
        created_time = VALUES(created_time),
        update_by = VALUES(update_by),
        update_time = VALUES(update_time),
        is_deleted = VALUES(is_deleted)
    </insert>




　　主要通过下面方法获取subject.like键然后传入

subjectLikedMap，最后传入
subjectLikedList完成数据传输问题
这里有个个人问题便是，我们使用了mybatis拦截器填充默认值，在获取loginid时由于线程问题会抛出一个异常，所有我们需要trycatch一下



 //String loginId = LoginUtil.getLoginId();
        String loginId;
        try {
            loginId = Optional.ofNullable(LoginUtil.getLoginId()).orElse("账户匿名");
        } catch (Exception e) {
            log.error("Failed to get login ID from LoginUtil", e);
            return invocation.proceed();
        }




　　这样，我们的调度便完成了


docker部署xxl-job



docker search xxl-job
docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.4.0

docker run  -d \
        -p 8088:8088\
        -v /tool/xxl-job/logs:/data/applogs \
        -v /tool/xxl-job/application.properties:/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties \
        -e PARAMS="--server.port=8088\
        --spring.datasource.url=jdbc:mysql://117.72.14.166:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai \
        --spring.datasource.username=root \
        --spring.datasource.password=Wing1Q2W#E" \
        --name xxl-job-admin  \
xuxueli/xxl-job-admin:2.4.0




　　









标签：COMMENT,String,DEFAULT,redis,job,key,点赞,NULL	

From： https://www.cnblogs.com/azwz/p/18341826
      

      




      

      

        
相关文章

        

          
    
 
  • Redis 批量删除键
    Redis批量删除键1.简介在Redis中批量优雅的删除大量键是一个很麻烦的问题，下面例举常用的方法和优缺点。2.keys+del命令使用keys使用查找所有匹配的键，然后在使用del一起批量删除。优点操作简单。缺点查找性能特别差，需要遍历所有键。如果rediskey特别多，还有可能造......
     
  • 【Redis 进阶】哨兵 Sentinel（重点理解流程和原理）
    Redis的主从复制模式下，一旦主节点由于故障不能提供服务，需要人工进行主从切换，同时大量的客户端需要被通知切换到新的主节点上，对于上了一定规模的应用来说，这种方案是无法接受的，于是Redis从2.8开始提供了RedisSentinel（哨兵）加个来解决这个问题。一、基本概念由于对Red......
     
  • redis缓存雪崩
    Redis缓存雪崩是指在短时间内大量缓存数据同时失效，导致原本应该由缓存承担的请求流量突然涌向后端数据库或其他数据源，从而给后端系统带来巨大压力，可能导致数据库超负荷甚至崩溃的现象。 缓存雪崩通常发生在以下几种情况：-大量数据设置了相同的过期时间，在同一时刻失效。-......
     
  • Redis - Smembers性能优化
    命令概述SMembers命令用于获取一个集合的所有成员。它的语法如下：SMEMBERSkey其中，key是集合的名称。SMembers命令返回一个包含所有集合成员的数组。如果集合不存在，返回空数组。关键因素内存占用：Redis是内存数据库，因此集合的大小直接影响到内存使用量。网络传输：当使用S......
     
  • Java通过redis实线多线程多用户操作时添加锁
    背景由于项目中多出涉及同步数据，同步过程就是从设备上查询数据，将数据库中该设备数据删除，将新数据导入到数据库；多次同步数据或多用户操作，会导致数据库出现重复数据，例如，两个线程同时删除设备数据，同时导入数据，就会出现双倍数据；还有线程1正在导入数据，中途线程2将线程1导入数据之前删......
     
  • Caused by: io.lettuce.core.RedisCommandExecutionException: WRONGTYPE Operation a
    当遇到io.lettuce.core.RedisCommandExecutionException:WRONGTYPEOperationagainstakeyholdingthewrongkindofvalue这个异常时，说明你在Redis中尝试执行的操作与存储在特定键中的数据类型不匹配。下面是一些具体的步骤来帮助你解决问题：1.确定键的数据类型首先，你......
     
  • 启动 /使用/关闭 Redis 服务器
    1.Linux启动Linux系统启动Redis有两种方法，分别是前台启动，后台启动，两者各有差异；（1）前台启动首先，需要进入bin路径(安装路径不同输入的命令也不同);个人的命令（一般都是这样）：cd../usr/local/redis/bin 再输入命令：./redis-serverRedis开启；如果没有启动的话，建议......
     
  • Spring Boot + Spring Security + Redis + JWT + CSRF 双认证简单整合
    1.项目结构2.数据库相关操作createdatabaseuser_profiles;useuser_profiles;CREATETABLE`user`(`id`INTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,`username`VARCHAR(255)NOTNULLUNIQUE,`password`VARCHAR(255)NOTNULL,`email`VARCHAR(......
     
  • Redis基础
    1.redis服务启动的时候，如果单纯的就是redis-server命令启动，默认启动后会占用6379的端口号2.一个redis服务相当于一个新的redis数据库3.修改端口号一台机器上可以同时启动多个redis服务，只要每个redis服务所占用的端口号不同即可，要想启动多个redis服务，就必须去修改端口号在哪......
     
  • Redis概述与安装
    Redis技术发展Web1.0时代Web1.0的时代，数据访问量很有限，用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。Web2.0时代随着Web2.0的时代的到来，用户访问量大幅度提升，同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及，所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战......
     
    •            
          

        

      

    

    

      
赞助商

      




      

      
阅读排行

      

        
      

    

  





  
 
    
网站主页关于我们联系我们网站地图 

    
本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。 

    
Copyright © 2020-2023  IPS99  版权所有 IPS99