点赞模块设计:Redis缓存 + 定时写入数据库实现高性能点赞功能

点赞功能高并发数据缓存方面的学习笔记 短视频中遇到点赞功能,投币功能时,会有海量点赞,查询的时候,这个时候我们在查询的时候遇到查询慢,数据一致性等等..在实际开发过程中,缓存的使用频率是非常高的,只要使用缓存和数据库存储,就难免会出现双写时数据一致性的问题,那我们又该如何解决呢? 阅读详情

静下心来读,好东西。

前言:
本文基于 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

1. Redis 缓存设计及实现

1.1Redis 安装及运行

Redis 安装请自行查阅相关教程。

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>
  1. 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);
    }
}
  1. 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:
在这里插入图片描述

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。(Redis常见面试题,可以参考这里)
在可视化工具 RDM 中看到的是这样子
在这里插入图片描述

1.5 操作 Redis

将具体操作方法封装到了 RedisService 接口里

RedisService.java

import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike;
import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO;

import java.util.List;

public interface RedisService {

    /**
     * 点赞。状态为1
     * @param likedUserId
     * @param likedPostId
     */
    void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId);

    /**
     * 取消点赞。将状态改变为0
     * @param likedUserId
     * @param likedPostId
     */
    void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId);

    /**
     * 从Redis中删除一条点赞数据
     * @param likedUserId
     * @param likedPostId
     */
    void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId);

    /**
     * 该用户的点赞数加1
     * @param likedUserId
     */
    void incrementLikedCount(String likedUserId);

    /**
     * 该用户的点赞数减1
     * @param likedUserId
     */
    void decrementLikedCount(String likedUserId);

    /**
     * 获取Redis中存储的所有点赞数据
     * @return
     */
    List<UserLike> getLikedDataFromRedis();

    /**
     * 获取Redis中存储的所有点赞数量
     * @return
     */
    List<LikedCountDTO> getLikedCountFromRedis();

}

实现类 RedisServiceImpl.java

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.service.LikedService;
import com.solo.coderiver.user.service.RedisService;
import com.solo.coderiver.user.utils.RedisKeyUtils;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.Cursor;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@Service
@Slf4j
public class RedisServiceImpl implements RedisService {

    @Autowired
    RedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    LikedService likedService;

    @Override
    public void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId) {
        String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
        redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.LIKE.getCode());
    }

    @Override
    public void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) {
        String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
        redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.UNLIKE.getCode());
    }

    @Override
    public void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) {
        String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId);
        redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
    }

    @Override
    public void incrementLikedCount(String likedUserId) {
        redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, 1);
    }

    @Override
    public void decrementLikedCount(String likedUserId) {
        redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, -1);
    }

    @Override
    public List<UserLike> getLikedDataFromRedis() {
        Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE);
        List<UserLike> list = new ArrayList<>();
        while (cursor.hasNext()){
            Map.Entry<Object, Object> entry = cursor.next();
            String key = (String) entry.getKey();
            //分离出 likedUserId,likedPostId
            String[] split = key.split("::");
            String likedUserId = split[0];
            String likedPostId = split[1];
            Integer value = (Integer) entry.getValue();

            //组装成 UserLike 对象
            UserLike userLike = new UserLike(likedUserId, likedPostId, value);
            list.add(userLike);

            //存到 list 后从 Redis 中删除
            redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
        }

        return list;
    }

    @Override
    public List<LikedCountDTO> getLikedCountFromRedis() {
        Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE);
        List<LikedCountDTO> list = new ArrayList<>();
        while (cursor.hasNext()){
            Map.Entry<Object, Object> map = cursor.next();
            //将点赞数量存储在 LikedCountDT
            String key = (String)map.getKey();
            LikedCountDTO dto = new LikedCountDTO(key, (Integer) map.getValue());
            list.add(dto);
            //从Redis中删除这条记录
            redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, key);
        }
        return list;
    }
}

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key
    public static final String MAP_KEY_USER_LIKED = "MAP_USER_LIKED";
    //保存用户被点赞数量的key
    public 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id
    private String likedUserId;

    //点赞的用户的id
    private 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 {

    @Autowired
    UserLikeRepository likeRepository;

    @Autowired
    RedisService redisService;

    @Autowired
    UserService userService;

    @Override
    @Transactional
    public UserLike save(UserLike userLike) {
        return likeRepository.save(userLike);
    }

    @Override
    @Transactional
    public List<UserLike> saveAll(List<UserLike> list) {
        return likeRepository.saveAll(list);
    }

    @Override
    public Page<UserLike> getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable) {
        return likeRepository.findByLikedUserIdAndStatus(likedUserId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable);
    }

    @Override
    public Page<UserLike> getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable) {
        return likeRepository.findByLikedPostIdAndStatus(likedPostId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable);
    }

    @Override
    public UserLike getByLikedUserIdAndLikedPostId(String likedUserId, String likedPostId) {
        return likeRepository.findByLikedUserIdAndLikedPostId(likedUserId, likedPostId);
    }

    @Override
    @Transactional
    public 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
    @Transactional
    public 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);
            }
        }
    }
}

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:
1.添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId>
</dependency>

2.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";

    @Bean
    public JobDetail quartzDetail(){
        return JobBuilder.newJob(LikeTask.class).withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY).storeDurably().build();
    }

    @Bean
    public 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();
    }
}

3.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");

    @Override
    protected 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,不足之处还请各位大佬多多指教。

点赞模块设计 - Redis缓存 + 定时写入数据库实现高性能点赞功能 点赞是作为整个系统的一个小模块,代码在 user-service 用户服务下。 本文基于 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 阅读详情

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qq_41026725的博客 1004

跨越移植陷阱:ESP-IDF下LVGL与ILI9341的组件化集成与常见避坑指南

本文详细解析了在ESP-IDF环境下将LVGL图形库与ILI9341显示屏驱动进行组件化集成的完整流程。重点介绍了移植过程中的关键配置策略、内存管理优化技巧以及常见问题解决方案,帮助开发者有效规避内存溢出、显示异常等典型陷阱,实现高效稳定的嵌入式GUI开发。

yhn456789的博客 623

点赞和关注功能

全面详细阐述如何实现点赞和关注功能!

qq_45832461的博客 2099

微波射频学习笔记18-------偶极子天线和微波天线设计介绍

几种天线设计方法的介绍 一、偶极子天线 1.天线模型 两根紧挨着的金属导体,长度均为四分之一波长,直径均远小于波长,两导体间距也远小于波长。 2.天线性能的设计因素 ① 单个导体长度L:(光速/频率)/4=四分之一波长(在空气中传播的波长),但在导体中传播,波长会变短; ② 导体半径R:远小于波长即可,使用导电率高些的材料,市面上常见直径零点几毫米就挺好,或者用波长/200,得出一个小200的值,也算远小于波长; ③ 两导体间距S:远小于波长即可,可以比半径更小点。 以上三个变量L、R、S,均可在仿真软件

Sil_sprout 1万+

【Pytorch实战教程】基于RML2018的融合网络分类 | LSTM网络和ResNet网络融合 | 含数据集的处理

这段代码是从原始数据中读取所选择的数据,画出星座图,并将星座图保存本地,然后将IQ数据保存成mat文件,将图片数据读取之后保存为npy文件,方便后续融合网络使用。

若北辰 927

.net redis定时_点赞模块设计:Redis缓存 + 定时写入数据库实现高性能点赞功能

本文基于 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...

weixin_39706491的博客 119

在 MATLAB/Simulink 中构建一个固定地面站天线指向控制系统的完整仿真模型

在卫星通信系统中,地面站天线负责与在轨卫星建立高增益、高稳定性的通信链路。对于固定地面站(如卫星测控站、深空站、VSAT主站),天线必须具备高精度指向能力,以确保波束始终对准卫星。然而,卫星(尤其是低轨卫星)在天空中快速移动,地面站天线必须实时跟踪其轨迹。此外,环境扰动(风载、热变形、机械误差)也会导致指向偏差。因此,设计一个高精度、高鲁棒性的天线指向控制系统(Antenna Pointing Control System)至关重要。本文将手把手教你如何在中构建一个固定地面站天线指向控制系统。

amy_mhd的博客 133

点赞模块设计(附源码):Redis缓存 + 定时写入数据库实现高性能点赞功能

点击上方“阿拉奇学Java”,选择“置顶或者星标”优质文章第一时间送达!链接:juejin.im/post/5bdc257e6fb9a049ba410098本文基于 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...

qq_36189144的博客 271

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

redis一般缓存什么样数据_点赞模块设计:Redis缓存 + 定时写入数据库实现高性能点赞功能...

本文基于 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...

weixin_39714763的博客 84

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

Redis缓存 + 定时写入数据库实现高性能点赞功能

本文基于 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...

qq_33471815的博客 2588

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

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happytaohaha
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