点赞功能，用 MySQL？还是 Redis！

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转载最新推荐文章于 2026-07-26 14:26:56 发布 187 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

网站点赞评论回复数据库设计本文主要分享了我在设计评论模块中的一些心得，希望对读者有些许帮助。关于这种常用功能，查了许多资料又基于公司的业务场景阅读详情

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管她前浪，还是后浪？

能浪的浪，才是好浪！

每天 8:55 更新文章，每天掉亿点点头发...

源码精品专栏

来源：toutiao.com/i6825148720728769028

1. 我们先来看看场景的需求：
- 2.1 mysql方案
- 2.2 redis方案
3. 数据一致性

点赞功能是目前app开发基本的功能

今天我们就来聊聊点赞、评论、收藏等这些场景的db数据库设计问题，

1. 我们先来看看场景的需求：

显示点赞数量
判断用户是否点过赞，用于去重，必须的判断
显示个人点赞列表，一般在用户中心
显示文章点赞列表

我们先看一下头条和微博的例子

这两个都是具有顶级流量的，后端肯定有复杂的架构，我们今天只谈大众化的方案。

2.1 mysql方案

mysql方案, 随着nosql的流行，大数据的持续热点，但是mysql仍然不可替代，对于大多数的中小项目，低于千万级的数据量，采用mysql分表+cache，是完全可以胜任的，而且稳定性是其他方案无可比拟的：

-- 文章表

create table post {

        post_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

        ......

        star_num int(11) COMMENT '点赞数量'

}

-- 用户表

create table user {

        user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

        ......

        star_num int(11) COMMENT '点赞数量'

}

-- 点赞表

create table star {

        id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

        post_id,

        user_id,

        ......

}

常用的查询：

查询用户点赞过的文章 select post_id from star where user_id=?

查询文章的点赞用户 select user_id from star where post_id=?

点赞数量可以通过定时异步统计更新到post和user 表中。

数据量不大的时候，这种设计基本可以满足需求了，

缺点：

数据量大时，一张表在查询时压力巨大，需要分表，而不论用post_id还是user_id来hash分表都与我们的需求有冲突，唯一的办法就是做两个表冗余。这增加了存储空间和维护工作量，还可能有一致性问题。

2.2 redis方案

当数据量达到上亿的量，上cache是必经的阶段，由于点赞这种动作很随意，很多人看到大拇指就想点，所以数据量增长很快，数据规模上来后，对mysql读写都有很大的压力，这时就要考虑memcache、redis进行存储或cache。

为什么一般都选择redis， redis作为流行的nosql，有着丰富的数据类型，可以适应多个场景的需求。

采用redis有两种用途，一种是storage，一种是纯cache，需要+mysql一起。纯cache就是把数据从mysql先写入redis，用户先读cache，miss后再拉取MySQL，同时cache做同步。

多数场景二者是同时使用的，并不冲突。

下面说下redis作为storage的方案：

场景a ：显示点赞数量

在点赞的地方，只是显示一个点赞数量，能区分用户是否点赞过，一般用户不关心这个列表，这个场景只要一个数字就可以了，当数量比较大时，一般显示为"7k" ,"10W" 这样。

以文章id为key

//以文章id=888为例
127.0.0.1:6379[2]> set star:tid:888 898 //设置点赞数量
OK
127.0.0.1:6379[2]> incr star:tid:888 //实现数量自增 (integer)
899

场景b：点赞去重，避免重复点赞

要实现这个需求，必须有文章点赞的uid列表，以uid为key场景c：一般在用户中心，可以看到用户自己的点赞列表

这个需求可以使用场景b的数据来实现。

场景d：文章的点赞列表，类似场景b，以文章id为key

//以文章id=888为例
127.0.0.1:6379[2]> sadd star:list:tid:888 123 456 789  //点赞uid列表 (integer)
3
127.0.0.1:6379[2]> sismember star:list:tid:888 456  //判断是否点赞 (integer)
1

点赞的地方，如果点赞过显示红色，没有则显示黑白色，

今日头条是没有地方可以看到点赞列表的，而微博点进去，详情页可以看到点赞列表，但是只会显示最近的几十条，没有分页显示。

如下图，我选了一条热点，拥有众多粉丝的“猪猪”

可能有人觉得，点赞列表没人关心，存储又会浪费大量资源，不如不存！但是，这个数据是必须要有的。两点：

去重。点赞数可以不精确，但去重必须是精确的，
另外一个社交产品，用户行为的一点一滴都需要记录，对于后续的用户行为分析和数据挖掘都是有意义的。

上面使用string存储的用户点赞数量，除了string，还可以用hash来存储，对文章id分块，每100个存到一个hash，分别存入hash table，每个文章id为hash的一个key，value存储点赞的用户id，如果点赞用户很多，避免id过多产生性能问题，可以单列出来，用sorted set结构保存，热点的毕竟是少数。