基于redis加rabbitmq的简单点赞系统的设计与优化

背景

     点赞是当今互联网项目使用率非常高的一个业务场景，主要用于用户给内容点赞或者对其他人的评论点赞。通过统计点赞数量，可以筛选出热门内容，供用户高效的获取有价值的信息，提高系统的活跃度。所以，实现一个高效，安全，通用的点赞系统对系统的完整性有很大帮助。

设计思想

      首先，点赞系统要为系统的不同部分所服务，为了降低系统的耦合度，要将其设计成一个独立的服务，一个完整的点赞系统要具备以下四种特性：

• 通用：点赞业务在设计的时候不要与业务系统耦合，必须同时支持不同业务的点赞功能

• 独立：点赞功能是独立系统，并且不依赖其它服务，这样才具备可迁移性

• 并发：一些热点业务点赞会很多，所以点赞功能必须支持高并发

• 安全：要做好并发安全控制，避免重复点赞

     其次，设计合适的数据表，表中的字段包括点赞的业务id，用户id，业务类型，在业务表中加点赞数量的字段。

技术选型

mysql：保存点赞记录的信息；

rabbitmq：当用户点赞或者取消点赞之后，异步的投递点赞消息给具体的业务，目的是解耦合。

实现思路

    由于点赞有点击和取消两种状态，所以要做好幂等性校验，避免一个用户由于网路延迟等问题对同一个业务多次点赞。对于点赞，首先查询数据库中是否存在该条点赞记录，有的话直接终止，没有就新增点赞记录。对于取消，直接删除数据库中对应的记录。然后统计该业务的点赞数量投递到mq中

     然后在不同的服务中，监听mq，更新点赞次数。

     用户在浏览内容时，需要对自身点赞的内容进行高亮提示。该业务也是需要在点赞服务中实现，对于传入的一组业务集合，要查询当前用户点赞过的业务并返回，并暴露接口供其他服务调用。

性能优化

      以上就是一个点赞系统一个基础的实现方式，分析一下，进行一个点赞或取消操作时，需要访问多次数据库，如果用户访问量过大，会造成数据库访问量激增，对数据库的性能造成影响。

      常用的优化方案就是添加缓存并使用异步读写，我所采用的就是redis缓存和xxljob定期读取数据的方案，下面介绍一下实现思路。

      首先，在实现点赞的新增和取消时，采用了redis中的set集合，他是一个无序，内部元素不重复的集合，类似java中的HashSet。由于一个业务可以被多个用户点赞，所以将业务id设为key，将用户id设为value，可以轻松的实现对新插入的元素是否重复的校验并去重。添加点赞记录时，只需要判断返回值，1表示点赞成功，0表示已有记录，直接结束。取消点赞就是删除对应的value。对于点赞的次数，就是获取set集合的长度。

      在统计不同业务的点赞次数时，我使用的redis中的zset，他是有序的set集合，利用scoce对集合中的元素进行排序。利用这个数据结构，可以轻松的统计不同业务对应的点赞次数，并给出排序。

      最后，使用xxljob定期从缓存中获取业务的点赞数量，并投递给mq。xxljob他是一个优秀的定时任务框架，广泛的用于分布式系统的定时任务实现。在读取成功之后，要及时的将缓存中的key删除，减少内存的占用，保证消息的时效性。

      通过以上几点优化，有效的减少了对数据库的操作次数，降低了系统的压力，大大提高了系统的响应速度。

      以上就是我设计的一个简单的点赞系统的解决方案，当然，还存在大量的优化空间，欢迎各位讨论。