基于redis加rabbitmq的简单点赞系统的筹划与优化
配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。通过统计点赞数目，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资助。
筹划头脑
首先，点赞系统要为系统的差别部分所服务，为了降低系统的耦合度，要将其筹划成一个独立的服务，一个完整的点赞系统要具备以下四种特性：
[*] 通用：点赞业务在筹划的时候不要与业务系统耦合，必须同时支持差别业务的点赞功能
[*] 独立：点赞功能是独立系统，并且不依赖别的服务，如许才具备可迁移性
[*] 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，制止重复点赞
其次，筹划合适的数据表，表中的字段包罗点赞的业务id，用户id，业务类型，在业务表中加点赞数目的字段。
技能选型
mysql：生存点赞记载的信息；
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
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由于点赞有点击和取消两种状态，所以要做好幂等性校验，制止一个用户由于网路延长等标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载，有的话直接停止，没有就新增点赞记载。对于取消，直接删除数据库中对应的记载。然后统计该业务的点赞数目投递到mq中
然后在差别的服务中，监听mq，更新点赞次数。
用户在欣赏内容时，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聚集，要查询当前用户点赞过的业务并返回，并袒露接口供其他服务调用。
性能优化
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以上就是一个点赞系同一个基础的实现方式，分析一下，进行一个点赞或取消使用时，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，下面先容一下实现思路。
首先，在实现点赞的新增和取消时，采用了redis中的set聚集，他是一个无序，内部元素不重复的聚集，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。添加点赞记载时，只需要判断返回值，1表示点赞成功，0表示已有记载，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聚集的长度。
在统计差别业务的点赞次数时，我使用的redis中的zset，他是有序的set聚集，使用scoce对聚集中的元素进行排序。使用这个数据结构，可以轻松的统计差别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目，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，淘汰内存的占用，保证消息的时效性。
通过以上几点优化，有效的淘汰了对数据库的使用次数，降低了系统的压力，大大提高了系统的响应速率。
以上就是我筹划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。
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