设计签到 用redis 和 MySQL

方案 1：使用 Redis BitMap（保举，服从高）

适用场景：高并发、数据量大、快速查询
设计思绪

• 使用 Redis BitMap 存储用户的签到记录，天天占用 1 bit。
  
• 比方：sign:{userId}:{yearMonth}，表示某个用户在某月的签到数据。
  
• 通过 BITFIELD 或 BITCOUNT 盘算一连签到天数
  

Redis存储

1. # 用户 ID 1001 在 2025 年 3 月 1 日签到
2. SETBIT sign:1001:202503 1 1  
3. # 用户 ID 1001 在 2025 年 3 月 2 日签到
4. SETBIT sign:1001:202503 2 1  
6. # 统计 2025 年 3 月的签到天数
7. BITCOUNT sign:1001:202503

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Java 实现

2. public class SignService {
3.     @Autowired
4.     private StringRedisTemplate redisTemplate;
6.     private static final String SIGN_KEY = "sign:%d:%s"; // sign:{userId}:{yearMonth}
8.     // 签到
9.     public void sign(Long userId, int day) {
10.         String key = String.format(SIGN_KEY, userId, getCurrentYearMonth());
11.         redisTemplate.opsForValue().setBit(key, day, true);
12.     }
14.     // 获取当月签到次数
15.     public long getSignCount(Long userId) {
16.         String key = String.format(SIGN_KEY, userId, getCurrentYearMonth());
17.         return redisTemplate.execute((RedisCallback<Long>) con -> con.bitCount(key.getBytes()));
18.     }
20.     // 计算连续签到天数
21.     public int getContinuousSignDays(Long userId) {
22.         String key = String.format(SIGN_KEY, userId, getCurrentYearMonth());
23.         BitSet bitSet = BitSet.valueOf(redisTemplate.opsForValue().get(key).getBytes());
24.         int count = 0;
25.         for (int i = bitSet.length() - 1; i >= 0; i--) {
26.             if (!bitSet.get(i)) break;
27.             count++;
28.         }
29.         return count;
30.     }
32.     private String getCurrentYearMonth() {
33.         return LocalDate.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMM"));
34.     }
35. }

复制代码

优缺点

● 空间占用小：每个用户每月仅需 4 字节（31 天）。✔️
● 查询快：Redis BITCOUNT 盘算签到天数 O(1) 时间复杂度。✔️
● 适用于高并发：Redis 处置惩罚速度快。✔️
● 仅支持 按月存储，跨月签到数据需要额外处置惩罚。❌
● Redis 重启后数据可能丢失，需要持久化。❌
方案 2：使用 MySQL 记录签到天数

适用场景：用户量适中，需要持久化数据。
表设计

1. CREATE TABLE user_sign (
2.     id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
3. user_id BIGINT NOT NULL,
4. sign_date DATE NOT NULL,
5. continuous_days INT DEFAULT 1,
6. UNIQUE (user_id, sign_date)
7. );

复制代码

java 逻辑

3. public void sign(Long userId) {
4.     LocalDate today = LocalDate.now();
5.     LocalDate yesterday = today.minusDays(1);
7.     // 查询昨天是否签到
8.     Optional<UserSign> lastSign = signRepository.findByUserIdAndSignDate(userId, yesterday);
9.     int continuousDays = lastSign.map(s -> s.getContinuousDays() + 1).orElse(1);
11.     // 插入签到数据
12.     UserSign sign = new UserSign(userId, today, continuousDays);
13.     signRepository.save(sign);
14. }

复制代码

优缺点

● 数据持久化，不会丢失。✔️
● 可以支持 跨月签到 盘算。✔️
● 查询签到天数需要数据库查询，性能较低。❌
● 高并发场景 需要加缓存优化。❌
方案 3：使用 Redis + MySQL 结合

适用场景：既要高并发，又要持久化。
● Redis 作为缓存，存储当月签到数据，快速盘算签到天数。
● MySQL 作为持久化，定期同步签到数据，防止数据丢失。

2. public void sign(Long userId) {
3.     // 先更新 Redis
4.     redisService.sign(userId);
6.     // 异步任务写入数据库
7.     executorService.submit(() -> signRepository.save(new UserSign(userId, LocalDate.now())));
8. }

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● 结合了 Redis 高性能 和 MySQL 持久化 的优势。
● 常规查询用 Redis，数据持久化用 MySQL，适合生产环境。
奖励触发逻辑

无论哪种方案，奖励发放逻辑如下：

2. public void checkAndReward(Long userId) {
3.     int continuousDays = signService.getContinuousSignDays(userId);
5.     if (continuousDays == 7) {
6.         rewardService.giveReward(userId, "7天连续签到奖励");
7.     } else if (continuousDays == 30) {
8.         rewardService.giveReward(userId, "30天连续签到大奖");
9.     }
10. }

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● 签到天数达到 7/30 天，主动发放奖励。
● 奖励可以存入 Kafka / MQ 举行异步发放。

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● 高并发场景（如 1000w 用户）：✅ 方案 1（Redis BitMap）。
● 需要持久化（但并发一般）：✅ 方案 2（MySQL）。
● 既要高并发又要持久化：✅ 方案 3（Redis + MySQL 结合）。

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