点赞业务对MySQL和Redis和MongoDB理解

点赞

点赞业务比较频繁,很多人业务可能都会有这个,比如:博客,视频,文章,动态,评论等,但是不应该是核心业务,不应该大量地请求MySQL数据库,给数据库造成大量的资源消耗,MySQL的数据库是非常宝贵的.

以某音为例,当我去搜索的时候,全抖音比较高的点赞数目应该是在1200w - 2000w,我们自己的业务肯定答不到这么高的,但是假设有10个100w的点赞的博客,user_id为用户ID,publication_id为博客的id

  1. 第一种方式是直接操作数据库.每次有点赞或者取消点赞操作时,就更新MySQL数据库的点赞数.同时,插入或者更新一个user_id和publication_id的数据行,如果点赞操作非常频繁，会对数据库产生很大的压力.如果有大量的点赞记录,会对数据库产生很大的数据量,一篇文章,100w+的点赞的记录,对于MySQL来说,是非常恐怖的.

  2. 第二种方式是通过MySQL + Redis的Set来实现,具体代码如下,以下的代码为B站Redis黑马点评项目:

    @Override
public Result likeBlog(Long id){// 1. 获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 2. 判断当前登录用户是否已经点赞String key = BLOG_LIKED_KEY + id;Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());if(BooleanUtil.isFalse(isMember)){// 3. 如果未点赞，可以点赞// 3.1 数据库点赞数+1boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked + 1").eq("id", id).update();// 3.2 保存用户到Redis的set集合if(isSuccess){stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, userId.toString());}} else {// 4. 如果已点赞，取消点赞// 4.1 数据库点赞数-1boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();// 4.2 把用户从Redis的set集合移除if(isSuccess){stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, userId.toString());}}
}

    这样造成的问题是,Redis是内存数据库，点赞信息存储在内存中。当点赞数量非常大时，会占用大量内存。

    下面测试一下,一个key为"userId:114514:publication_id:738836",value为100000-1100000的数据

    • 数据量

       scard userId:114514:publication_id:738836

      image-20231105180611714

    • 判断一个value是否存在这个set中-----(对应的业务为"判断当前登录用户是否已经点赞")

          @Testpublic void selectBigKey() {String key = "userId:114514:publication_id:738836";String value1 = "100000";String value2 = "5000000";// 记录开始时间long startTime = System.nanoTime();boolean cacheSet1 = RedisUtils.containsInCacheSet(key, value1);if (cacheSet1) {System.out.println("代码2:" + "存在这个value");} else {System.out.println("代码2:" + "不存在这个value");}// 记录结束时间long endTime = System.nanoTime();// 计算执行时间（以毫秒为单位）long executionTime = (endTime - startTime) / 1_000_000; // 将纳秒转换为毫秒System.out.println("代码执行时间1: " + executionTime + " 毫秒");// 记录开始时间long startTime2 = System.nanoTime();boolean cacheSet2 = RedisUtils.containsInCacheSet(key, value2);if (cacheSet2) {System.out.println("代码2:" + "存在这个value");} else {System.out.println("代码2:" + "不存在这个value");}// 记录结束时间long endTime2 = System.nanoTime();// 计算执行时间（以毫秒为单位）long executionTime2 = (endTime2 - startTime2) / 1_000_000; // 将纳秒转换为毫秒System.out.println("代码执行时间2: " + executionTime2 + " 毫秒");}

      image-20231105180819204

      可以看到,其实对于时间来说,61毫秒和66毫秒可以说时间非常短了,不愧是redis,即使数据量很大,但是查询一个value是否在比较大的set的效率是非常短的.

    • 往一个key中添加一个value,或者删除一个value--->(对应一个点赞,和取消点赞)

          @Testpublic void addAndRemoveElementFromBigKey() {String key = "userId:114514:publication_id:738836";String value1 = "10000000";String value2 = "200000";// 记录开始时间long startTime = System.nanoTime();boolean cacheSet1 = RedisUtils.addToCacheSet(key, value1);// 记录结束时间long endTime = System.nanoTime();// 计算执行时间（以毫秒为单位）long executionTime = (endTime - startTime) / 1_000_000; // 将纳秒转换为毫秒System.out.println("添加一个元素的执行时间: " + executionTime + " 毫秒");// 记录开始时间long startTime2 = System.nanoTime();boolean cacheSet2 = RedisUtils.removeFromCacheSet(key, value2);// 记录结束时间long endTime2 = System.nanoTime();// 计算执行时间（以毫秒为单位）long executionTime2 = (endTime2 - startTime2) / 1_000_000; // 将纳秒转换为毫秒System.out.println("删除一个元素的代码执行时间: " + executionTime2 + " 毫秒");}

      image-20231105182159692

      但从时间来讲,只有一个字:快

    • 查询占用的内存的空间

      MEMORY USAGE  userId:114514:publication_id:738836

      image-20231105182354488

​ 其实可以看到,大概是占用66mb,如果用户的id为雪花算法的id,那可能占用的内存100mb

以上来说,主要还是一个bigkey的问题,如果点赞的数量过大,占用的内存过大,宝贵的内存不应该给这种业务.

  1. 自然而然,我们想到用非关系型数据库,但是不要是基于内存的,我想到的是用MongoDB的方案

    我们可以往MongoDB中插入一条这样的数据:

    db.collectionName.insertOne({"id": "yourIdValue","userId": yourUserIdValue,"type": yourTypeValue,"likedItemId": yourLikedItemIdValue,"createTime": new Date("yourCreateTimeValue")
});

    id 主键id,userId为用户的ID,type为文章或者动态或者其他的类型,likedItemId为文章或者动态或者其他的类型的主键ID,createTime为点赞时间

    在MongoDB中，可以使用createIndex方法来创建唯一索引。为userId,type和likedItemId字段创建一个唯一索引。

    db.collectionName.createIndex({ "userId": 1, "type": 1, "likedItemId": 1 },{ unique: true, name: "unique_index_name" }
);

    详细解释:

    • collectionName：集合名称。
    • unique_index_name：你想要给索引起的名字，可以根据你的需求替换为其他名称。

    这个命令将在collectionName集合上创建一个名为unique_index_name的唯一索引，涵盖了userId、type和likedItemId字段。 1表示升序，如果需要降序索引，可以使用-1。 unique: true选项确保索引是唯一的。

    执行这个命令后，如果有重复的组合出现在这三个字段上，MongoDB将会阻止插入并抛出错误。

    即如果里面有记录为已经点过赞,点赞就是往里面加记录,取消点赞就是删除记录

    详细代码如下:

    @Service
public class LikeServiceImpl implements LikeService {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Autowiredprivate PublicationService publicationService;/*** 为动态或者文章点赞** @param publicationId 动态或者文章的ID* @param userId        用户的ID* @param type          类型,区分是文章还是动态* @return 点赞总数*/@Overridepublic Integer likePublication(Long publicationId, Long userId, Integer type) {// 构建查询条件Criteria criteria = Criteria.where("userId").is(userId).and("type").is(type).and("likedItemId").is(publicationId);// 创建查询对象并应用查询条件Query query = new Query(criteria);boolean isExists = mongoTemplate.exists(query, PublicationLike.class);if (isExists) {Asserts.fail("重复点赞");}//将点赞记录保存到mongodbPublicationLike publicationLike = new PublicationLike();publicationLike.setType(type);publicationLike.setCreateTime(DateUtil.date());publicationLike.setLikedItemId(publicationId);publicationLike.setUserId(userId);PublicationLike savedLike = mongoTemplate.save(publicationLike);//点赞数统计String redisLikeCountKey = String.format(RedisConstant.PUBLICATION_LIKE_COUNT, publicationId, userId, type);Long likeCount = RedisUtils.getAtomicValueWithDefault(redisLikeCountKey);//如果没有缓存过点赞数,则查询数据库if (likeCount.equals(-1L)) {Publication publication = publicationService.getById(publicationId);RedisUtils.setAtomicValue(redisLikeCountKey, publication.getLikeCount());return publication.getLikeCount();} else {//返回点赞数+1return Math.toIntExact(RedisUtils.incrAtomicValue(redisLikeCountKey));}}@Overridepublic Integer unlikePublication(Long publicationId, Long userId, Integer type) {// 构建查询条件Criteria criteria = Criteria.where("userId").is(userId).and("type").is(type).and("likedItemId").is(publicationId);// 创建查询对象并应用查询条件Query query = new Query(criteria);boolean isExists = mongoTemplate.exists(query, PublicationLike.class);if (!isExists) {Asserts.fail("未点赞过该内容，无法取消点赞");}// 从MongoDB中删除点赞记录mongoTemplate.remove(query, PublicationLike.class);// 更新点赞数统计String redisLikeCountKey = String.format(RedisConstant.PUBLICATION_LIKE_COUNT, publicationId, userId, type);Long likeCount = RedisUtils.getAtomicValueWithDefault(redisLikeCountKey);// 如果点赞数存在于缓存中，减少点赞数并返回if (!likeCount.equals(-1L)) {long newLikeCount = RedisUtils.decrAtomicValue(redisLikeCountKey);return Math.toIntExact(newLikeCount);} else {// 如果点赞数没有缓存，查询数据库并更新缓存Publication publication = publicationService.getById(publicationId);if (publication != null) {RedisUtils.setAtomicValue(redisLikeCountKey, publication.getLikeCount());return publication.getLikeCount();} else {Asserts.fail("无法获取点赞数");return 0;}}}}

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