实现原理
1、功能描述：一个用户对同一文章只能点赞一次，第二次就是取消赞
2、建立一个点赞表great，字段有文章ID(aid)，点赞用户ID(uid)
3、当有用户进行点赞行为时，使用aid和uid搜索点赞表。
若有该记录，则表示用户已经点过赞，本次点击是取消点赞行为，故删除great表中的该条记录，同时将该文章的点赞数减1。
若无该记录，则表示用户是要点赞，故在great表中添加该记录，同时该文章的点赞数加1。
核心代码分析
核心控制器BaseController：
@Controller
public class BaseController {
private final GreatRepository greatRepository;
private final ArticleRepository articleRepository;
//Spring团队推荐的做法是用构造器来引入依赖，[email protected]
@Autowired
public BaseController(GreatRepository greatRepository,
ArticleRepository articleRepository) {
this.greatRepository = greatRepository;
this.articleRepository=articleRepository;
}
@RequestMapping({"/","/index"})
public String index(){
return "index";
}
//添加事务支持
@Transactional
@RequestMapping("/great")
public String great(@Param("aid") int aid, @Param("uid") int uid, Model model){
//查询是否有该用户对该文章的点赞记录
List list=greatRepository.findByAidAndUid(aid,uid);
if (list!=null && list.size()>0){
//如果找到了这条记录，则删除该记录，同时文章的点赞数减1
Great great=list.get(0);
//删除记录
greatRepository.delete(great.getId());
//文章点赞数减1，查询时使用Mysql行级锁解决并发覆盖问题
Article article=articleRepository.findByIdForUpdate(aid);
article.setGreatNum(article.getGreatNum()-1);
articleRepository.saveAndFlush(article);
}else {
//如果没有找到这条记录，则添加这条记录，同时文章点赞数加1
Great great=new Great();
great.setAid(aid);
great.setUid(uid);
//添加记录
greatRepository.saveAndFlush(great);
//文章点赞数加1，查询时使用Mysql行级锁解决并发覆盖问题
Article article=articleRepository.findByIdForUpdate(aid);
article.setGreatNum(article.getGreatNum()+1);
articleRepository.saveAndFlush(article);
}
model.addAttribute("details",articleRepository.findAll());
return "detail";
}
}
Aritcle实体的持久化仓库ArticleRepository
@Repository
public interface ArticleRepository extends JpaRepository{
@Lock(value = LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
Article findByIdForUpdate(Integer id);
}
[email protected] [email protected]�锁，在事务中，该行级锁能解决对同一条记录的并发修改问题。
代码中已经附有详细注解
完整实例的相关信息
为了突出重点，项目前端较为简陋，功能已经通过测试。
项目采用的框架：
1、容器框架：SpringBoot
2、持久层框架：Spring Data JPA
3、渲染框架：Thymeleaf
4、版本控制：Git
5、依赖：Maven
6、数据库：Mysql
数据库建表文件Schema.sql：
DROP TABLE IF EXISTS `article`;
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `article` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`num` int(11) DEFAULT ‘0‘,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;
/*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;
--
-- Dumping data for table `article`
--
LOCK TABLES `article` WRITE;
/*!40000 ALTER TABLE `article` DISABLE KEYS */;
INSERT INTO `article` VALUES (1,1),(2,0);
/*!40000 ALTER TABLE `article` ENABLE KEYS */;
UNLOCK TABLES;
--
-- Table structure for table `great`
--
DROP TABLE IF EXISTS `great`;
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `great` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`aid` int(11) NOT NULL,
`uid` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8;
/*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;
--
-- Dumping data for table `great`
--
LOCK TABLES `great` WRITE;
/*!40000 ALTER TABLE `great` DISABLE KEYS */;
INSERT INTO `great` VALUES (5,1,1);
/*!40000 ALTER TABLE `great` ENABLE KEYS */;
UNLOCK TABLES;
/*!40103 SET [email protected]_TIME_ZONE */;
特别说明：本文章的目的只是单纯向大家说明点赞这个功能的实现思路。为了保证逻辑尽量清晰和简单，因而并没有涉及到性能优化。示例代码中的锁机制能保证并发访问下的安全性，但会对系统并发性能产生一定的影响，但在一般系统中，由于大量用户同时对同一文章集中点赞的情况并不常见，因此性能损耗扔在可以接受的范围内。
如果大家在使用过程中确实有高并发的需要，那么可以考虑使用Redis这类缓存数据库来替代mysql。Redis是高性能的内存KV数据库，且是单线程运行的，因此性能和安全性问题都能得到完美的解决。
关于JPA中如何使用行级锁，可以参考这篇文章：https://blog.csdn.net/fengyuxue11011/article/details/47039765
原文：https://www.cnblogs.com/snake23/p/11096752.html
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