点赞功能是目前app/web开发中基本的功能
今天我们就来聊聊 点赞、评论、收藏等这些场景的db数据库设计问题
1. 场景的需求：
a. 显示点赞数量
b.判断用户是否点过赞，用于去重，必须的判断
c. 显示个人点赞列表，一般在用户中心'
d.显示文章点赞列表
我们先看一下头条和微博的例子
今日头条新闻点赞的例子：
今日头条点赞的例子
微博点赞的例子：
微博点赞的例子
这两家APP用户数量都在亿级以上，在点赞功能上后端设计必然会很复杂，今天主要聊一下大众如何实现点赞功能
2 通用方案
2.1 使用mysql的方案
mysql方案, 随着nosql的流行，大数据的持续热点，但是mysql仍然不可替代，对于大多数的中小项目，低于千万级的数据量，采用mysql分表+cache，是完全可以胜任的，而且稳定性是其他方案无可比拟的：
# 创建文章表
create table post {
post_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
......
star_num int(11) COMMENT '点赞数量'
}
# 创建用户表
create table user {
user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
......
star_num int(11) COMMENT '点赞数量'
}
# 创建点赞记录表
create table star {
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
post_id,
user_id,
......
}
经常使用到的查询如下：
查询用户点赞过的文章 select post_id from star where user_id=?
查询文章的点赞用户 select user_id from star where post_id=?
点赞数量可以通过定时异步统计更新到post和user 表中。数据量不大的时候，这种设计基本可以满足需求了。
作为一个有上进心的程序员，我们不能仅实现基本功能，还要应对高并发以及大量数据的请求那么这套方案有什么缺点呢？
缺点：
数据量大时，一张表在查询时压力巨大，需要分表，而不论用post_id还是user_id来hash分表都与我们的需求有冲突，唯一的办法就是做两个表冗余。这增加了存储空间和维护工作量，还可能有一致性问题。
2.2 redis 方案
当数据量达到上亿的量，使用cache是必经的阶段，由于点赞这种动作很随意，很多人看到大拇指就想点，所以数据量增长很快，数据规模上来后，对mysql读写都有很大的压力，这时就要考虑memcache、redis进行存储或cache。
为什么一般都选择redis， redis作为流行的nosql，有着丰富的数据类型，可以适应多个场景的需求。
采用redis有两种用途，一种是storage，一种是纯cache，需要和mysql一起使用。纯cache就是把数据从mysql先写入redis，用户先读cache，如果数据不存在的话，再拉取MySQL，同时cache做同步。
缓存示意图
多数场景二者是同时使用的，并不冲突。
下面说下redis作为storage的方案：
场景a ：显示点赞数量
在点赞的地方，只是显示一个点赞数量，能区分用户是否点赞过，一般用户不关心这个列表，这个场景只要一个数字就可以了，当数量比较大时，一般显示为"7k" ,"10W" 这样。
以文章id为key
//以文章id=888为例
127.0.0.1:6379[2]> set star:tid:888 898 //设置点赞数量
OK
127.0.0.1:6379[2]> incr star:tid:888 //实现数量自增 (integer)
899
场景b：点赞去重，避免重复点赞
要实现这个需求，必须有文章点赞的uid列表，以uid为key
场景c：一般在用户中心，可以看到
这个需求可以使用场景b的数据来实现
查看用户点赞列表
场景d：文章的点赞列表
类似场景b，以文章id为key
//以文章id=888为例
127.0.0.1:6379[2]> sadd star:list:tid:888 123 456 789 //点赞uid列表 (integer)
3
127.0.0.1:6379[2]> sismember star:list:tid:888 456 //判断是否点赞 (integer)
1
点赞的地方，如果点赞过显示红色，没有则显示黑白色，
今日头条是没有地方可以看到点赞列表的，而微博点进去，详情页可以看到点赞列表，但是只会显示最近的几十条，没有分页显示。
如下图，我选了一条热点，拥有众多粉丝的“猪猪”
某微博用户点赞列表
通常情况下，某条微博的点赞列表仅显示几十条，可能有人觉得，点赞列表没人关心，存储又会浪费大量资源，不如不存！但是，这个数据是必须要有的。两点：
- 去重。点赞数可以不精确，但去重必须是精确的
- 数据。用户行为的一点一滴都需要记录，对于后续的用户行为分析和数据挖掘都是有意义的。
上面使用string存储的用户点赞数量，除了string，还可以用hash来存储，对文章id分块，每100个存到一个hash，分别存入hash table，每个文章id为hash的一个key，value存储点赞的用户id，如果点赞用户很多，避免id过多产生性能问题，可以单列出来，用sorted set结构保存，热点的毕竟是少数。
使用hash的方案的优缺点
优点： 使用了更少的全局key ，节省了内存空间；
缺点： 增加系统复杂性，如何根据文章id路由到对应的hash？查找一个用户id是在hash还是set？存在不确定性
3. 数据一致性
redis作为storage使用时，一定要做好数据的持久化，必须开启 rdb 和 aof，这会导致业务只能使用一半的机器内存，所以要做好容量的监控，及时扩容。
另外只要有数据copy，就会有一致性问题，这就是另外一个很重要的话题了。以后有时间再细聊吧！
4 参考链接
一起web编程： 点赞功能，用mysql还是redis?
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