前言
点赞其实是一个很有意思的功能。基本的设计思路有大致两种， 一种自然是用mysql等
数据库直接落地存储， 另外一种就是利用点赞的业务特征来扔到redis(或memcache)中， 然后离线刷回mysql等。
直接写入Mysql
直接写入Mysql是最简单的做法。
做两个表即可，
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post_like
记录文章被赞的次数，已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到;
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user_like_post
记录用户赞过了哪些文章， 当打开文章列表时，显示的有没有赞过的数据就在这里面;
缺点
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数据库读写压力大
热门文章会有很多用户点赞，甚至是短时间内被大量点赞， 直接操作数据库从长久来看不是很理想的做法。
redis存储随后批量刷回数据库
redis主要的特点就是快， 毕竟主要数据都在内存嘛;
另外为啥我选择redis而不是memcache的主要原因在于redis支持更多的数据类型， 例如hash, set, zset等。
下面具体的会用到这几个类型。
优点
性能高
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缓解数据库读写压力
其实我更多的在于缓解写压力， 真的读压力， 通过mysql主从甚至通过加入redis对热点数据做缓存都可以解决，
写压力对于前面的方案确实是不大好使。
缺点
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开发复杂
这个比直接写mysql的方案要复杂很多， 需要考虑的地方也很多;
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不能保证数据安全性
redis挂掉的时候会丢失数据， 同时不及时同步redis中的数据， 可能会在redis内存置换的时候被淘汰掉;
不过对于我们点赞而已， 稍微丢失一点数据问题不大;
具体设计
Mysql设计
这一块和写入写mysql是一样的，毕竟是要落地存储的。
所以还是同样的需要post_like, user_like_post这两表存储文章被点赞的个数(等统计), 用户对那些文章点了赞(取消赞)。
这两表分别通过post_id, user_id进行关联。
redis设计部分:
post_set
在redis中弄一个set存放所有被点赞的文章
post_user_like_set_{$post_id}
对每个post以post_id作为key, 搞一个set存放所有对该post点赞的用户;
post_user_like_{$post_id}_{$user_id}
将每个用户对每个post的点赞情况放到一个hash里面去， hash的字段就
随意跟进需求来处理就行了。
为啥用hash
只所以用hash是因为完全可以用hash来存储一个点赞的对象， 对应数据库的
一行记录。
当然有同学会说用key, value也可以， 将所有的数据序列化(json_encode等)
后全部放到value里面去。 反复序列化也是一个很大的开销不是， hash可以很
方便的修改某个字段， 而序列化和反序列化的操作。
post_{$post_id}_counter
对每个post维护一个计数器， 用来记录当前在redis中的点赞数，
这里我们只用counter记录尚未同步到mysql中的点赞数(可以为负)， 每次
刷回mysql中时将counter中的数据和数据库已有的赞数相加即可。
用户点赞/取消赞
获取user_id, post_id， 查询该用户是否已经点过赞， 已点过则不允许再次点赞，
或者设计为前端允许用户点， 只是后台不重复计算;
这里需要注意的是用户点赞的记录可能在数据库中， 也可能在缓存中， 所以查询的时候
缓存和数据库都要查询， 缓存没有再查询数据库。
将用户的点赞/取消赞的情况记录在redis中， 具体为:
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写入post_set
将post_id写入post_set
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写入post_user_like_set_{$post_id}
将user_id写入post_user_like_set_{$post_id}
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写入post_user_like_{$post_id}_{$user_id}
将用户点赞数据， 例如赞状态, post_id, user_id, ctime(操作时间), mtime(修改时间)写入post_user_like_{$post_id}_{$user_id}中
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更新post_{$post_id}_counter
更新post_{$post_id}_counter, 这里的更新稍晚复杂一点， 需要和前面一样先获取当前用户是否对这个post点过赞
如果点过， 并且本次是取消赞， counter减一， 如果没点过， 本次是点赞， counter加一。
如果原来是取消赞的情况， 本次是点赞， counter加一。
同步刷回数据库
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循环从post_set中pop出来一个post_id至到空
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根据{$post_id}, 每次从post_user_like_set_{$post_id}中pop出来一个user_id直到空
根据post_id, user_id, 直接获取对应的hash表的内容(post_user_like_{$post_id}_{$user_id}
将hash表中的数据写入user_like_post表中
将post_{$post_id}_counter中的数据和post_like中的数据相加， 将结果写入到post_like表中
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页面展示
查询用户点赞情况
前面已经说过， 需要同时查询redis和mysql-
查询post点赞统计
同样需要查询redis中的post_{$post_id}_counter和mysql的post_like表, 并将两者相加
得到的结果才是正确的结果
总结
解决了mysql读写的问题
但没有针对用户量较大的场景考虑分表的设计, 可以考虑针对user_id或者post_id进行分表
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