提到点赞，大家一想到的是不是就是朋友圈的点赞呀？其实点赞对我们来说并不陌生，我们经常会在手机软件或者网页中看到它，今天就让我们来了解一下它的实现吧。我们常见的设计思路大概分为两种：一种自然是用 MySQL 等数据库直接落地存储， 另外一种就是将点赞的数据保存到 Redis 等缓存里，在一定时间后刷回 MySQL 等数据库。
MySQL 和 Redis优缺点首先我们来说一下两种方法各自的优缺点：我们以 MySQL 和 Redis 为例。
1、直接写入数据库：
优点：这种方法实现简单，只需完成数据库的增删改查就行；
缺点：数据库读写压力大，如果遇到热门文章在短时间内被大量点赞的情况，直接操作数据库会给数据库带来巨大压力，影响效率。
2、使用 Redis 缓存：
优点：性能高，读写速度快，缓解数据库读写的压力；
缺点：开发复杂，不能保证数据安全性即 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。不过对于点赞数据我们不需要那么精确，丢失一点数据问题不大。
接下来就从以下三个方面对点赞功能做详细的介绍
•Redis 缓存设计
•数据库设计
•开启定时任务持久化存储到数据库
1、Redis 缓存设计及实现Redis 的整合我们在上一篇文章中已经介绍过了，此处就不再赘述了。我们了解到，我们在做点赞的时候需要记录以下几类数据：一类是某用户被其他用户点赞的详细记录，一类是。考虑到查询与存取方便快捷，我这边采用 Hash 结构进行存储，存储结构如下：
（1）某用户被其他用户点赞的详细记录： MAP_USER_LIKED 为键值， 被点赞用户id::点赞用户id 为 filed， 1或者0 为 value
（2）某用户被点赞的数量统计： MAP_USER_LIKED_COUNT 为键值， 被点赞用户id 为 filed， count 为 value
部分代码如下 Redis 存储结构如图 2、数据库设计这里我们可以和直接将点赞数据存到数据库一样，设计两张表：
(1)用户被其他用户点赞的详细记录:user_like_detail
(2)用户被点赞的数量统计:user_like_count
3、开启定时任务持久化存储到数据库我们使用 Quartz 来实现定时任务，将 Redis 中的数据存储到数据库中，为了演示效果，我们可以设置一分钟或者两分钟存储一遍数据，这个视具体业务而定。在同步数据的过程中，我们首先要将 Redis 中的数据在数据库中进行查重，舍弃重复数据，这样我们的数据才会更加准确。
部分代码如下至此我们就实现了基于 Redis 的点赞功能，我们还需要注意一点：查询用户点赞情况时，需要同时查询数据库+缓存中的数据。
以上就是利用Redis实现点赞功能的示例代码的详细内容，更多关于Redis点赞功能的资料请关注七叶笔记其它相关文章！
