點贊功能，用MySQL還是Redis
點贊功能是目前app開發基本的功能
今天我們就來聊聊 點贊、評論、收藏等這些場景的db數據庫設計問題，
1. 我們先來看看場景的需求：
- 顯示點贊數量
- 判斷用戶是否點過贊，用于去重，必須的判斷
- 顯示個人點贊列表，一般在用戶中心
- 顯示文章點贊列表
我們先看一下頭條和微博的例子
頭條的點贊
微博的點贊
這兩個都是具有頂級流量的，后端肯定有復雜的架構，我們今天只談大眾化的方案。
2.1 mysql方案
mysql方案, 隨著nosql的流行，大數據的持續熱點，但是mysql仍然不可替代，對于大多數的中小項目，低于千萬級的數據量，采用mysql分表+cache，是完全可以勝任的，而且穩定性是其他方案無可比擬的：
- 文章表
- create table post {
- post_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- ......
- star_num int(11) COMMENT '點贊數量'
- }
- 用戶表
- create table user {
- user_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- ......
- star_num int(11) COMMENT '點贊數量'
- }
- 點贊表
- create table star {
- id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- post_id,
- user_id,
- ......
- }
常用的查詢：
- 查詢用戶點贊過的文章 select post_id from star where user_id=?
- 查詢文章的點贊用戶 select user_id from star where post_id=?
點贊數量可以通過定時異步統計更新到post和user 表中。
數據量不大的時候，這種設計基本可以滿足需求了，
缺點：
- 數據量大時，一張表在查詢時壓力巨大，需要分表，而不論用post_id還是user_id來hash分表都與我們的需求有沖突，唯一的辦法就是做兩個表冗余。這增加了存儲空間和維護工作量，還可能有一致性問題。
2.2 redis方案
當數據量達到上億的量，上cache是必經的階段，由于點贊這種動作很隨意，很多人看到大拇指就想點，所以數據量增長很快，數據規模上來后，對mysql讀寫都有很大的壓力，這時就要考慮memcache、redis進行存儲或cache。
為什么一般都選擇redis， redis作為流行的nosql，有著豐富的數據類型，可以適應多個場景的需求。
采用redis有兩種用途，一種是storage，一種是純cache，需要+mysql一起。純cache就是把數據從mysql先寫入redis，用戶先讀cache，miss后再拉取MySQL，同時cache做同步。
cache
多數場景二者是同時使用的，并不沖突。
下面說下redis作為storage的方案：
場景a ：顯示點贊數量
在點贊的地方，只是顯示一個點贊數量，能區分用戶是否點贊過，一般用戶不關心這個列表，這個場景只要一個數字就可以了，當數量比較大時，一般顯示為"7k" ,"10W" 這樣。
以文章id為key
- //以文章id=888為例
- 127.0.0.1:6379[2]> set star:tid:888 898 //設置點贊數量
- OK
- 127.0.0.1:6379[2]> incr star:tid:888 //實現數量自增 (integer)
- 899
場景b：點贊去重，避免重復點贊
要實現這個需求，必須有文章點贊的uid列表，以uid為key場景c：一般在用戶中心，可以看到用戶自己的點贊列表
這個需求可以使用場景b的數據來實現。
用戶中心點贊列表
場景d：文章的點贊列表，類似場景b，以文章id為key
- //以文章id=888為例
- 127.0.0.1:6379[2]> sadd star:list:tid:888 123 456 789 //點贊uid列表 (integer)
- 3
- 127.0.0.1:6379[2]> sismember star:list:tid:888 456 //判斷是否點贊 (integer)
- 1
點贊的地方，如果點贊過顯示紅色，沒有則顯示黑白色，
今日頭條是沒有地方可以看到點贊列表的，而微博點進去，詳情頁可以看到點贊列表，但是只會顯示最近的幾十條，沒有分頁顯示。
如下圖，我選了一條熱點，擁有眾多粉絲的“豬豬”
帖子點贊列表
可能有人覺得，點贊列表沒人關心，存儲又會浪費大量資源，不如不存!但是，這個數據是必須要有的。兩點：
a. 去重。點贊數可以不精確，但去重必須是精確的，
b.另外一個社交產品，用戶行為的一點一滴都需要記錄，對于后續的用戶行為分析和數據挖掘都是有意義的。
上面使用string存儲的用戶點贊數量，除了string，還可以用hash來存儲，對文章id分塊，每100個存到一個hash，分別存入hash table，每個文章id為hash的一個key，value存儲點贊的用戶id，如果點贊用戶很多，避免id過多產生性能問題，可以單列出來，用sorted set結構保存，熱點的畢竟是少數。
hash
方案優缺點比對
hash：使用了更少的全局key ，節省了內存空間;但是也帶來了問題
如何根據文章id路由到對應的hash?
查找一個用戶id是在hash還是set?存在不確定性
使用hash雖然節省了空間，但增加了復雜度，如何選擇就看個人需求了。
除此之外，你還有其他的方法嗎?
3. 數據一致性
redis作為storage使用時，一定要做好數據的持久化，必須開啟 rdb 和 aof，這會導致業務只能使用一半的機器內存，所以要做好容量的監控，及時擴容。
另外只要有數據copy，就會有一致性問題，這就是另外一個很重要的話題了。以后有時間再細聊吧!
寫在最后：把問題寫明白，真不是一件容易的事情，請大家多多關注，留言，謝謝!
前幾天寫的一篇文章，受到眾多同行的熱情回復，能和眾多同行一起交流，深感榮幸!對于工程類問題，沒有標準的方案，一千個人有一千個方案，哪個最適合你只有你自己知道!期待你更好的思路和方法。
