Redis实现高效稳定的点赞系统（redis 点赞数）

Redis实现高效稳定的点赞系统

随着社交网络的不断扩大和人们对分享和互动的需求不断增加，点赞系统在现代社交应用中变得越来越重要。为了满足这个需求，很多应用都会通过数据库来存储点赞记录。然而，这种方法有时会面临一些挑战，例如高并发，数据混乱和持续可用性，这时就需要一个高效稳定的点赞系统来担当这一重任。

Redis是一款高性能的缓存数据库，它常常被用来搭建高可用高速的点赞系统。Redis将所有的点赞数量存储在内存中，因此可以保证快速访问，并且可以高速地分发点赞操作到多个节点上，从而减轻服务器的负担和提升系统的响应速度。

以下是如何使用Redis来实现高效稳定的点赞系统：

1.选择一个数据结构

在Redis中，我们可以使用两种基本数据结构来代表点赞系统：哈希表和有序集合。哈希表通常用于存储每个帖子或对象的所有点赞信息，这种方法可以方便地查询和更新点赞数量。有序集合提供了多种实现点赞排行榜的方式，我们可以按照点赞数量排序或者按照时间来排序。

2.处理点赞请求

当用户点击点赞按钮时，我们需要向服务器发送一次请求，将点赞记录添加到Redis中。可以使用Redis的incr命令将点赞数加1，并返回更新后的点赞数量。当用户第二次点击点赞按钮时，我们可以使用Redis的decr命令将点赞数减1。如果一个帖子过了有效期，我们可以使用Redis的expire命令设置过期时间，并在 Redis Key 过期时删除该 Key。

以下是一个示例代码：

const redis = require('redis')
const client = redis.createClient()

app.post('/like', (req, res) => {
  const { userId, postId } = req.body
  client.hincrby(`post:${postId}`, 'likes', 1)
  client.sadd(`user:${userId}:posts`, postId)
  res.json({ success: true })
})
app.post('/unlike', (req, res) => {
  const { userId, postId } = req.body
  client.hincrby(`post:${postId}`, 'likes', -1)
  client.srem(`user:${userId}:posts`, postId)
  res.json({ success: true })
})

3.设计点赞排行榜

Redis提供了多种有序集合类型，我们可以根据点赞数量或者时间来排行。以下是按照点赞数量排序的实现方法：

const posts = [
  { id: '1', name: 'Post 1', likes: 20 },
  { id: '2', name: 'Post 2', likes: 15 },
  { id: '3', name: 'Post 3', likes: 50 },
  { id: '4', name: 'Post 4', likes: 30 },
]

// Add all posts to a sorted set
posts.forEach(post => {
  client.zadd('posts', post.likes, post.id)
})
// Retrieve the top 3 posts
const topPosts = awt client.zrevrange('posts', 0, 2, 'WITHSCORES')
console.log(`Top posts:`)
topPosts.forEach((postId, rank) => {
  const post = posts.find(p => p.id === postId)
  console.log(`${rank + 1}. ${post.name}: ${topPosts[rank+1]}`)
})

综上所述，Redis提供了高效稳定的点赞系统的实现方式，它通过将数据存储在内存中，提供了快速访问和高速的操作，使得点赞系统在高负载情况下仍能保持稳定性和可用性。这方面的应用不仅限于点赞系统，还可以应用于其他类似的交互式功能，例如收藏和分享的实现。