使用Redis点赞遇到的问题及解决方案（redis点赞出现的问题）

使用Redis点赞遇到的问题及解决方案

在实际的项目中，点赞功能通常都需要使用到Redis来缓存数据，加快点赞处理速度。但若不注意实现细节，会出现一些问题，本文将介绍点赞功能的实现及解决方案。

一、点赞功能的实现

1.1 使用Redis的set实现点赞

使用Redis的set类型可以实现点赞功能。每个用户的点赞信息可以用Redis中的一个set表示，set名称为like:obj_type:obj_id，其中obj_type为点赞对象类型，obj_id为点赞对象ID，表示该对象有哪些用户进行了点赞操作。例如，用户id为100的用户对类型为post、ID为23的文章进行了点赞，则可以使用以下命令将这个用户id添加到点赞set中：

SADD like:post:23 100

1.2 点赞数量的统计

使用Redis的set实现点赞时，可以使用以下命令统计点赞数量：

SCARD like:post:23

1.3 取消点赞

取消点赞操作可以使用以下命令：

SREM like:post:23 100

1.4 判断是否点赞过

判断某个用户是否已经点赞可以使用以下命令：

SISMEMBER like:post:23 100

二、遇到的问题

2.1 并发问题

如果有多个用户同时对同一对象进行点赞操作，可能会出现并发问题。假设有两个用户同时对同一文章进行点赞操作，Redis的set类型可以支持多个用户同时添加到同一个集合中，但在统计点赞数时，可能会出现计数偏差的情况。

2.2 内存占用问题

使用Redis的set类型实现点赞时，每个点赞操作都需要在内存中记录一条点赞信息，如果点赞操作过于频繁，会导致内存占用过高。

三、解决方案

3.1 并发问题的解决方案

使用Redis的事务机制可以保证点赞操作的原子性，防止多个用户同时对同一对象进行点赞操作。以下是一个Java代码示例：

public class RedisLikeService {
    private final String redisKey;

    public RedisLikeService(String objType, long objId) {
        this.redisKey = "like:" + objType + ":" + objId;
    }

    public Long like(long userId) {
        Jedis jedis = RedisUtil.getJedis();
        try {
            while (true) {
                jedis.watch(redisKey);
                Set members = jedis.smembers(redisKey);
                if (members.contns(String.valueOf(userId))) {
                    jedis.unwatch();
                    return jedis.scard(redisKey);
                }
                Transaction tx = jedis.multi();
                tx.sadd(redisKey, String.valueOf(userId));
                Response response = tx.scard(redisKey);
                List

在上面的代码中，使用Redis的watch和multi机制实现了原子性的点赞和取消点赞操作。如果当前的点赞set中已经含有该用户，则直接返回点赞数量。否则，使用multi命令将点赞操作添加到事务中，执行exec命令提交事务。如果因为并发问题导致exec执行失败，则重新尝试执行。

3.2 内存占用问题的解决方案

对于内存占用问题，可以在Redis的set类型记录点赞信息的基础上，再使用zset类型记录点赞更新时间，通过定期删除点赞时间较早的set，以减少内存占用。以下是一个Java代码示例：

public class RedisLikeService {
    private final String redisKey;
    private final String timeKey;
    private final int maxCount;

    public RedisLikeService(String objType, long objId, int maxCount) {
        this.redisKey = "like:" + objType + ":" + objId;
        this.timeKey = "time:"  + objType + ":" + objId;
        this.maxCount = maxCount;
    }

    public Long like(long userId) {
        Jedis jedis = RedisUtil.getJedis();
        try {
            jedis.sadd(redisKey, String.valueOf(userId));
            jedis.zadd(timeKey, System.currentTimeMillis(), String.valueOf(userId));
            return jedis.scard(redisKey);
        } finally {
            RedisUtil.closeJedis(jedis);
        }
    }
    public Long unlike(long userId) {
        Jedis jedis = RedisUtil.getJedis();
        try {
            jedis.srem(redisKey, String.valueOf(userId));
            jedis.zrem(timeKey, String.valueOf(userId));
            return jedis.scard(redisKey);
        } finally {
            RedisUtil.closeJedis(jedis);
        }
    }
    public Long getCount() {
        Jedis jedis = RedisUtil.getJedis();
        try {
            return jedis.scard(redisKey);
        } finally {
            RedisUtil.closeJedis(jedis);
        }
    }
    public void clean() {
        Jedis jedis = RedisUtil.getJedis();
        try {
            Long size = jedis.zcard(timeKey);
            if (size > maxCount) {
                Set oldLikes = jedis.zrange(timeKey, 0, size - maxCount - 1);
                jedis.del(oldLikes.toArray(new String[oldLikes.size()]));
                jedis.zremrangeByRank(timeKey, 0, size - maxCount - 1);
            }
        } finally {
            RedisUtil.closeJedis(jedis);
        }
    }
}

在上面的代码中，使用zset类型记录点赞信息的更新时间，并使用定时任务在一定时间间隔内清理时间较早的点赞信息，以减少内存占用。可以通过clean方法手动清理缓存，也可以使用定时任务自动定时清理。