• 此源码为FindFood点赞缓存更新策略（Redis 增量同步方案）

  一、背景与目标

  在社交系统中，点赞操作频繁，若每次点击都直接更新数据库，将导致严重的数据库压力，尤其在高并发场景下可能引发性能瓶颈甚至服务雪崩。

  本方案通过 Redis 缓存点赞增量 + 阈值触发/定时同步数据库 实现点赞数据的弱一致性缓存，以此提高系统吞吐量、降低数据库压力，并兼顾数据一致性和系统可用性。

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  二、核心策略说明

  1. 弱一致性缓存设计

  点赞操作不直接更新数据库，而是先更新 Redis 中的“点赞增量”值，并在满足以下条件之一时将其同步至数据库：

  • 增量值达到指定阈值（如 50 次）；
  • 定时任务每 10 分钟 检查并将现有增量统一入库。

  2. Redis Key 结构设计

  Redis Key	类型	说明
  post:{id}:like_count_delta	String	帖子 {id} 点赞的增量
  post:{id}:like_count	String	帖子 {id} 点赞总数缓存
  lock:post:{id}	String	用于并发写入加锁

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  三、具体实现机制

  1. 点赞触发逻辑 incrementLikeCount(postId)

  • 使用 Lua 脚本将以下 3 步操作合并为原子操作：
    1. INCRBY 点赞增量；
    2. EXPIRE 设置过期时间（如 12 分钟）；
    3. 判断是否超过阈值；
  • 若增量达到阈值（例如 50 次），尝试加 Redis 锁（key: lock:post:{id}）；
  • 加锁成功后，读取增量并写入数据库；
  • 最后更新总点赞数缓存并清空 delta 增量键。

  原始版本中 incrementLikeCount0() 存在三步操作非原子性问题，可能导致重复写库或数据错乱，故已弃用。

  2. 点赞数读取逻辑 getLikeCount(postId)

  • 优先读取缓存键 post:{id}:like_count；
  • 若无缓存，则读取数据库原始值 + 当前 Redis 中的点赞增量；
  • 结果写入总点赞缓存，设置过期时间（如 12分钟）；
  • 返回总点赞数。

  ⚠️ 注：缓存过期策略需结合同步频率综合设置，避免频繁失效导致穿透。

  3. 定时任务：定期同步点赞增量 syncLikeCountsToMysql()

  • 每隔 10 分钟 执行一次；
  • 扫描所有 post:*:like_count_delta 的键（使用 keys）；
  • 尝试为每个 postId 获取写锁；
  • 获取成功后同步 Redis 增量到数据库，并删除该增量键；
  • 最后同步总点赞数缓存。

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  四、同步写入数据库逻辑

  统一调用方法 redisToMysql() 完成以下操作：

  • 使用 MyBatis-Plus UpdateWrapper 实现点赞字段自增；
  • 删除点赞增量缓存（DEL key）；
  • 更新 Redis 中点赞总数缓存。

  java复制编辑updateWrapper.eq("id", postId)
               .setSql("like_count = like_count + " + likeCountDelta);
  

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  五、Redis的Key

  参数名	数值	说明
  LIKE_COUNT_DELTA	50（个点赞数）	点赞增量阈值，达到后触发入库
  LIKE_COUNT_UPDATE_INTERVAL	10 分钟	定时任务入库间隔
  LIKE_COUNT_DELTA_EXPIRE_TIME	12 分钟	点赞增量键过期时间，避免空键长期保留

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  六、优缺点分析

  ✅ 优点：

  • 有效减轻数据库压力，适用于高并发场景；
  • 使用 Redis 锁+Lua 脚本，解决并发一致性问题；
  • 可拓展性强，支持分布式部署；

  ⚠️ 缺点：

  • 弱一致性：点赞数在短时间内存在延迟；
  • Redis 异常/丢失会造成增量丢失（建议搭配 AOF 或 RDB 持久化）；
  • 使用 keys 命令会阻塞 Redis，后续可替换为 SCAN；

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  七、优化思路

  • ✅ 持久化方案增强：开启 AOF 持久化降低数据丢失风险；
  • ✅ 性能优化：定时任务使用 SCAN 替代 keys；
  • ✅ 精细锁粒度：可以将 lock:post:{id} 替换为 Redisson 分布式锁；