用springboot将redis点赞数量同步到MySQL

时间: 2023-05-23 13:05:18 浏览: 88
中,应该怎么实现呢? A:可以通过以下步骤来实现: 1. 在springboot中配置redis和MySQL的连接信息。可以使用spring-data-redis和spring-jdbc来实现。 2. 实现点赞操作,将点赞的数据存储在redis中。可以使用redis的incr命令来实现自增并设置过期时间,保证数据的正确性和节省空间。 3. 实现同步功能,将redis中的点赞数量定时同步到MySQL中。可以使用spring的定时任务来实现,定时从redis中读取点赞数量,然后将数量更新到MySQL中。 4. 如果需要考虑高并发操作,可以加上分布式锁来保证数据的正确性。可以使用redisson等分布式锁框架来实现。 总的来说,这个功能通过springboot的连接数据库和定时任务的功能实现起来非常方便,同时结合redis的高性能和MySQL的持久化,可以实现一个高效、稳定的点赞系统。
相关问题

用springboot将redis点赞数量同步到MySQL写出代码

A: 1. 首先需要添加Redis和MySQL的依赖 ```xml <!-- Redis依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- MySQL依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> ``` 2. 在application.properties(或application.yml)中配置Redis和MySQL的连接信息 ```properties # Redis配置 spring.redis.host=127.0.0.1 spring.redis.port=6379 spring.redis.password=your-redis-password # MySQL配置 spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/your-database-name?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai spring.datasource.username=your-mysql-username spring.datasource.password=your-mysql-password spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver # JPA配置 spring.jpa.hibernate.ddl-auto=create-drop spring.jpa.generate-ddl=true spring.jpa.show-sql=true ``` 3. 创建RedisService类,用于操作Redis ```java @Service public class RedisService { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; // 增加点赞数量 public void incrLikes(String key) { redisTemplate.opsForValue().increment(key); } // 减少点赞数量 public void decrLikes(String key) { redisTemplate.opsForValue().decrement(key); } // 获取点赞数量 public Integer getLikes(String key) { Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key); if (value != null) { return Integer.valueOf(value.toString()); } return null; } } ``` 4. 创建MySQL实体类LikeCount,用于将Redis中的点赞数量同步到MySQL ```java @Entity @Table(name = "like_count") public class LikeCount { @Id private Long id; @Column(name = "`key`") private String key; @Column(name = "value") private Integer value; // getter和setter方法 } ``` 5. 创建LikeCountRepository接口,用于操作MySQL ```java @Repository public interface LikeCountRepository extends JpaRepository<LikeCount, Long> { LikeCount findByKey(String key); } ``` 6. 在对应的Controller中,调用RedisService操作Redis,并将结果存储到MySQL ```java @RestController @RequestMapping("/like") public class LikeController { @Autowired private RedisService redisService; @Autowired private LikeCountRepository likeCountRepository; @PostMapping("/{id}") public void like(@PathVariable Long id) { String key = "like:" + id; redisService.incrLikes(key); Integer likes = redisService.getLikes(key); if (likes != null) { LikeCount likeCount = likeCountRepository.findByKey(key); if (likeCount == null) { likeCount = new LikeCount(); likeCount.setId(id); likeCount.setKey(key); } likeCount.setValue(likes); likeCountRepository.save(likeCount); } } } ``` 以上就是将Redis中的点赞数量同步到MySQL的具体实现代码。

将redis的哈希点赞数量同步到MySQL用springboot实现

首先,在Spring Boot项目中,需要引入Redis和MySQL的相关依赖。 ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> ``` 接着,需要配置Redis和MySQL的连接参数。在application.properties中添加以下配置: ```properties # Redis spring.redis.host=localhost spring.redis.port=6379 # MySQL spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver ``` 然后,创建一个RedisUtil工具类,实现Redis数据的存储和读取。具体实现过程如下: ```java @Component public class RedisUtil { private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Autowired public RedisUtil(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; } // 存储键值对 public void set(String key, Object value) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); } // 获取键对应的值 public Object get(String key) { return redisTemplate.opsForValue().get(key); } // 哈希存储 public void hset(String key, String hashKey, Object value) { redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value); } // 哈希读取 public Object hget(String key, String hashKey) { return redisTemplate.opsForHash().get(key, hashKey); } } ``` 接下来,我们需要创建一个服务类来实现点赞数量的同步。首先,需要定义一个点赞实体类Like。该类包含两个属性:点赞用户ID和点赞时间。 ```java @Entity public class Like { @Id private Long userId; @Temporal(TemporalType.TIMESTAMP) private Date timestamp; // Getters and Setters } ``` 然后,创建点赞服务LikeService,用于实现两个功能:记录点赞和获取点赞数量。具体实现如下: ```java @Service public class LikeService { @Autowired private RedisUtil redisUtil; @Autowired private LikeRepository likeRepository; // 记录点赞 public void like(Long postId, Long userId) { // 1. 更新Redis中的点赞数量 String key = "posts:" + postId + ":likes"; redisUtil.hset(key, String.valueOf(userId), true); // 2. 记录点赞用户ID和时间 Like like = new Like(); like.setUserId(userId); like.setTimestamp(new Date()); likeRepository.save(like); } // 获取点赞数量 public Long getLikeCount(Long postId) { String key = "posts:" + postId + ":likes"; Map<Object, Object> resultMap = redisUtil.redisTemplate.opsForHash().entries(key); return Long.valueOf(resultMap.size()); } } ``` 上述代码中,记录点赞时,我们先通过RedisUtil将点赞数量保存到Redis中。同时,我们还要将点赞用户ID和时间记录到MySQL中。在获取点赞数量时,我们先通过RedisUtil从Redis中读取点赞数量,如果Redis中没有相应的记录,就从MySQL中读取点赞数量。最后,将点赞数量返回。 最后,我们需要在Controller中实现点赞操作和获取点赞数量的接口。具体实现如下: ```java @RestController @RequestMapping("/posts") public class PostController { @Autowired private LikeService likeService; // 点赞接口 @PostMapping("/{postId}/like") public ResponseEntity<ApiResponse> like(@PathVariable Long postId, @RequestParam Long userId) { likeService.like(postId, userId); return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success()); } // 获取点赞数量接口 @GetMapping("/{postId}/likeCount") public ResponseEntity<ApiResponse> getLikeCount(@PathVariable Long postId) { Long likeCount = likeService.getLikeCount(postId); Map<String, Object> data = new HashMap<>(); data.put("likeCount", likeCount); return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(data)); } } ``` 以上就是将Redis的哈希点赞数量同步到MySQL用Spring Boot实现的方法。通过这种方式,可以大大提高系统的性能和并发处理能力。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

springboot集成redis实现简单秒杀系统

本资源主要介绍了如何使用SpringBoot集成Redis实现简单秒杀系统。秒杀系统是电商平台中非常重要的一部分,要求系统能够快速地处理大量的交易请求,确保交易的原子性和一致性。在这个系统中,我们将使用Redis作为缓存...
recommend-type

Springboot使用redis进行api防刷限流过程详解

主要介绍了Springboot使用redis进行api防刷限流过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

SpringBoot结合Redis哨兵模式的实现示例

在本示例中,我们将详细介绍如何使用 SpringBoot 框架结合 Redis 哨兵模式实现高可用缓存系统,并提供了详细的示例代码和配置文件。 Redis 哨兵模式简介 Redis 哨兵模式是 Redis 高可用的实现方案。Sentinel 是一...
recommend-type

SpringBoot+Redis执行lua脚本的方法步骤

SpringBoot+Redis 执行 Lua 脚本的方法步骤 以下是 SpringBoot+Redis 执行 Lua 脚本的方法步骤的知识点总结: 1. 背景:在开发中,我们需要一次性操作多个 Redis 命令,但是这些操作不具备原子性,而 Redis 的事务...
recommend-type

基于SpringBoot集成测试远程连接Redis服务的教程详解

主要介绍了基于SpringBoot集成测试远程连接的Redis服务的相关知识,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

GO婚礼设计创业计划:技术驱动的婚庆服务

"婚礼GO网站创业计划书" 在创建婚礼GO网站的创业计划书中,创业者首先阐述了企业的核心业务——GO婚礼设计,专注于提供计算机软件销售和技术开发、技术服务,以及与婚礼相关的各种服务,如APP制作、网页设计、弱电工程安装等。企业类型被定义为服务类,涵盖了一系列与信息技术和婚礼策划相关的业务。 创业者的个人经历显示了他对行业的理解和投入。他曾在北京某科技公司工作,积累了吃苦耐劳的精神和实践经验。此外,他在大学期间担任班长,锻炼了团队管理和领导能力。他还参加了SYB创业培训班,系统地学习了创业意识、计划制定等关键技能。 市场评估部分,目标顾客定位为本地的结婚人群,特别是中等和中上收入者。根据数据显示,广州市内有14家婚庆公司,该企业预计能占据7%的市场份额。广州每年约有1万对新人结婚,公司目标接待200对新人,显示出明确的市场切入点和增长潜力。 市场营销计划是创业成功的关键。尽管文档中没有详细列出具体的营销策略,但可以推断,企业可能通过线上线下结合的方式,利用社交媒体、网络广告和本地推广活动来吸引目标客户。此外,提供高质量的技术解决方案和服务,以区别于竞争对手,可能是其市场差异化策略的一部分。 在组织结构方面,未详细说明,但可以预期包括了技术开发团队、销售与市场部门、客户服务和支持团队,以及可能的行政和财务部门。 在财务规划上,文档提到了固定资产和折旧、流动资金需求、销售收入预测、销售和成本计划以及现金流量计划。这表明创业者已经考虑了启动和运营的初期成本,以及未来12个月的收入预测,旨在确保企业的现金流稳定,并有可能享受政府对大学生初创企业的税收优惠政策。 总结来说,婚礼GO网站的创业计划书详尽地涵盖了企业概述、创业者背景、市场分析、营销策略、组织结构和财务规划等方面,为初创企业的成功奠定了坚实的基础。这份计划书显示了创业者对市场的深刻理解,以及对技术和婚礼行业的专业认识,有望在竞争激烈的婚庆市场中找到一席之地。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【基础】PostgreSQL的安装和配置步骤

![【基础】PostgreSQL的安装和配置步骤](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8e80154f78dd45e4b061508286f9d090.png) # 2.1 安装前的准备工作 ### 2.1.1 系统要求 PostgreSQL 对系统硬件和软件环境有一定要求,具体如下: - 操作系统:支持 Linux、Windows、macOS 等主流操作系统。 - CPU:推荐使用多核 CPU,以提高数据库处理性能。 - 内存:根据数据库规模和并发量确定,一般建议 8GB 以上。 - 硬盘:数据库文件和临时文件需要占用一定空间,建议预留足够的空间。
recommend-type

字节跳动面试题java

字节跳动作为一家知名的互联网公司,在面试Java开发者时可能会关注以下几个方面的问题: 1. **基础技能**:Java语言的核心语法、异常处理、内存管理、集合框架、IO操作等是否熟练掌握。 2. **面向对象编程**:多态、封装、继承的理解和应用,可能会涉及设计模式的提问。 3. **并发编程**:Java并发API(synchronized、volatile、Future、ExecutorService等)的使用,以及对并发模型(线程池、并发容器等)的理解。 4. **框架知识**:Spring Boot、MyBatis、Redis等常用框架的原理和使用经验。 5. **数据库相
recommend-type

微信行业发展现状及未来发展趋势分析

微信行业发展现状及未来行业发展趋势分析 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信月活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。 微信作为流量枢纽,已经成为移动互联网的基础设施,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 中国的整体移动互联网人均单日使用时长已经较高水平。18Q1中国移动互联网的月度总时长达到了77千亿分钟,环比17Q4增长了14%,单人日均使用时长达到了273分钟,环比17Q4增长了15%。而根据抽样统计,社交始终占据用户时长的最大一部分。2018年3月份,社交软件占据移动互联网35%左右的时长,相比2015年减少了约10pct,但仍然是移动互联网当中最大的时长占据者。 争夺社交软件份额的主要系娱乐类App,目前占比达到约32%左右。移动端的流量时长分布远比PC端更加集中,通常认为“搜索下載”和“网站导航”为PC时代的流量枢纽,但根据统计,搜索的用户量约为4.5亿,为各类应用最高,但其时长占比约为5%左右,落后于网络视频的13%左右位于第二名。PC时代的网络社交时长占比约为4%-5%,基本与搜索相当,但其流量分发能力远弱于搜索。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。 微信作为移动互联网的基础设施,已经成为流量枢纽,月活跃账户达到10.4亿,同增10.9%,是全国用户量最多的手机App。微信的活跃账户从2012年起步月活用户仅为5900万人左右,伴随中国移动互联网进程的不断推进,微信的活跃账户一直维持稳步增长,在2014-2017年年末分别达到5亿月活、6.97亿月活、8.89亿月活和9.89亿月活。 微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势,这是因为微信自身也在重新寻求新的增长点。微信日活发展历程显示,微信的用户数量增长已经开始呈现乏力趋势。微信在2018年3月日活达到6.89亿人,同比增长5.5%,环比上个月增长1.7%。微信的日活同比增速下滑至20%以下,并在2017年年底下滑至7.7%左右。 微信DAU/MAU的比例也一直较为稳定,从2016年以来一直维持75%-80%左右的比例,用户的粘性极强,继续提升的空间并不大。因此,在整体用户数量开始触达天花板的时候,微信自身也在重新寻求新的增长点。