摘要:本文基于用戶發(fā)起點(diǎn)贊取消點(diǎn)贊后先存入中,再每隔兩小時(shí)從讀取點(diǎn)贊數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)中做持久化存儲(chǔ)。點(diǎn)贊取消點(diǎn)贊是高頻次的操作,若每次都讀寫數(shù)據(jù)庫(kù),大量的操作會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)性能,所以需要做緩存。狀態(tài)為取消點(diǎn)贊。
源碼地址:https://github.com/cachecats/...
點(diǎn)贊是作為整個(gè)系統(tǒng)的一個(gè)小模塊,代碼在 user-service 用戶服務(wù)下。
本文基于 SpringCloud, 用戶發(fā)起點(diǎn)贊、取消點(diǎn)贊后先存入 Redis 中,再每隔兩小時(shí)從 Redis 讀取點(diǎn)贊數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)中做持久化存儲(chǔ)。
點(diǎn)贊功能在很多系統(tǒng)中都有,但別看功能小,想要做好需要考慮的東西還挺多的。
點(diǎn)贊、取消點(diǎn)贊是高頻次的操作,若每次都讀寫數(shù)據(jù)庫(kù),大量的操作會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)性能,所以需要做緩存。
至于多久從 Redis 取一次數(shù)據(jù)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中,根據(jù)項(xiàng)目的實(shí)際情況定吧,我是暫時(shí)設(shè)了兩個(gè)小時(shí)。
項(xiàng)目需求需要查看都誰(shuí)點(diǎn)贊了,所以要存儲(chǔ)每個(gè)點(diǎn)贊的點(diǎn)贊人、被點(diǎn)贊人,不能簡(jiǎn)單的做計(jì)數(shù)。
文章分四部分介紹:
Redis 緩存設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)庫(kù)操作
開(kāi)啟定時(shí)任務(wù)持久化存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)
一、Redis 緩存設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn) 1.1 Redis 安裝及運(yùn)行Redis 安裝請(qǐng)自行查閱相關(guān)教程。
說(shuō)下Docker 安裝運(yùn)行 Redis
docker run -d -p 6379:6379 redis:4.0.8
如果已經(jīng)安裝了 Redis,打開(kāi)命令行,輸入啟動(dòng) Redis 的命令
redis-server1.2 Redis 與 SpringBoot 項(xiàng)目的整合
在 pom.xml 中引入依賴
org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis
在啟動(dòng)類上添加注釋 @EnableCaching
@SpringBootApplication @EnableDiscoveryClient @EnableSwagger2 @EnableFeignClients(basePackages = "com.solo.coderiver.project.client") @EnableCaching public class UserApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(UserApplication.class, args); } }
編寫 Redis 配置類 RedisConfig
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnMissingBean; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer; import java.net.UnknownHostException; @Configuration public class RedisConfig { @Bean @ConditionalOnMissingBean(name = "redisTemplate") public RedisTemplateredisTemplate( RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) throws UnknownHostException { Jackson2JsonRedisSerializer
至此 Redis 在 SpringBoot 項(xiàng)目中的配置已經(jīng)完成,可以愉快的使用了。
1.3 Redis 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型Redis 可以存儲(chǔ)鍵與5種不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型之間的映射,這5種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型分別為String(字符串)、List(列表)、Set(集合)、Hash(散列)和 Zset(有序集合)。
下面來(lái)對(duì)這5種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型作簡(jiǎn)單的介紹:
結(jié)構(gòu)類型 | 結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)的值 | 結(jié)構(gòu)的讀寫能力 |
---|---|---|
String | 可以是字符串、整數(shù)或者浮點(diǎn)數(shù) | 對(duì)整個(gè)字符串或者字符串的其中一部分執(zhí)行操作;對(duì)象和浮點(diǎn)數(shù)執(zhí)行自增(increment)或者自減(decrement) |
List | 一個(gè)鏈表,鏈表上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都包含了一個(gè)字符串 | 從鏈表的兩端推入或者彈出元素;根據(jù)偏移量對(duì)鏈表進(jìn)行修剪(trim);讀取單個(gè)或者多個(gè)元素;根據(jù)值來(lái)查找或者移除元素 |
Set | 包含字符串的無(wú)序收集器(unorderedcollection),并且被包含的每個(gè)字符串都是獨(dú)一無(wú)二的、各不相同 | 添加、獲取、移除單個(gè)元素;檢查一個(gè)元素是否存在于某個(gè)集合中;計(jì)算交集、并集、差集;從集合里賣弄隨機(jī)獲取元素 |
Hash | 包含鍵值對(duì)的無(wú)序散列表 | 添加、獲取、移除單個(gè)鍵值對(duì);獲取所有鍵值對(duì) |
Zset | 字符串成員(member)與浮點(diǎn)數(shù)分值(score)之間的有序映射,元素的排列順序由分值的大小決定 | 添加、獲取、刪除單個(gè)元素;根據(jù)分值范圍(range)或者成員來(lái)獲取元素 |
用 Redis 存儲(chǔ)兩種數(shù)據(jù),一種是記錄點(diǎn)贊人、被點(diǎn)贊人、點(diǎn)贊狀態(tài)的數(shù)據(jù),另一種是每個(gè)用戶被點(diǎn)贊了多少次,做個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)數(shù)。
由于需要記錄點(diǎn)贊人和被點(diǎn)贊人,還有點(diǎn)贊狀態(tài)(點(diǎn)贊、取消點(diǎn)贊),還要固定時(shí)間間隔取出 Redis 中所有點(diǎn)贊數(shù)據(jù),分析了下 Redis 數(shù)據(jù)格式中 Hash 最合適。
因?yàn)?Hash 里的數(shù)據(jù)都是存在一個(gè)鍵里,可以通過(guò)這個(gè)鍵很方便的把所有的點(diǎn)贊數(shù)據(jù)都取出。這個(gè)鍵里面的數(shù)據(jù)還可以存成鍵值對(duì)的形式,方便存入點(diǎn)贊人、被點(diǎn)贊人和點(diǎn)贊狀態(tài)。
設(shè)點(diǎn)贊人的 id 為 likedPostId,被點(diǎn)贊人的 id 為 likedUserId ,點(diǎn)贊時(shí)狀態(tài)為 1,取消點(diǎn)贊狀態(tài)為 0。將點(diǎn)贊人 id 和被點(diǎn)贊人 id 作為鍵,兩個(gè) id 中間用 :: 隔開(kāi),點(diǎn)贊狀態(tài)作為值。
所以如果用戶點(diǎn)贊,存儲(chǔ)的鍵為:likedUserId::likedPostId,對(duì)應(yīng)的值為 1 。
取消點(diǎn)贊,存儲(chǔ)的鍵為:likedUserId::likedPostId,對(duì)應(yīng)的值為 0 。
取數(shù)據(jù)時(shí)把鍵用 :: 切開(kāi)就得到了兩個(gè)id,也很方便。
在可視化工具 RDM 中看到的是這樣子
1.5 操作 RedisRedis 各種數(shù)據(jù)格式的操作方法可以看看 這篇文章 ,寫的非常好。
將具體操作方法封裝到了 RedisService 接口里
RedisService.java
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike; import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO; import java.util.List; public interface RedisService { /** * 點(diǎn)贊。狀態(tài)為1 * @param likedUserId * @param likedPostId */ void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId); /** * 取消點(diǎn)贊。將狀態(tài)改變?yōu)? * @param likedUserId * @param likedPostId */ void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId); /** * 從Redis中刪除一條點(diǎn)贊數(shù)據(jù) * @param likedUserId * @param likedPostId */ void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId); /** * 該用戶的點(diǎn)贊數(shù)加1 * @param likedUserId */ void incrementLikedCount(String likedUserId); /** * 該用戶的點(diǎn)贊數(shù)減1 * @param likedUserId */ void decrementLikedCount(String likedUserId); /** * 獲取Redis中存儲(chǔ)的所有點(diǎn)贊數(shù)據(jù) * @return */ ListgetLikedDataFromRedis(); /** * 獲取Redis中存儲(chǔ)的所有點(diǎn)贊數(shù)量 * @return */ List getLikedCountFromRedis(); }
實(shí)現(xiàn)類 RedisServiceImpl.java
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike; import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO; import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum; import com.solo.coderiver.user.service.LikedService; import com.solo.coderiver.user.service.RedisService; import com.solo.coderiver.user.utils.RedisKeyUtils; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.Cursor; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; @Service @Slf4j public class RedisServiceImpl implements RedisService { @Autowired RedisTemplate redisTemplate; @Autowired LikedService likedService; @Override public void saveLiked2Redis(String likedUserId, String likedPostId) { String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId); redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.LIKE.getCode()); } @Override public void unlikeFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) { String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId); redisTemplate.opsForHash().put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, LikedStatusEnum.UNLIKE.getCode()); } @Override public void deleteLikedFromRedis(String likedUserId, String likedPostId) { String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(likedUserId, likedPostId); redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key); } @Override public void incrementLikedCount(String likedUserId) { redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, 1); } @Override public void decrementLikedCount(String likedUserId) { redisTemplate.opsForHash().increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, likedUserId, -1); } @Override public ListgetLikedDataFromRedis() { Cursor > cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE); List list = new ArrayList<>(); while (cursor.hasNext()){ Map.Entry entry = cursor.next(); String key = (String) entry.getKey(); //分離出 likedUserId,likedPostId String[] split = key.split("::"); String likedUserId = split[0]; String likedPostId = split[1]; Integer value = (Integer) entry.getValue(); //組裝成 UserLike 對(duì)象 UserLike userLike = new UserLike(likedUserId, likedPostId, value); list.add(userLike); //存到 list 后從 Redis 中刪除 redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key); } return list; } @Override public List getLikedCountFromRedis() { Cursor > cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE); List list = new ArrayList<>(); while (cursor.hasNext()){ Map.Entry map = cursor.next(); //將點(diǎn)贊數(shù)量存儲(chǔ)在 LikedCountDT String key = (String)map.getKey(); LikedCountDTO dto = new LikedCountDTO(key, (Integer) map.getValue()); list.add(dto); //從Redis中刪除這條記錄 redisTemplate.opsForHash().delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, key); } return list; } }
用到的工具類和枚舉類
RedisKeyUtils, 用于根據(jù)一定規(guī)則生成 key
public class RedisKeyUtils { //保存用戶點(diǎn)贊數(shù)據(jù)的key public static final String MAP_KEY_USER_LIKED = "MAP_USER_LIKED"; //保存用戶被點(diǎn)贊數(shù)量的key public static final String MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT = "MAP_USER_LIKED_COUNT"; /** * 拼接被點(diǎn)贊的用戶id和點(diǎn)贊的人的id作為key。格式 222222::333333 * @param likedUserId 被點(diǎn)贊的人id * @param likedPostId 點(diǎn)贊的人的id * @return */ public static String getLikedKey(String likedUserId, String likedPostId){ StringBuilder builder = new StringBuilder(); builder.append(likedUserId); builder.append("::"); builder.append(likedPostId); return builder.toString(); } }
LikedStatusEnum 用戶點(diǎn)贊狀態(tài)的枚舉類
package com.solo.coderiver.user.enums; import lombok.Getter; /** * 用戶點(diǎn)贊的狀態(tài) */ @Getter public enum LikedStatusEnum { LIKE(1, "點(diǎn)贊"), UNLIKE(0, "取消點(diǎn)贊/未點(diǎn)贊"), ; private Integer code; private String msg; LikedStatusEnum(Integer code, String msg) { this.code = code; this.msg = msg; } }二、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)庫(kù)表中至少要包含三個(gè)字段:被點(diǎn)贊用戶id,點(diǎn)贊用戶id,點(diǎn)贊狀態(tài)。再加上主鍵id,創(chuàng)建時(shí)間,修改時(shí)間就行了。
建表語(yǔ)句
create table `user_like`( `id` int not null auto_increment, `liked_user_id` varchar(32) not null comment "被點(diǎn)贊的用戶id", `liked_post_id` varchar(32) not null comment "點(diǎn)贊的用戶id", `status` tinyint(1) default "1" comment "點(diǎn)贊狀態(tài),0取消,1點(diǎn)贊", `create_time` timestamp not null default current_timestamp comment "創(chuàng)建時(shí)間", `update_time` timestamp not null default current_timestamp on update current_timestamp comment "修改時(shí)間", primary key(`id`), INDEX `liked_user_id`(`liked_user_id`), INDEX `liked_post_id`(`liked_post_id`) ) comment "用戶點(diǎn)贊表";
對(duì)應(yīng)的對(duì)象 UserLike
import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum; import lombok.Data; import javax.persistence.Entity; import javax.persistence.GeneratedValue; import javax.persistence.GenerationType; import javax.persistence.Id; /** * 用戶點(diǎn)贊表 */ @Entity @Data public class UserLike { //主鍵id @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Integer id; //被點(diǎn)贊的用戶的id private String likedUserId; //點(diǎn)贊的用戶的id private String likedPostId; //點(diǎn)贊的狀態(tài).默認(rèn)未點(diǎn)贊 private Integer status = LikedStatusEnum.UNLIKE.getCode(); public UserLike() { } public UserLike(String likedUserId, String likedPostId, Integer status) { this.likedUserId = likedUserId; this.likedPostId = likedPostId; this.status = status; } }三、數(shù)據(jù)庫(kù)操作
操作數(shù)據(jù)庫(kù)同樣封裝在接口中
LikedService
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike; import org.springframework.data.domain.Page; import org.springframework.data.domain.Pageable; import java.util.List; public interface LikedService { /** * 保存點(diǎn)贊記錄 * @param userLike * @return */ UserLike save(UserLike userLike); /** * 批量保存或修改 * @param list */ ListsaveAll(List list); /** * 根據(jù)被點(diǎn)贊人的id查詢點(diǎn)贊列表(即查詢都誰(shuí)給這個(gè)人點(diǎn)贊過(guò)) * @param likedUserId 被點(diǎn)贊人的id * @param pageable * @return */ Page getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable); /** * 根據(jù)點(diǎn)贊人的id查詢點(diǎn)贊列表(即查詢這個(gè)人都給誰(shuí)點(diǎn)贊過(guò)) * @param likedPostId * @param pageable * @return */ Page getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable); /** * 通過(guò)被點(diǎn)贊人和點(diǎn)贊人id查詢是否存在點(diǎn)贊記錄 * @param likedUserId * @param likedPostId * @return */ UserLike getByLikedUserIdAndLikedPostId(String likedUserId, String likedPostId); /** * 將Redis里的點(diǎn)贊數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)中 */ void transLikedFromRedis2DB(); /** * 將Redis中的點(diǎn)贊數(shù)量數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù) */ void transLikedCountFromRedis2DB(); }
LikedServiceImpl 實(shí)現(xiàn)類
import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserInfo; import com.solo.coderiver.user.dataobject.UserLike; import com.solo.coderiver.user.dto.LikedCountDTO; import com.solo.coderiver.user.enums.LikedStatusEnum; import com.solo.coderiver.user.repository.UserLikeRepository; import com.solo.coderiver.user.service.LikedService; import com.solo.coderiver.user.service.RedisService; import com.solo.coderiver.user.service.UserService; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.domain.Page; import org.springframework.data.domain.Pageable; import org.springframework.stereotype.Service; import org.springframework.transaction.annotation.Transactional; import java.util.List; @Service @Slf4j public class LikedServiceImpl implements LikedService { @Autowired UserLikeRepository likeRepository; @Autowired RedisService redisService; @Autowired UserService userService; @Override @Transactional public UserLike save(UserLike userLike) { return likeRepository.save(userLike); } @Override @Transactional public ListsaveAll(List list) { return likeRepository.saveAll(list); } @Override public Page getLikedListByLikedUserId(String likedUserId, Pageable pageable) { return likeRepository.findByLikedUserIdAndStatus(likedUserId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable); } @Override public Page getLikedListByLikedPostId(String likedPostId, Pageable pageable) { return likeRepository.findByLikedPostIdAndStatus(likedPostId, LikedStatusEnum.LIKE.getCode(), pageable); } @Override public UserLike getByLikedUserIdAndLikedPostId(String likedUserId, String likedPostId) { return likeRepository.findByLikedUserIdAndLikedPostId(likedUserId, likedPostId); } @Override @Transactional public void transLikedFromRedis2DB() { List list = redisService.getLikedDataFromRedis(); for (UserLike like : list) { UserLike ul = getByLikedUserIdAndLikedPostId(like.getLikedUserId(), like.getLikedPostId()); if (ul == null){ //沒(méi)有記錄,直接存入 save(like); }else{ //有記錄,需要更新 ul.setStatus(like.getStatus()); save(ul); } } } @Override @Transactional public void transLikedCountFromRedis2DB() { List list = redisService.getLikedCountFromRedis(); for (LikedCountDTO dto : list) { UserInfo user = userService.findById(dto.getId()); //點(diǎn)贊數(shù)量屬于無(wú)關(guān)緊要的操作,出錯(cuò)無(wú)需拋異常 if (user != null){ Integer likeNum = user.getLikeNum() + dto.getCount(); user.setLikeNum(likeNum); //更新點(diǎn)贊數(shù)量 userService.updateInfo(user); } } } }
數(shù)據(jù)庫(kù)的操作就這些,主要還是增刪改查。
四、開(kāi)啟定時(shí)任務(wù)持久化存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)定時(shí)任務(wù) Quartz 很強(qiáng)大,就用它了。
Quartz 使用步驟:
添加依賴
org.springframework.boot spring-boot-starter-quartz
編寫配置文件
package com.solo.coderiver.user.config; import com.solo.coderiver.user.task.LikeTask; import org.quartz.*; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class QuartzConfig { private static final String LIKE_TASK_IDENTITY = "LikeTaskQuartz"; @Bean public JobDetail quartzDetail(){ return JobBuilder.newJob(LikeTask.class).withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY).storeDurably().build(); } @Bean public Trigger quartzTrigger(){ SimpleScheduleBuilder scheduleBuilder = SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule() // .withIntervalInSeconds(10) //設(shè)置時(shí)間周期單位秒 .withIntervalInHours(2) //兩個(gè)小時(shí)執(zhí)行一次 .repeatForever(); return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(quartzDetail()) .withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY) .withSchedule(scheduleBuilder) .build(); } }
編寫執(zhí)行任務(wù)的類繼承自 QuartzJobBean
package com.solo.coderiver.user.task; import com.solo.coderiver.user.service.LikedService; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.lang.time.DateUtils; import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; /** * 點(diǎn)贊的定時(shí)任務(wù) */ @Slf4j public class LikeTask extends QuartzJobBean { @Autowired LikedService likedService; private SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException { log.info("LikeTask-------- {}", sdf.format(new Date())); //將 Redis 里的點(diǎn)贊信息同步到數(shù)據(jù)庫(kù)里 likedService.transLikedFromRedis2DB(); likedService.transLikedCountFromRedis2DB(); } }
在定時(shí)任務(wù)中直接調(diào)用 LikedService 封裝的方法完成數(shù)據(jù)同步。
以上就是點(diǎn)贊功能的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),不足之處還請(qǐng)各位大佬多多指教。
如有更好的實(shí)現(xiàn)方案歡迎在評(píng)論區(qū)交流…
代碼出自開(kāi)源項(xiàng)目 CodeRiver,致力于打造全平臺(tái)型全棧精品開(kāi)源項(xiàng)目。
coderiver 中文名 河碼,是一個(gè)為程序員和設(shè)計(jì)師提供項(xiàng)目協(xié)作的平臺(tái)。無(wú)論你是前端、后端、移動(dòng)端開(kāi)發(fā)人員,或是設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品經(jīng)理,都可以在平臺(tái)上發(fā)布項(xiàng)目,與志同道合的小伙伴一起協(xié)作完成項(xiàng)目。
coderiver河碼 類似程序員客棧,但主要目的是方便各細(xì)分領(lǐng)域人才之間技術(shù)交流,共同成長(zhǎng),多人協(xié)作完成項(xiàng)目。暫不涉及金錢交易。
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摘要:無(wú)論你是前端后端移動(dòng)端開(kāi)發(fā)人員,或是設(shè)計(jì)師產(chǎn)品經(jīng)理,都可以在平臺(tái)上發(fā)布項(xiàng)目,與志同道合的小伙伴一起協(xié)作完成項(xiàng)目。 全平臺(tái)全棧開(kāi)源項(xiàng)目 coderiver 今天終于開(kāi)始前后端聯(lián)調(diào)了~ 首先感謝大家的支持,coderiver 在 GitHub 上開(kāi)源兩周,獲得了 54 個(gè) Star,9 個(gè) Fork,5 個(gè) Watch。 這些鼓勵(lì)和認(rèn)可也更加堅(jiān)定了我繼續(xù)寫下去的決心~ 再次感謝各位大佬! ...
摘要:綜合上述缺點(diǎn),小明痛定思痛,提出了經(jīng)營(yíng)方式二。當(dāng)客戶下單,小明按送達(dá)地點(diǎn)標(biāo)注好,依次放在一個(gè)地方。因此,有強(qiáng)一致性要求的數(shù)據(jù),不能放緩存。迅速判斷出,請(qǐng)求所攜帶的是否合法有效。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVbvHHL?w=1341&h=448); 絕大部分寫業(yè)務(wù)的程序員,在實(shí)際開(kāi)發(fā)中使用 Redis 的時(shí)候,只會(huì) Set Value 和...
摘要:在一個(gè)成熟的系統(tǒng)中,能夠運(yùn)用到緩存的地方其實(shí)并不是一處。那么在以終端用戶為起點(diǎn),系統(tǒng)所用的數(shù)據(jù)庫(kù)為終點(diǎn)的這條道路上可以作為緩存設(shè)立點(diǎn)的位置大致有以下這些。緩存也有一系列的副作用需要考慮。 如果這是第二次看到我的文章,歡迎文末掃碼訂閱我個(gè)人的公眾號(hào)(跨界架構(gòu)師)喲~ 本文長(zhǎng)度為3578字,建議閱讀10分鐘。堅(jiān)持原創(chuàng),每一篇都是用心之作~ 此前的「伸縮性」章節(jié)結(jié)束了,此文是「高性能」章...
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