SpringBoot + Redis 实现点赞功能的缓存和定时持久化（附源码）
Posted Java知音_
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了SpringBoot + Redis 实现点赞功能的缓存和定时持久化（附源码）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
0.前言
本文基于Springboot利用Redis实现点赞功能的缓存和定时持久化接口。
用户对浏览内容进行【点赞/取赞】，并发送【点赞/取赞】请求到后端，这些信息先存入Redis中缓存，再每隔两小时将Redis中的内容直接写入数据库持久化存储。
1.项目目录结构
2.Redis缓存点赞消息
1.设计思路
用户点赞一条数据，设置状态为0，并且更新被点赞内容的likeCount+1
用户取消点赞一条数据，设置状态为1，并且更新被点赞内容的likeCount+0
1.1 Redis键值对设计
选用Hash（散列）存储
点赞信息
key: (String) 浏览信息id和点赞用户id拼接而成, 分隔符为::
value: (HashMap) 存储点赞状态(0: 点赞 1:取消点赞)和更新时间的时间戳
key: "浏览信息id::点赞用户id" value:
status: Integer, updateTime: long
点赞数量
key: (String) 浏览信息id
value: (Integer) 点赞数量
1.2 点赞
用户点赞信息，发送点赞请求到后端
后端判断该点赞信息在Redis中的状态
Redis不进行存储，并提醒前端重复存储。
更新/新增点赞信息
更新/新增点赞量
【不存在（没有对应key) 】|| 【取消点赞（即取出的status为1）】
【点赞（即取出的status为0，此时相当于重复点赞行为）】
一次点赞请求完毕
1.3 取消点赞
用户取消点赞信息，发送取消点赞请求到后端
后端判断该点赞信息在Redis中的状态
更新/新增点赞信息
更新/新增点赞量
Redis不进行存储，并提醒前端重复存储。
更新/新增点赞信息
增加0条内容点赞量
【不存在（没有对应key) 】
【取消点赞（即取出的status为1，此时相当于重复取消点赞行为）】
【点赞（即取出的status为0）】
一次取消点赞请求完毕
2.核心代码实现
2.1 Redis封装
具体实现参考该博客，不在赘述。
https://www.cnblogs.com/caizhaokai/p/11037610.html
2.2 工具类
1.时间戳转化为LocalDateTime
import java.time.Instant;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
/**
* 工具类：将时间戳转化为LocalDateTime
* 主要是因为redis不好存储LocalDateTime，存储timestamp方便一点，而且格式可以随意改变
*/
public class LocalDateTimeConvertUtil
public static LocalDateTime getDateTimeOfTimestamp(long timestamp)
Instant instant = Instant.ofEpochMilli(timestamp);
ZoneId zone = ZoneId.systemDefault();
return LocalDateTime.ofInstant(instant, zone);
2.RedisKey处理类
public class RedisKeyUtils
/**
*
保存用户点赞内容数据的key
* @date 2021/9/26 14:44
*/
public static final String MAP_KEY_USER_LIKED = "MAP_USER_LIKED";
/**
*
保存内容被点赞数量的key
* @date 2021/9/26 14:44
*/
public static final String MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT = "MAP_USER_LIKED_COUNT";
/**
* 拼接被点赞的内容id和点赞的人的id作为key。格式 222222::333333
* @param infoId 被点赞的内容 id
* @param likeUserId 点赞的人的id
* @return
*/
public static String getLikedKey(String infoId, String likeUserId)
return infoId +
"::" +
likeUserId;
2.3 DTO
// UserLikesDTO.java
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class UserLikesDTO
private String infoId;
private String likeUserId;
private Integer status;
private LocalDateTime updateTime;
// UserLikeCountDTO.java
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class UserLikeCountDTO
private String infoId;
private Integer likeCount;
2.4 Service
interface
// RedisService.java
import com.csu.edu.redisLikeDemo.domain.DTO.UserLikeCountDTO;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.domain.DTO.UserLikesDTO;
import java.util.List;
/**
* 负责将数据写入Redis缓存
*/
public interface RedisService
/**
* 获取点赞状态
* @param infoId
* @param likeUserId
*/
Integer getLikeStatus(String infoId, String likeUserId);
/**
* 点赞。状态为1
* @param infoId
* @param likeUserId
*/
void saveLiked2Redis(String infoId, String likeUserId);
/**
* 取消点赞。将状态改变为0
* @param infoId
* @param likeUserId
*/
void unlikeFromRedis(String infoId, String likeUserId);
/**
* 从Redis中删除一条点赞数据
* @param infoId
* @param likeUserId
*/
void deleteLikedFromRedis(String infoId, String likeUserId);
/**
* 该内容的点赞数变化Δdelta
* @param infoId
*/
void in_decrementLikedCount(String infoId, Integer delta);
/**
* 获取Redis中存储的所有点赞数据
* @return
*/
List<UserLikesDTO> getLikedDataFromRedis();
/**
* 获取Redis中存储的所有点赞数量
* @return
*/
List<UserLikeCountDTO> getLikedCountFromRedis();
implement
import com.csu.edu.redisLikeDemo.common.CONSTANT;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.domain.DTO.UserLikeCountDTO;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.domain.DTO.UserLikesDTO;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.service.RedisService;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.util.LocalDateTimeConvertUtil;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.util.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.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@Service("redisService")
@Slf4j
public class RedisServiceImpl implements RedisService
@Autowired
private HashOperations<String, String, Object> redisHash;// Redis Hash
@Override
public Integer getLikeStatus(String infoId, String likeUserId)
if (redisHash.hasKey(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, RedisKeyUtils.getLikedKey(infoId, likeUserId)))
HashMap<String, Object> map = (HashMap<String, Object>) redisHash.get(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, RedisKeyUtils.getLikedKey(infoId, likeUserId));
return (Integer) map.get("status");
return CONSTANT.LikedStatusEum.NOT_EXIST.getCode();
@Override
public void saveLiked2Redis(String infoId, String likeUserId)
// 生成key
String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(infoId, likeUserId);
// 封装value 喜欢状态 更新时间
HashMap<String,Object> map = new HashMap<>();
map.put("status",CONSTANT.LikedStatusEum.LIKE.getCode());
map.put("updateTime", System.currentTimeMillis());
redisHash.put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, map);
@Override
public void unlikeFromRedis(String infoId, String likeUserId)
// 生成key
String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(infoId, likeUserId);
// 封装value 喜欢状态 更新时间
HashMap<String,Object> map = new HashMap<>();
map.put("status",CONSTANT.LikedStatusEum.UNLIKE.getCode());
map.put("updateTime", System.currentTimeMillis());// 存入当前时间戳
redisHash.put(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key, map);
@Override
public void deleteLikedFromRedis(String infoId, String likeUserId)
String key = RedisKeyUtils.getLikedKey(infoId, likeUserId);
redisHash.delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
@Override
public void in_decrementLikedCount(String infoId, Integer delta)
redisHash.increment(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, infoId, delta);
@Override
public List<UserLikesDTO> getLikedDataFromRedis()
// scan 读取数据，比key匹配优雅
Cursor<Map.Entry<String, Object>> cursor = redisHash.scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, ScanOptions.NONE);
List<UserLikesDTO> list = new ArrayList<>();
while (cursor.hasNext())
Map.Entry<String, Object> entry = cursor.next();
String key = (String) entry.getKey();
//分离出 infoId，likedPostId, 解析value
String[] split = key.split("::");
String infoId = split[0];
String likeUserId = split[1];
HashMap<String, Object> map = (HashMap<String, Object>) entry.getValue();
Integer status = (Integer) map.get("status");
long updateTimeStamp = (long) map.get("updateTime");
LocalDateTime updateTime = LocalDateTimeConvertUtil.getDateTimeOfTimestamp(updateTimeStamp);// 时间戳转为LocalDateTime
//组装成 UserLike 对象
UserLikesDTO userLikesDTO = new UserLikesDTO(infoId, likeUserId, status, updateTime);
list.add(userLikesDTO);
//存到 list 后从 Redis 中清理缓存
redisHash.delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED, key);
return list;
@Override
public List<UserLikeCountDTO> getLikedCountFromRedis()
// scan 读取数据，比key匹配优雅
Cursor<Map.Entry<String, Object>> cursor = redisHash.scan(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, ScanOptions.NONE);
List<UserLikeCountDTO> list = new ArrayList<>();
while (cursor.hasNext())
Map.Entry<String, Object> map = cursor.next();
//将点赞数量存储在 LikedCountDT
String key = (String)map.getKey();
UserLikeCountDTO dto = new UserLikeCountDTO(key, (Integer) map.getValue());
list.add(dto);
//从Redis中删除这条记录
redisHash.delete(RedisKeyUtils.MAP_KEY_USER_LIKED_COUNT, key);
return list;
2.5 controller & API
controller
import com.csu.edu.redisLikeDemo.common.CommonResponse;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.service.LikeService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
@RequestMapping("/test/")
public class LikeController
@Autowired
private LikeService likeService;
@PostMapping("like")
public CommonResponse<Object> likeInfo(
String infoId,
String userId)
return likeService.likeInfo(infoId, userId);
@PostMapping("dislike")
public CommonResponse<Object> dislikeInfo(
String infoId,
String userId)
return likeService.dislikeInfo(infoId, userId);
接口测试
3.Redis定时持久化
1.设计思路
1.1 数据库设计
# 浏览内容表
DROP TABLE IF EXISTS `view_item`;
CREATE TABLE `view_item` (
`id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '内容id（如文章、短视频等等）',
`create_user` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建者',
`like_count` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '点赞数',
`cmt_count` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '评论数',
`share_count` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '分享数',
`create_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
# 点赞-用户表
DROP TABLE IF EXISTS `user_likes`;
CREATE TABLE `user_likes` (
`id` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '点赞信息ID',
`info_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '点赞对象id',
`like_user_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '点赞人ID',
`status` tinyint(4) NULL DEFAULT 0 COMMENT '0 点赞 1 取消 ',
`create_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
UNIQUE INDEX `agdkey`(`like_user_id`, `info_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci COMMENT = '点赞记录表' ROW_FORMAT = Dynamic;
1.2 流程
遍历Redis的【点赞信息】，仅改变数据库中点赞信息的状态
判断当前点赞信息是否在数据库中
否，则更新数据
数据库中新增点赞-用户记录
更新内容的点赞量
转到6
是
转到第3步
判断数据库中的点赞状态与缓存中的点赞状态（status）
一致
状态不改变
点赞数量-1（两种情况逻辑分析有差异，但是最终结果均为-1）
结束
不一致，则需要针对具体情况改变
转到步骤4
判断数据库点赞状态
已经点赞，需要更改为取消点赞
数据库中修改为取消点赞状态
更新缓存中的点赞数量-1（减去数据库中持久化的一个点赞量，一会儿缓存会和数据库点赞总量加和）
取消点赞，需要更改
数据库中修改为点赞状态
无需更新缓存中的点赞数量，因为缓存中已经+1（即该点赞数据的点赞量）
将缓存【点赞数量】持久化并清理缓存 此处修改数据库中的点赞数量
完成缓存持久化
1.3定时写入
使用 Quartz redis 定时任务持久化存储到数据库
<!-- Quartz redis定时任务持久化存储到数据库 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId>
</dependency>2.核心代码实现
2.1Bean
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
@TableName("user_likes")
public class UserLikes
@TableId
private String id;
@TableField("info_id")
private String infoId;
@TableField("like_user_id")
private String likeUserId;
private Integer status;
@TableField("create_time")
private LocalDateTime createTime;
@TableField("update_time")
private LocalDateTime updateTime;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;
import java.time.LocalDateTime;
@Data
@TableName("view_item")
public class ViewItem
@TableId
private String id;
@TableField("create_user")
private String createUser;
@TableField("like_count")
private Integer likeCount;
@TableField("cmt_count")
private Integer cmtCount;
@TableField("share_count")
private Integer shareCount;
@TableField("create_time")
private LocalDateTime createTime;
@TableField("update_time")
private LocalDateTime updateTime;
2.2 Service
interface
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.domain.UserLikes;
/**
* 负责将Redis缓存中的数据持久化到数据库中
*/
public interface DBService
/**
* 保存点赞记录
* @param userLike
* @return
*/
Boolean save(UserLikes userLike);
/**
* 更新点赞记录
* @param userLike
* @return
*/
Boolean update(UserLikes userLike);
/**
* 根据内容的id查询点赞列表（即查询都谁给这个内容点赞过）
* @param infoId 内容的id
* @return
*/
Page<UserLikes> getLikedListByInfoId(String infoId, int pageNum, int pageSize);
/**
* 根据点赞人的id查询点赞列表（即查询这个人都给哪些内容点赞过）
* @param likeUserId
* @return
*/
Page<UserLikes> getLikedListByLikeUserId(String likeUserId, int pageNum, int pageSize);
/**
* 通过被点赞内容和点赞人id查询是否存在点赞记录
* @param infoId
* @param likeUserId
* @return
*/
UserLikes getByInfoIdAndLikeUserId(String infoId, String likeUserId);
/**
* 将Redis里的点赞数据存入数据库中,True 表示还需要进一步持久化， False表示数据库中已存在该数据，无需进一步持久化
*/
void transLikedFromRedis2DB();
/**
* 将Redis中的点赞数量数据存入数据库
*/
void transLikedCountFromRedis2DB();
implement
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.common.CONSTANT;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.domain.DTO.UserLikeCountDTO;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.domain.DTO.UserLikesDTO;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.domain.UserLikes;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.domain.ViewItem;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.mapper.UserLikesMapper;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.mapper.ViewItemMapper;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.service.DBService;
import com.csu.edu.redisLikeDemo.service.RedisService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;
import org.n3r.idworker.Sid;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
@Service("dbService")
@Slf4j
public class DBServiceImpl implements DBService
@Autowired
private RedisService redisService;
@Autowired
private UserLikesMapper userLikesMapper;
@Autowired
private ViewItemMapper viewItemMapper;
@Autowired
private Sid sid;// Id生成器，利用idWorker产生唯一（不重复）自增式的id，可以根据需求选用其他方式，比如MyBatisPlus的自增
@Override
public Boolean save(UserLikes userLike)
int rows = userLikesMapper.insert(userLike);
return rows > 0;
@Override
public Boolean update(UserLikes userLike)
UpdateWrapper<UserLikes> updateWrapper = new UpdateWrapper<>();
updateWrapper.set("status", userLike.getStatus());
updateWrapper.set("update_time",userLike.getUpdateTime());
updateWrapper.eq("id",userLike.getId());
int rows = userLikesMapper.update(userLike,updateWrapper);
return rows > 0;
@Override
public Page<UserLikes> getLikedListByInfoId(String infoId, int pageNum, int pageSize)
// 分页获取喜欢列表信息
Page<UserLikes> result = new Page<>();
result.setCurrent(pageNum);
result.setSize(pageSize);
// 获取内容的id查询点赞列表
QueryWrapper<UserLikes> queryWrapper = new QueryWrapper();
queryWrapper.eq("info_id",infoId);
result = userLikesMapper.selectPage(result, queryWrapper);
log.info("获得内容的id查询点赞列表（即查询都有谁给这个内容点赞过）");
return result;
@Override
public Page<UserLikes> getLikedListByLikeUserId (String likeUserId, int pageNum, int pageSize)
// 分页获取喜欢列表信息
Page<UserLikes> result = new Page<>();
result.setCurrent(pageNum);
result.setSize(pageSize);
// 获取用户的id查询点赞列表
QueryWrapper<UserLikes> queryWrapper = new QueryWrapper();
queryWrapper.eq("like_user_id", likeUserId);
result = userLikesMapper.selectPage(result, queryWrapper);
log.info("获取点赞人的id查询点赞列表（即查询这个人都给哪些内容点赞过）");
return result;
@Override
public UserLikes getByInfoIdAndLikeUserId (String infoId, String likeUserId)
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put("info_id",infoId);
map.put("like_user_id",likeUserId);
try
UserLikes userLikes = userLikesMapper.selectByMap(map).get(0);
log.info("通过被点赞人和点赞人id查询是否存在点赞记录");
return userLikes;
catch (Exception e)
log.info("当前查询的被点赞人和点赞人id不存在点赞记录");
return null;
@Override
public void transLikedFromRedis2DB()
// 批量获取缓存中的点赞数据
List<UserLikesDTO> list = redisService.getLikedDataFromRedis();
if (CollectionUtils.isEmpty(list))// 为空，不写入
return;
for (UserLikesDTO item: list)
UserLikes userLikes = getByInfoIdAndLikeUserId(item.getInfoId(), item.getLikeUserId());// 在数据库中查询
if (userLikes == null) // 无记录，新增
if(!save(userLikesDTOtoUserLikes(item)))
log.info("新增点赞数据失败！");
return;
// System.out.println("缓存记录写入数据库失败！请重试");
else // 有记录，更新
// 判断数据库中点赞状态与缓存中点赞状态一致性
if (userLikes.getStatus()==item.getStatus())// 一致，无需持久化，点赞数量-1
redisService.in_decrementLikedCount(item.getInfoId(), -1);
else// 不一致
if (userLikes.getStatus()== CONSTANT.LikedStatusEum.LIKE.getCode())// 在数据库中已经是点赞，则取消点赞，同时记得redis中的count-1
// 之前是点赞，现在改为取消点赞 1.设置更改status 2. redis中的count要-1（消除在数据库中自己的记录）
userLikes.setStatus(CONSTANT.LikedStatusEum.UNLIKE.getCode());
redisService.in_decrementLikedCount(item.getInfoId(), -1);
else if (userLikes.getStatus()== CONSTANT.LikedStatusEum.UNLIKE.getCode()) // 未点赞，则点赞，修改点赞状态和点赞数据+1
userLikes.setStatus(CONSTANT.LikedStatusEum.LIKE.getCode());
redisService.in_decrementLikedCount(item.getInfoId(), 1);
userLikes.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
if(!update(userLikes))// 更新点赞数据
log.info("更新点赞数据失败！");
return;
// System.out.println("缓存记录更新数据库失败！请重试");
@Override
public void transLikedCountFromRedis2DB()
// 获取缓存中内容的点赞数列表
List<UserLikeCountDTO> list = redisService.getLikedCountFromRedis();
if (CollectionUtils.isEmpty(list))// 为空，不写入
return;
for (UserLikeCountDTO item: list)
ViewItem viewItem = viewItemMapper.selectById(item.getInfoId());
if (viewItem != null) // 新增点赞数
Integer likeCount = viewItem.getLikeCount() + item.getLikeCount();
System.out.println("内容id不为空，更新内容点赞数量");
viewItem.setLikeCount(likeCount);
UpdateWrapper<ViewItem> updateWrapper = new UpdateWrapper<>();
updateWrapper.set("like_count", viewItem.getLikeCount());
updateWrapper.eq("id", viewItem.getId());
int rows = viewItemMapper.update(viewItem, updateWrapper);
if (rows > 0)
System.out.println("成功更新内容点赞数！");
return;
System.out.println("内容id不存在，无法将缓存数据持久化！");
private UserLikes userLikesDTOtoUserLikes(UserLikesDTO userLikesDTO)
UserLikes userLikes = new UserLikes();
userLikes.setId(sid.nextShort());
BeanUtils.copyProperties(userLikesDTO,userLikes);
userLikes.setCreateTime(LocalDateTime.now());
userLikes.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
return userLikes;
3. 定时更新数据库
3.1 定时任务
import com.csu.edu.redisLikeDemo.service.DBService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
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;
/**
* 定时任务
*/
@Slf4j
public class CronUtil extends QuartzJobBean
@Autowired
private DBService dbService;
private SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
/**
* 执行的定时任务
*/
@Override
protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException
log.info("LikeTask-------- ", sdf.format(new Date()));
//将 Redis 里的点赞信息同步到数据库里
dbService.transLikedFromRedis2DB();
dbService.transLikedCountFromRedis2DB();
3.2 定时任务配置
设置每两个小时更新一次数据库
import com.csu.edu.redisLikeDemo.util.CronUtil;
import org.quartz.*;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* 开启定时任务持久化存储到数据库
*/
@Configuration
public class QuartzConfig
private static final String LIKE_TASK_IDENTITY = "LikeTaskQuartz";
@Bean
public JobDetail quartzDetail()
return JobBuilder.newJob(CronUtil.class).withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY).storeDurably().build();
@Bean
public Trigger quartzTrigger()
SimpleScheduleBuilder scheduleBuilder = SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
// .withIntervalInSeconds(20) //设置时间周期单位秒
.withIntervalInHours(2) //两个小时执行一次
.repeatForever();
return TriggerBuilder.newTrigger().forJob(quartzDetail())
.withIdentity(LIKE_TASK_IDENTITY)
.withSchedule(scheduleBuilder)
.build();
4.项目源码地址 & 参考
项目源码：
https://github.com/WuYiheng-Og/redislike
参考：
https://cloud.tencent.com/developer/article/1445905
https://www.cnblogs.com/caizhaokai/p/11037610.html
作者：是橘子不是桔子
来源：blog.csdn.net/qq_55368677/article/
details/127090922
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以上是关于SpringBoot + Redis 实现点赞功能的缓存和定时持久化（附源码）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
点赞模块设计：Redis缓存 + 定时写入数据库实现高性能点赞功能