利用redis实现每日签到功能

骑猪看日落 2022-02-23 20:18 519阅读 0赞

今天给大家介绍一个简单的应用场景,我们迷你喵小程序最近新增了一个签到功能,但是每天只能签到一次,我们如何实现每日只签到一次呢?

想学习分布式、微服务、JVM、多线程、架构、java、python的童鞋,千万不要扫码,否则后果自负~

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首先我们需要考虑一下几点:

  1. 此类似的数据和时间、用户量成正比,越晚后面,数据量越大,会一直叠加。
  2. 用户签到操作,在一定场景下面并发量会很高,而且得考虑用户可能会不断点击签到的可能性。

基于上述的分析,这边我们可以用redis来实现每日签到的功能。如果签到过往数据不需要保留的话,可以给redis的key值设置过期时间,好了我们来看看具体的代码:

  1. public Map<String, Object> everydaySign(String openId) {
  2. Map<String, Object> response = new HashMap<>();
  3. if(StringUtils.isBlank(openId)){
  4. // openId不能为null
  5. response.put("status",0);
  6. response.put("msg","openId不能为null");
  7. return response;
  8. }
  9. User queryUser = new User();
  10. queryUser.setIsDelete(0);
  11. queryUser.setOpenid(openId);
  12. queryUser = userMapper.selectOne(queryUser);
  13. if(queryUser==null){
  14. // 用户不存在
  15. response.put("status",3);
  16. response.put("msg","用户不存在!");
  17. return response;
  18. }
  19. String currentDate = dateFormat.format(new Date());
  20. String signRedisKey = UserConstants.EVERYDAYSIGN+"_"+queryUser.getId()+"_"+currentDate;
  21. if(redisUtil.get(signRedisKey)!=null){
  22. // 今日已经点赞过了
  23. response.put("status",1);
  24. response.put("msg","亲,今日已签到了哦~");
  25. return response;
  26. }
  27. Config queryConfig = new Config();
  28. queryConfig.setIsDelete(0);
  29. queryConfig.setConfigKey("signCoin");
  30. int signCoin = Integer.valueOf(configMapper.selectOne(queryConfig).getConfigValue());
  31. if(redisUtil.get(signRedisKey)==null){
  32. queryUser.setCoin(new BigDecimal(signCoin));
  33. userMapper.updateByPrimaryKey(queryUser);
  34. // 点赞时间保存两天
  35. redisUtil.set(signRedisKey,signCoin,1000*60*60*48);
  36. response.put("status",2);
  37. response.put("msg","签到成功!");
  38. }
  39. return response;
  40. }

因为这边的业务逻辑比较简单,第一步做了用户是否存在检验、第二部做是否签到校验、第三步给key值设置过期时间。

核心key结构设计

上面代码只是流程业务代码,核心还是redis的key结构设计,这边我的key是采用string结构数据,规则是:签到标识+用户id+签到日期,这样就可以保证每个用户都可以记录到每天的签到情况。

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陷阱注意

这边还需要特别注意的是,每日签到的时候只要传用户的openId(因为是小程序),千万不要传签到的日期、签到所能获得的积分、也不能将openId不校验直接设置进去,这些都是非常危险的行为,原则:不要过分信任外部端口传过来的数据。 image

场景升级

大家看到的代码其实还是会涉及到Mysql的交互问题的,所以在并发量高的情况下,还是会造成数据库击穿问题。这边我们有三种做法:

  1. 将用户、配置信息缓存一份到数据库中,保证所有的操作都可以在redis缓存中进行。
  2. 将此业务放入MQ中,通过队列异步进行消费处理。
  3. 在接口处进行限流操作,保证进来的流量不足以导致mysql宕机。

image

总结

这边的要牢记一个原则,前端传过来的数据,如果这些数据是可以通过后台查询到的,那我们就从后台查,不要过分相信外部的数据。

上面的设计其实还是有很多问题,比如用户已经签到了,这个时候redis服务器死机了,用户再次签到要怎么防止重复签到?这个留作思考,大家发动脑筋思考思考。

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