Redis点赞功能怎么搞，技术助力社交新玩法不断涌现

根据微信公众号“程序员小灰”在一篇题为《用Redis实现点赞功能，真的太爽了！》的文章中提到，Redis之所以非常适合实现点赞功能，主要是因为它的两个核心特性：极高的读写速度和丰富的数据结构，在社交互动中，点赞是一种极其频繁的操作，每秒可能有成千上万的用户同时点击点赞按钮，如果每次点赞都直接去操作数据库（比如MySQL），数据库很快就会因为巨大的读写压力而崩溃，而Redis将数据存储在内存中，速度比磁盘快几个数量级,能够轻松应对这种高并发场景。

具体到如何实现，文章指出，最常用的Redis数据结构是集合（Set）和哈希（Hash）。

用集合（Set）实现点赞与取消点赞 集合的特点是元素唯一、无序，这正好符合点赞的基本逻辑：一个用户对同一个内容只能点赞一次（唯一性），点赞的先后顺序有时并不重要（无序性）。

• 点赞：当用户点赞时，执行 SADD like:文章ID 用户ID 命令，这个命令的含义是，向键名为 like:文章ID 的集合中，添加一个成员 用户ID，如果用户已经点过赞，由于集合的唯一性，这次操作不会产生任何效果,这就天然防止了重复点赞。
• 取消点赞：当用户取消点赞时，执行 SREM like:文章ID 用户ID 命令,从集合中移除该用户ID。
• 获取点赞总数：执行 SCARD like:文章ID 命令，可以直接返回集合的元素个数,也就是点赞的总数。
• 判断当前用户是否点过赞：在加载页面时，可以执行 SISMEMBER like:文章ID 当前用户ID 命令,快速判断并高亮点赞按钮。

用哈希（Hash）优化大量内容的点赞数据 如果一个平台有海量的内容（比如上亿篇文章），为每一篇文章都创建一个独立的Set键（如 like:1, like:2...），会导致Redis中键的数量爆炸式增长，可能带来管理上的开销，可以使用Hash结构来“打包”点赞数据。 可以创建一个Hash，其键名为 like_count:文章类型，这个Hash中的每个字段（field）是具体的文章ID，字段对应的值（value）则是该文章的点赞数。

• 点赞/取消点赞：使用 HINCRBY like_count:post 文章ID 1 来增加点赞数，使用 HINCRBY like_count:post 文章ID -1 来减少点赞数，HINCRBY命令是原子操作，能保证在高并发下计数的准确性。 但需要注意的是，这种方案丢失了“记录具体哪些用户点过赞”的信息，只保留了总数，它通常用于只需要显示点赞数、而不需要检查用户个人点赞状态的场景,或者需要与Set方案结合使用。

在“技术星球”的一篇技术分享《高并发点赞系统设计：从数据库到Redis》中，进一步阐述了如何将Redis和数据库结合，实现数据的持久化，因为Redis的数据存储在内存中，有丢失的风险（比如服务器断电），所以需要定期将点赞数据同步到硬盘数据库中,常见的做法是：

• 异步落库：用户的点赞操作成功写入Redis后，就立即给用户返回“点赞成功”的反馈，保证响应速度，通过一个后台任务，定时（比如每5分钟）或定量（比如积攒了1000次更新）地将Redis中的点赞数据同步到MySQL等关系型数据库中，这样既利用了Redis的速度优势,又保证了数据的最终一致性。

正是基于Redis提供的这些强大能力，开发者们才能轻松地为社交产品注入更多有趣的互动玩法，微信公众号“阿里云开发者”在《基于Redis的场景化实践：点赞、关注、排行榜》一文中就列举了几个例子：

• 点赞排行榜：可以结合Redis的有序集合（Sorted Set）功能，不仅可以统计总点赞数，还可以根据点赞数对内容进行实时排序，轻松实现“今日热帖”、“本周最热”等排行榜功能,极大地提升了内容的曝光和社区的活跃度。
• 联合点赞：即对一条内容同时点赞并转发，利用Redis的事务（Pipeline）功能，可以将“为原内容点赞”和“生成一条带点赞状态的转发动态”两个操作打包成一个原子操作，要么同时成功，要么同时失败,避免数据不一致。
• 热点文章缓存：除了处理点赞行为本身，Redis还可以用作缓存，将热门文章的详细信息（如标题、作者、摘要等）缓存到Redis中，当海量用户同时访问这篇热门文章时，可以直接从Redis中读取,避免压垮后端数据库。

Redis凭借其卓越的性能和灵活的数据模型，为点赞这类高并发交互提供了坚实的技术基础，这使得产品经理和开发者能够从繁琐的性能优化中解放出来，将更多精力投入到设计像“抱一抱”、“闪电赞”、“点赞动画”等更具创意和情感温度的社交新玩法上，不断丰富用户的互动体验,推动社交产品的创新和演进。