本文基于 SpringCloud, 用户发起点赞、取消点赞后先存入 Redis 中，再每隔两小时从 Redis 读取点赞数据写入数据库中做持久化存储。点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。至于多久从 Redis 取一次数据存到数据库
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2022-12-11
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。要提供完整的“附近的人”服务，最基本的是要实现“增”、“删”、“查
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2022-12-11
关注关系产生的四种关系状态关注粉丝双向关注(互粉)无关系需求分析 在微博中，每一个用户都会有一个关注列表，一个粉丝列表。用户可以查看自己的关注，粉丝列表，也可以查看别人的关注，粉丝列表。并且，要展示列表里每个人与当前查看者的关注状态。状态的可能性就是上面讲到得四种关系状态。问题可以分两种情况来看：看自己的关注，粉丝列表看别人的关注，粉丝列表看自己的关注，粉丝
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2022-12-11
一：缓存——热数据热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据），首选是使用redis缓存，毕竟强大到冒泡的QPS和极强的稳定性不是所有类似工具都有的，而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用，另外，内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择，要冷、热的还是忽冷忽热的都可选。结合具体应用需要注意一下：很多人用sprin
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2022-04-20
Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢？作者简介万汨，饿了么资深开发工程师。iOS，Go，Java均有涉猎。目前主攻大数据开发。喜欢骑行、爬山。来源：https://juejin.im/post/5da40462f265da5baf410a11前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB
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2022-03-30
导论曾经被问过好多次怎样实现秒杀系统的问题。昨天又在CSDN架构师微信群被问到了。因此这里把我设想的实现秒杀系统的价格设计分享出来。供大家参考。秒杀系统的架构设计秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题，有三种优化性能的思路： 写入内存而不是写入硬盘 异步处理而不是同步处理 分布式处理 用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Re
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2022-03-27