个人项目：社交支付项目（小老板）
作者：三哥，j3code.cn
预览地址(未开发完)：admire.j3code.cn/small-boss
- 内网穿透部署，第一次访问比较慢
现在我们的项目首页已经提供了商品列表和商品详情的功能，那，现在是不是可以给商品加个浏览量的功能，毕竟这是常规操作。
ok，那开始实现功能之前，我们先来修改一下表结构和实体，向其中加入浏览量字段。
sql
SQL：
ALTER TABLE `sb_commodity`
ADD COLUMN `views` INT DEFAULT 0 NULL COMMENT '浏览量' AFTER `content`;
实体：
private Integer views;1、设计
先来定义一下，何为浏览，即，用户点击了商品详情的时候视为一次浏览。
所以按照上面的说法，是不是每次用户点击了商品详情就给数据库字段 + 1 即可，就像下面这样：
sql
UPDATE sb_commodity SET views = views + 1 WHERE id = ?理论上，这个做法是可以的，但是这不是实现浏览量功能的全部，这仅仅只是最后一步罢了。为什么这么说，大家看我下面的思考：
- 用户每刷新一次商品详情，update 语句就执行一次吗？
- 如果用户未登录，查看商品详情是否需要给浏览量 + 1？
总结一下就是，是否每次刷新页面，浏览量就 + 1 和用户未登录，浏览量是否需要 + 1。当然，由这两个考虑我们又可以引申出很多个问题：
- 浏览量 + 1 每次都 update 数据库吗
- 如果不是每次刷新一次浏览量就 + 1，那如何区分用户是否已经浏览了
- 如果按用户 id 来区分是否浏览，那未登录的用户呢
- 如果按照用户的 IP 来区分是否浏览，那该如何存呢
- 用户 IP 是可以变化的，那如果同一个用户 IP 变化了，浏览量是否需要 + 1 呢
那，在分析出具体的实现方案之前，我们需要明白一件事情就是浏览量是一个大概的数字，也即可以不需要非常的精确，记住浏览量是一个大概的数字。
分析到这里，我得出如下方案：
IP + 商品 id，作为唯一 key 存 Redis
key 带有过期时间，如果在过期时间内同 IP + 同商品 id 的 key 存在，则忽略
定时任务定时统计 IP + 商品 id 的 key 个数，存入数据库中
方案流程图：
最后咱们对着这个方案，来细品一下，Redis 用什么数据结构存储数据？
- 咱们的数据结构为，一个商品，对应很多个用户 IP
第一种：List，通过前缀 + 商品 ID 为 key，用户 IP 为 value 向集合中添加数据，当我们需要获取商品的浏览量时只需要获取集合 size 即可。但你们又没想过一个问题，list 可是不去重的，也即用户可以不同的刷新页面导致 list 集合中重复的 ip 不同的增加，所以这个结构不行。
第二种：Set，这个就非常可以了，估计 set 的特性 value 不会存在重复的数据，也即用户不同的刷新页面同一个ieIP 只会记录一次。理论上，这个 set 就可以了，但是我们考虑一下，如果定时任务执行之前， 100 个商品，每个商品增长了 1 W 浏览量，这个内存占用，有没有考虑过？约 300 MB 的占用，这有点大啊，如果不止 100 个商品，那内存增长量更大。所以，还需要重新考虑一个即不重复又不怎么占用内存空间的数据结构。
第三种 ：HyperLogLog，是的，这个数据结构就是我们最终的解决方案，它的优点在于，元素不充分且在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的值（约 12 k）。
2、实践
终于到动手编码环节了，此次我们需要改动的点有如下三块：
- 查看商品时，增加浏览量记录功能
- 获取商品列表时，回查商品浏览量功能
- 定时同步 Redis 中的浏览量到 MySQL 中
2.1 Redis 添加浏览量记录
Redis 中我们的 key 结构为：前缀 + 商品 ID，value 为用户 IP。
在用户查看商品信息的时候，我们记录一下该商品的浏览量，也即把下面的方法，放入查看商品信息之中。
java
// 添加商品浏览量
addViews(commodity.getId());实现：
java
private void addViews(Long commodityId) {
// 获取请求 request
HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) (RequestContextHolder.currentRequestAttributes())).getRequest();
// 获取 ip 和生成 key
String ip = IpUtil.getClientIp(request);
String key = SbUtil.getCommodityViewsKey(commodityId);
redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(key, ip);
}2.2 商品列表回查浏览量
再获取商品列表的时候，我们商品的浏览量不止是数据库的 view 字段了，还需要加上 Redis 中缓存的浏览量。所以在获取商品列表的时候，我们需要补充一下商品的浏览量，具体实现如下。
java
// 回填一下 redis 中的商品浏览量
fillViews(page.getRecords());实现：
java
private void fillViews(List<HomeCommodityVO> commodityList) {
// 空则不处理
if (CollectionUtils.isEmpty(commodityList)) {
return;
}
for (HomeCommodityVO commodityVO : commodityList) {
// 存在 key 则补充浏览量
if (Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.hasKey(SbUtil.getCommodityViewsKey(commodityVO.getId())))) {
Long size = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(SbUtil.getCommodityViewsKey(commodityVO.getId()));
commodityVO.setViews(commodityVO.getViews() + size.intValue());
}
}
}2.3 定时同步浏览量到数据库
下面来到我们功能的最关键一步了，同步浏览量数据到数据库。
先说一下做这一步的目前是为了让数据能写到磁盘，因为 Redis 毕竟是内存数据库，断电即失，而且 Redis 也不宜一直占用过多的内存，所以这个数据落盘是一定要做的。
具体实现步骤：
- 获取商品浏览量的所有 key
- 循环获取出 key 对应的 value 值
- 删除所有 key
- 遍历并分解 key 中的商品 id ，将商品的原有浏览量和获取 Redis 的浏览量相加，存入数据库，完成同步操作
编码之前，在来看看该功能的详细流程图：
该功能的需要注意的点我已经写在了流程图中，下面就开始编码吧！
1）schedule 编写
位置：cn.j3code.merchant.schedule
java
@Slf4j
@Component
@AllArgsConstructor
public class CommodityViewsSchedule {
private final CommodityService commodityService;
/**
* 11,27,43,57 分钟行一次，商品的浏览量，在该时间内应该增加不了多少
*/
@DistributedLock
@Scheduled(cron = "45 11,27,43,57 * * * ? ")
public void fillCommodityViews() {
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start("同步商品浏览量");
try {
commodityService.fillCommodityViews();
} catch (Exception e) {
log.error("同步商品浏览量出错：", e);
} finally {
stopWatch.stop();
log.info("同步商品浏览量执行时间：{}", stopWatch.getTotalTimeSeconds());
}
}
}2）service 编写
位置：
java
public interface CommodityService extends IService<Commodity> {
void fillCommodityViews();
}
@Slf4j
@AllArgsConstructor
@Service
public class CommodityServiceImpl extends ServiceImpl<CommodityMapper, Commodity>
implements CommodityService {
private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
private final TransactionTemplate transactionTemplate;
@Override
public void fillCommodityViews() {
// 获取所有浏览量 key
Set<String> keys = redisTemplate.keys(SbUtil.getCommodityViewsKey(null) + "*");
if (CollectionUtils.isEmpty(keys)) {
return;
}
// key 和 浏览量 ，一一对应
Map<String, Long> viewMap = keys.stream().collect(Collectors
.toMap(key -> key, value -> redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(value)));
List<Commodity> updateCommodityList = viewMap.entrySet().stream().map(entry -> {
Commodity commodity = new Commodity();
// 分解 key，取出 id
commodity.setId(Long.parseLong(entry.getKey().substring(entry.getKey().lastIndexOf(":") + 1)));
commodity.setViews(entry.getValue().intValue());
return commodity;
}).collect(Collectors.toList());
// 获取数据库中的原始浏览量
Map<Long, Integer> commodityIdToViewMap = lambdaQuery().in(Commodity::getId, updateCommodityList.stream().map(Commodity::getId).collect(Collectors.toList()))
.list().stream().collect(Collectors.toMap(Commodity::getId, Commodity::getViews));
// redis + MySQL 等于 总浏览量
updateCommodityList.forEach(item -> item.setViews(commodityIdToViewMap.get(item.getId()) + item.getViews()));
/**
* 在一个事务中执行修改 MySQL 和 删除 Redis 操作
*/
MyTransactionTemplate.execute(transactionTemplate, accept -> {
// 分割集合，每次批量更新 100 条数据
CollUtil.split(updateCommodityList, 100).forEach(list -> {
// 批量修改
updateBatchById(updateCommodityList);
});
// 移除 redis key
redisTemplate.delete(keys);
}, "同步浏览量失败！");
}
}我相信代码写的已经很详细了，但需要注意一点就是，修改 MySQL 和删除 Redis 尽量放在一个事务中执行，防止出现执行失败，丢失部分浏览量或者多计算浏览量的情况。
那，本片内容就到此结束了，咱们下回见。