基于redis 實現我的收藏功能優化詳細設計方案

一、架構設計

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|     客戶端請求        |          |     數據存儲層        |
|  (收藏列表查詢)       |          |  (Redis Cluster)     |
+---------------------+          +---------------------+|                                ↑↓                                |
+---------------------+          +---------------------+
|    API網關層         |<--------|  數據庫層             |
|  (Spring Boot)      |          |  (MySQL Cluster)     |
+---------------------+          +---------------------+|↓
+---------------------+
|   緩存策略引擎        |
|  (多級緩存管理)       |
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二、數據存儲設計

1. MySQL表結構：

CREATE TABLE user_favorites (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,user_id BIGINT NOT NULL COMMENT '用戶ID',VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '收藏項ID',item_type TINYINT NOT NULL COMMENT '收藏類型(1:招標 2:公告...)',collected_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,is_deleted TINYINT DEFAULT 0,INDEX idx_user_item(user_id, item_type)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

2. Redis數據結構：

# 用戶收藏元數據緩存
favorite_meta:{user_id}:{item_type} = Hash {"item_id1": "收藏時間戳","item_id2": "收藏時間戳"
}# 熱點收藏項詳情緩存
favorite_detail:{item_type}:{item_id} = String {"JSON序列化的詳情數據"
}# 布隆過濾器鍵
bloom_filter:favorites = BloomFilter

三、核心流程優化

1. 查詢流程：

sequenceDiagramparticipant C as Clientparticipant S as Serverparticipant R as Redisparticipant M as MySQLC->>S: 請求收藏列表(user_id, page, size)S->>R: EXISTS favorite_meta:{user_id}alt 緩存存在>>S: 存在S->>R: HGETALL favorite_meta:{user_id}R-->>S: 返回元數據S->>R: MGET favorite_detail:{item_ids}S->>C: 返回完整列表else 緩存不存在R-->>S: 不存在S->>M: 查詢MySQL獲取數據M-->>S: 返回結果集S->>R: HSET favorite_meta:{user_id} + EXPIRES->>R: SET favorite_detail:{item_ids} + EXPIRES->>C: 返回結果end

2. 寫入流程：