在现代互联网产品中，用户的“点赞”功能是一个重要的社交交互手段。然而，当用户数剧增时，如何在Java环境中有效地处理高并发点赞操作就成为一个亟待解决的问题。在高并发场景下，如果设计不当，系统容易出现异常，导致用户体验下降。本文将对如何解决“点赞高并发如何实现Java”的相关问题进行详细分析。
### 问题背景
在海量用户对内容进行点赞的场景下，点赞请求的数量往往是指数级增长。建立一个系统能够支
前言 微博上热点的点赞数数W。服务器遇到这么高并发请求压力肯定很大。数据库要怎么写入这些点赞就不探究了（真是个大工程，如果每接收一条就写入一次），只探究iOS手机端怎么处理点赞功能。
本文将参考微信和微博，猜测其实现，并探究如何处理点赞功能。微信朋友圈的点赞数相对来说少。微博的点赞数能达五位数。其应该采用了不同的策略。先从宏观上思考这个问题。分为两类 什么时候获取服务器最新点赞数 点赞按钮
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2023-11-06 15:06:09
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高并发点赞问题高并发请求下，服务器频繁创建线程。高并发请求下，数据库连接池中的连接数有限。高并发请求下，点赞功能是同步处理等。解决办法：第一步我们通过引入Redis缓存避免高并发写数据库而造成数据库压力，同时引入Redis缓存提高读的性能，基本可以解决问题。第二步为了解决高并发请求下，点赞功能同步处理所带来的服务器压力(Redis缓存的压力或数据库压力等)，我们引入MQ消息中间件进行异步处理，用户
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2023-09-01 20:02:14
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# Java 点赞高并发实现指南
在现代的应用程序中，点赞功能是用户互动的重要组成部分，尤其是在社交网络和内容分享平台上。为了确保在高并发情况下点赞功能的稳定性与准确性，我们需要仔细设计并实现。本文将以步骤的形式为你介绍如何在Java中实现这一功能。
## 流程概述
以下是实现“Java 点赞 高并发”的步骤：
| 步骤 | 动作 |
|------|---
原创
2024-09-20 13:30:36
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今天我们来分析一下秒杀系统的难点和怎么进行并发优化。本项目的源码请参看：springboot-seckill 如果觉得不错可以star一下哦(#.#)秒杀系统架构的设计和优化分析，以我一个小菜鸡，目前是说不出来的o(╥﹏╥)o。因此呢，我这里仅从本项目已经实现的优化来介绍一下：本项目中做到了以下优化：秒杀接口采用md5加密方式防刷。订单表使用联合主键方式，限制一个用户只能购买该商品一次。配合Spr
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2023-09-13 21:14:26
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# Java实现点赞功能高并发场景
在现代社交网络应用中，点赞功能是一项非常常见的功能。当用户点击点赞按钮时，系统需要对点赞数进行加一的操作。然而，当用户量较大时，高并发场景下这个简单的操作可能会引发一些问题，例如数据一致性、性能等方面的挑战。本文将介绍如何使用Java实现点赞功能，并解决高并发场景下可能遇到的问题。
## 数据模型设计
首先，我们需要设计点赞功能的数据模型。通常情况下，我们
原创
2024-04-04 04:14:11
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构建高性能服务（二）java高并发锁的3种实现
提高系统并发吞吐能力是构建高性能服务的重点和难点。通常review代码时看到synchronized是我都会想一想，这个地方可不可以优化。使用synchronized使得并发的线程变成顺序执行，对系统并发吞吐能力有极大影响，我的博文 http://maoyidao.iteye.com/blog/1149015&n
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2024-02-05 08:01:06
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基于redis的高并发秒杀的java实现！在Redis的事务中，WATCH命令可用于提供CAS(check-and-set)功能。假设我们通过WATCH命令在事务执行之前监控了多个Keys，倘若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化，EXEC命令执行的事务都将被放弃，同时返回Null multi-bulk应答以通知调用者事务执行失败。例如，我们再次假设Redis中并未提供incr命令来完成键值
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2023-08-02 11:26:07
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# Java文章点赞接口高并发处理
随着互联网的快速发展，用户互动行为（如点赞、评论等）越来越频繁，为了提高用户体验，我们需要支持高并发的点赞接口。本文将会介绍如何用Java构建一个高并发的点赞接口，并附带代码示例，以及相关的类图和序列图。
## 1. 背景介绍
在现代的Web应用中，点赞是最常见的用户行为之一。我们需要设计一个点赞接口，可以同时处理多个用户的请求，而不出现数据不一致的问题。
原创
2024-10-22 05:27:21
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第11章 集成Redis,实现高并发Redis是大规模互联网应用常用的内存高速缓存数据库，它的读写速度非常快，据官方 Bench-mark的数据，它读的速度能到11万次/秒，写的速度是8.1万次/秒。本章首先介绍Redis的原理、概念、数据类型；然后用完整的实例来帮助读者体验缓存增加、 删除、修改和查询功能，以及使用Redis实现文章缓存并统计点击量；最后讲解分布式Session的使用。
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2023-07-09 01:38:48
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springMVC处理Ajax请求 最近在做毕设，剩一些小功能没做，比如点赞、个人中心页面、一些修改功能、登录成功或失败的弹窗、注册成功后的提示信息；这么一说还挺多没做完的。不过还是点赞功能比较重要，毕竟后续有一个文章热榜功能需要根据近期的点赞数对文章进行排序。没有客户端的点赞功能，总不能自己去数据库了偷偷+1吧。 在我的系统里用了SSM，前端用的Thymeleaf不是jsp。在传参的过程中经
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2023-09-11 22:14:30
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目前还是初稿，初稿，所以你得收藏，时不时来看看。 请给我时间，我得慢慢来改，也请大家一起来参与，如果你有更多的实践，也可以留言交流。我后续还会添加更多的图，更详细的内容，这篇文章将会很长，但是我尽可能通俗简单的来讲述，相信你读完一定会有所收获，我会尽最大可能努力打造一篇不可多得的能让你获得提升
# 实现Java并发下Redis点赞功能
## 1. 介绍
在实际开发中，我们经常会遇到需要实现点赞功能的场景，其中使用Redis作为数据存储是一种常见的解决方案。在Java并发下，如何保证点赞功能的正确性和性能是一个挑战。本文将教你如何实现Java并发下Redis实现点赞功能。
## 2. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
原创
2024-06-13 04:26:24
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# Java高并发场景下实现点赞计数器
在当今互联网应用中，点赞功能是不可或缺的一部分。如何在高并发情况下安全且有效地实现点赞计数器是一个非常重要的技术挑战。本文将以简单的实现方法帮助你理解整个过程。
### 整体流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
异步加载实现点赞功能需求：。如图：技术要求采用spring Data Jpa作为持久层来获取数据，采用thymeleaf作为数据引擎，将数据放回到前台。其他技术暂无。功能拆分后台逻辑需要有两个方法，一个是重新加载也就是重新获取这个博客的点赞数：@GetMapping("/getLikeCount/{id}")
public String getLikeCount(@NotNull Model mo
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2024-04-22 08:43:25
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前后端分离项目–二手交易平台小程序点赞这个功能耗费了我挺多时间，简单实现很简单，就++ – .但是还是感觉这种点赞是一个高频率的请求，而且搜的时候我看都是使用redis做缓存。b站也搜到一个视频来着，也是一样的。效果：功能:首先还是一个先发请求返回数据，但是先数据存到了redis中，然后使用springboot定时任务每隔一定时间将数据存到mysql中。这样可以防止redis挂掉之后数据丢失。数据
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2023-08-12 18:11:53
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在聊天室源码开发中，有很多能后实现用户间互动的功能，其中点赞就是在聊天室源码开发时必不可少的互动功能，本以为挺容易就能实现的，结果没想到实战逻辑理起来是相当的绕。那废话不多说直接开始吧。表与逻辑一张记录文章是否被点赞过的状态表 blog_statue 一张用户表 user 一张博客表 blog collect表示boolean类型的是否收藏。同理thumbs表示是否点赞过，bid是blog_id，
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2023-08-23 17:03:16
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## 实现“点赞 签到 并发 java”流程
为了帮助小白实现“点赞 签到 并发 java”，我们需要按照以下步骤进行操作。下面是整件事情的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：创建数据库 | 需要创建一个数据库来存储点赞和签到的相关信息 |
| 步骤二：创建Java类 | 需要创建Java类来处理点赞和签到的逻辑 |
| 步骤三：实现点赞功能 | 在Ja
原创
2023-11-16 15:59:21
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实战 Java 第12天：开发商品点赞接口前言一、新建praise点赞表二、新建Praise实体类三、新建 PraiseMapper 接口四、新建PraiseMapper.xml文件五、新建 PraiseService 接口类六、新建 PraiseController 类并添加业务逻辑七、测试接口是否成功八、总结 前言用户可以对自己喜欢的商品点赞，今天将开发商品点赞接口。一、新建praise点赞
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2023-09-17 12:40:25
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前言并发编程包含了线程安全、线程封闭、线程调度、同步容器、并发容器、AQS、J.U.S，等等。高并发解决方案包含了扩容、缓存、队列、拆分、服务降级与熔断、数据库切库、分库分表，等等。基本概念并发： 同时拥有两个或者多个线程，如果程序在单核处理器上运行，多线程将交替地换入或者换出内存，这些线程是同时“存在”的，每个线程都处于执行过程中的某个状态，如果运行在多核处理器上，此时，程序中的每个线程都将分配
