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# 首页
Caffeine 缓存库来实现帖子列表的缓存。
// 帖子列表缓存
private LoadingCache<String, List<DiscussPost>> postListCache;
// 帖子总数缓存
private LoadingCache<Integer, Integer> postRowsCache;
用法，在构造中的build指定加载器来加载缓存项。如果缓存不命中则调用加载器返回值
对比Redis
caffeine是基于本地应用中的内存的，相比没有网络IO延迟
caffeine 可以作为一级缓存，Redis作为二级缓存
# 帖子详情页
传入帖子id
帖子当前帖子信息，作者信息，点赞数量， 点赞状态，评论列表，评论中的回复列表。
查询一个帖子，查询MySQL。
查询帖子的作者，查询Redis --> MySQL。
查询该帖子的点赞数量，查询Redis。
查询当前用户是否对该帖子点赞，查询Redis。
查询这个帖子的评论，查询MySQL。
查询这个评论的用户，查询Redis --> MySQL。
查询这个评论的点赞，查询Redis。
查询当前用户是否对该评论点赞，查询Redis。
查询这个评论的回复，查询MySQL。
查询这个评论的回复的用户，查询Redis --> MySQL。
查询这个评论的回复的目标用户，查询Redis --> MySQL。
查询这个回复的点赞数量，查询Redis。
查询当前用户是否对该回复点赞，查询Redis。
查询这个帖子的回复数量，查询MySQL。
# 点赞、关注
操作Redis，没有将数据持久化存储到MySQL中。
判断是否已经对该实体点赞（1.帖子，2.评论），开启Redis事务
从该帖子的点赞集合中移除当前用户id；
获赞用户的值减一。
添加点赞信息；
获赞用户的值加一。
查询某个实体被点赞的数量，Redis
判断当前用户是否对该实体点赞，用于显示（已赞，赞）。
如果刚刚进行了点赞，那么触发点赞事件。
消费点赞事件，对于评论，点赞，关注统一消费
从事件中取出实体，写入message表，发送站内通知。
获取用户关注了谁
查询关注数，Redis；
查询关注人，Redis set。
# 定时任务
对于发布帖子，点赞帖子，评论帖子，都将该帖子id存入到Redis post:score集合中。
创建一个简单的quartz定时器，每五分钟执行一次。
每次执行，将Redis post:score集合中取出来，重新计算帖子的分数，同时存入到数据库中，和elasticsearch中。（这里没有事务）
与xxl-job相同，采用竞争数据库锁的方式，来保证一个任务只能有一个节点来执行。性能较差，后续也有改为分布式锁。
xxl-job支持任务分片。
# 拦截器
# WebMvcConfigurer
从cookie中取出登录凭证，查询凭证对应的用户id，Redis
查询用户，Redis ---> MySQL
将用户存入SecurityContextHolder。
# WebSecurityConfigurerAdapter
这里配置哪些路径，需要哪些权限。
如果身份认证失败，则执行commence()方法
如果权限不够，则执行handle()方法。
对于SecurityContextHolder，Spring Security中第二个过滤器会将其存入到HTTPSession中。
第二个过滤器 SecurityContextPersistenceFilter
当请求到来时，从HttpSession中获取SecurityContext并存入SecurityContextHolder中，这样在同一个请求的后续处理过程中，通过SecurityContextHolder获取数据
当一个请求处理完毕时，从SecurityContextHolder中获取SecurityContext并存入HttpSession中，方便下一个请求到来时，再从HTTPSession中拿来使用，同时擦除SecurityContextHolder中的登录信息。
# 扩展
将点赞，关注行为持久化存储到MySQL。扩展业务，我觉得可以有两种方式，一种可以用AOP，面向切面来扩展，另一种直接写新的业务逻辑，在需要的地方直接调用。考虑到点赞、关注的消息需要存储到Redis，需要保持Redis、MySQL的数据一致性，采用最终一致性的策略，将增删改事件发布RabbitMQ消息，消费者去将数据存储到MySQL。所以客户看到的点赞消息，都是从Redis中存取的。如果异步策略失败，那就是RabbitMQ如何保证消息的可靠了。
要扩展MySQL，新建点赞表（uid, entity_type, entity_id），好友表(uid, friend_id)，同时计算分数的话，也要需要查询帖子的点赞数，同时将帖子，也要存到Redis中，用