今天给大家介绍一个简单的应用场景，我们迷你喵小程序最近新增了一个签到功能，但是每天只能签到一次，我们如何实现每日只签到一次呢？

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首先我们需要考虑一下几点：

1. 此类似的数据和时间、用户量成正比，越晚后面，数据量越大，会一直叠加。
2. 用户签到操作，在一定场景下面并发量会很高，而且得考虑用户可能会不断点击签到的可能性。

基于上述的分析，这边我们可以用redis来实现每日签到的功能。如果签到过往数据不需要保留的话，可以给redis的key值设置过期时间，好了我们来看看具体的代码：

public Map<String, Object> everydaySign(String openId) {
        Map<String, Object> response = new HashMap<>();
        if(StringUtils.isBlank(openId)){
            // openId不能为null
            response.put("status",0);
            response.put("msg","openId不能为null");
            return response;
        }
        User queryUser = new User();
        queryUser.setIsDelete(0);
        queryUser.setOpenid(openId);
        queryUser = userMapper.selectOne(queryUser);
        if(queryUser==null){
            // 用户不存在
            response.put("status",3);
            response.put("msg","用户不存在！");
            return response;
        }
        String currentDate = dateFormat.format(new Date());
        String signRedisKey = UserConstants.EVERYDAYSIGN+"_"+queryUser.getId()+"_"+currentDate;
        if(redisUtil.get(signRedisKey)!=null){
            // 今日已经点赞过了
            response.put("status",1);
            response.put("msg","亲，今日已签到了哦~");
            return response;
        }
        Config queryConfig = new Config();
        queryConfig.setIsDelete(0);
        queryConfig.setConfigKey("signCoin");
        int signCoin = Integer.valueOf(configMapper.selectOne(queryConfig).getConfigValue());
        if(redisUtil.get(signRedisKey)==null){
            queryUser.setCoin(new BigDecimal(signCoin));
            userMapper.updateByPrimaryKey(queryUser);
            // 点赞时间保存两天
            redisUtil.set(signRedisKey,signCoin,1000*60*60*48);
            response.put("status",2);
            response.put("msg","签到成功！");
        }
        return response;
    }

因为这边的业务逻辑比较简单，第一步做了用户是否存在检验、第二部做是否签到校验、第三步给key值设置过期时间。

核心key结构设计

上面代码只是流程业务代码，核心还是redis的key结构设计，这边我的key是采用string结构数据，规则是：签到标识+用户id+签到日期，这样就可以保证每个用户都可以记录到每天的签到情况。

陷阱注意

这边还需要特别注意的是，每日签到的时候只要传用户的openId（因为是小程序），千万不要传签到的日期、签到所能获得的积分、也不能将openId不校验直接设置进去，这些都是非常危险的行为，原则：不要过分信任外部端口传过来的数据。 

场景升级

大家看到的代码其实还是会涉及到Mysql的交互问题的，所以在并发量高的情况下，还是会造成数据库击穿问题。这边我们有三种做法：

1. 将用户、配置信息缓存一份到数据库中，保证所有的操作都可以在redis缓存中进行。
2. 将此业务放入MQ中，通过队列异步进行消费处理。
3. 在接口处进行限流操作，保证进来的流量不足以导致mysql宕机。

总结

这边的要牢记一个原则，前端传过来的数据，如果这些数据是可以通过后台查询到的，那我们就从后台查，不要过分相信外部的数据。

上面的设计其实还是有很多问题，比如用户已经签到了，这个时候redis服务器死机了，用户再次签到要怎么防止重复签到？这个留作思考，大家发动脑筋思考思考。

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