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#新人报道# 在Java中实现一个高并发的文章点赞功能，需要从以下几个方面进行设计和优化：
系统设计：
Controller层：处理HTTP请求，接收用户的点赞请求。
Service层：业务逻辑处理，包括判断用户是否已经点赞、更新点赞数等。
Repository层：数据访问层，与数据库交互，存储用户点赞记录和点赞计数1。
数据库设计：
创建一个点赞表，记录点赞人的ID、被点赞文章的ID和点赞状态。可以冗余存储被点赞文章的作者ID，以减少连表查询的消耗2。
使用合适的数据结构，如哈希表来存储点赞信息，以提高查询速度3。
缓存优化：
使用Redis存储点赞数和点赞记录，减少对数据库的访问次数。定时任务将Redis中的数据持久化到MySQL中4。
利用缓存存储热门文章的点赞数和评论数，减少数据库查询压力3。
并发处理：
使用Java并发编程技术，如多线程、锁、原子操作等，确保在高并发情况下数据的一致性5。
使用Java并发包中的工具类，如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、Semaphore等，实现高效的并发操作5。
使用消息队列和线程池进行异步处理，提高系统的并发能力和响应速度3。
防止重复点赞：
在数据库中记录用户的点赞状态，当用户再次点赞时，系统检测到用户已经点赞过，则不进行重复操作6。
在前端实现状态更改，无需等待后端结果返回，提高用户体验2。
系统设计：
Controller层：处理HTTP请求，接收用户的点赞请求。
Service层：业务逻辑处理，包括判断用户是否已经点赞、更新点赞数等。
Repository层：数据访问层，与数据库交互，存储用户点赞记录和点赞计数1。
数据库设计：
创建一个点赞表，记录点赞人的ID、被点赞文章的ID和点赞状态。可以冗余存储被点赞文章的作者ID，以减少连表查询的消耗2。
使用合适的数据结构，如哈希表来存储点赞信息，以提高查询速度3。
缓存优化：
使用Redis存储点赞数和点赞记录，减少对数据库的访问次数。定时任务将Redis中的数据持久化到MySQL中4。
利用缓存存储热门文章的点赞数和评论数，减少数据库查询压力3。
并发处理：
使用Java并发编程技术，如多线程、锁、原子操作等，确保在高并发情况下数据的一致性5。
使用Java并发包中的工具类，如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、Semaphore等，实现高效的并发操作5。
使用消息队列和线程池进行异步处理，提高系统的并发能力和响应速度3。
防止重复点赞：
在数据库中记录用户的点赞状态，当用户再次点赞时，系统检测到用户已经点赞过，则不进行重复操作6。
在前端实现状态更改，无需等待后端结果返回，提高用户体验2。
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