设计一个社区系统

//todo 将用户评论、点赞、收藏、系统消息发送到 RabbitMQ，统效率和服务稳定性;实现消息的异步解耦.  （点赞、收藏 业务优化）
//todo 利用 AOP 切面技术，当系统收到新的消息时(如评论、点赞等)，自动将这些消息发送至 Kafka 消息队列中。接着，通过消费者服务从 Kafka 中取出消息，并将其存储到Redis 缓存中等待用户消费（推拉结合），这一过程既确保了消息处理的高效性，也增强了系统的可靠


//todo 通过 AOP +TracelD 记录接口访问日志，实现任务的追踪、监控和诊断。
//todo 集成本地缓存 Guava 和 Caffeine，有效提高服务的吞吐率、QPS 近 30%;
//todo 采用自旋锁策略优化缓存架构，针对热 key的并发访问进行同步，防止其失效时导致的缓存击穿:
//todo 结合 MyBatis 拦截器和 DFA 算法实现了一套完善的敏感词自定义过滤方案，确保了社区内容的健康和安全。

点赞、收藏

点赞收藏其实业务基本相同、一整个流程就是：

1、判断用户是否已经点赞

2、关系表插入数据

3、点赞数+1

取消点赞也是类似，以上代码不加锁会有并发问题

优化：

1、关系表插入数据（关键字段添加索引）

2、点赞数+1

当用户已经点赞了，第一步就会抛出异常，优化的方案相对于第一版方案的优点如下：

1、不需要添加锁

2、减少了与数据库通信的次数

排行榜（实时）

常规：使用zset来维护，zset中保存所有的数据，然后维护好这个zset就行了。

缺点：这个方案需要redis保存所有的数据

优化：

我们可以根据网站的qps来保存部分数据，实现实时排行榜（百人）的功能

举例：假设我的网站每分钟最多有900个score add 的操作，

那么我们可以每分钟获取数据库中前1000的数据，之后用户add score的时候，如果此条记录在redis中没有就更新数据库中的记录

如果redis中有的话就俩个都更新

这样能实时吗?