CN110995781A - 点赞信息处理方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种点赞信息处理方法、装置及系统。该方法包括：获取点赞信息，所述点赞信息包括：用户信息、目标对象、以及目标事件；基于所述用户信息确定目标消息队列；通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成处理结果；根据所述处理结果更新所述目标事件中所述目标对象的点赞数据。本公开涉及的点赞信息处理方法、装置及系统，能够保证大数据高并发场景下的点赞信息的准确性，还能够支持多个点赞活动同时进行。

Description

点赞信息处理方法、装置及系统
技术领域
本公开涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种点赞信息处理方法、装置及系统。
背景技术
在日常生活中，人们通过用户终端观看明星信息、视频、小说和漫画等媒体数据时，可以对喜欢的媒体数据或者公众人物进行点赞操作。点赞操作一般进行如下处理：用户在应用程序中登录账户，然后点击对应某一媒体数据和公众人物的点赞按钮，终端接收到对应的点赞操作指令后，向服务器发送对应与媒体数据和公众人物的点赞请求。
用户终端产生一个点赞操作指令后，都会向服务器发送对应媒体数据的点赞信息。在热门事件的时候，短时间内可能会产生大量的点赞信息。由于不同的用户终端处于的网络环境不同，而且，即使是来自同一用户的点赞请求，在服务器端也不能保证是按照用户操作的先后顺序接收。在短时间内，如果服务器对大量的类似的点赞信息进行处理的话，经常会产生数据错误，媒体数据或者公众人物点赞数据也经常出现统计错误。而且，现有的处理点赞信息的方法一般只能针对特定的单一业务应用场景。
因此，需要一种新的点赞信息处理方法、装置及系统。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
有鉴于此，本公开提供一种点赞信息处理方法、装置及系统，能够保证大数据高并发场景下的点赞信息的准确性，还能够支持多个点赞活动同时进行。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的一方面，提出一种点赞信息处理方法，该方法包括：获取点赞信息，所述点赞信息包括：用户信息、目标对象、以及目标事件；基于所述用户信息确定目标消息队列；通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成处理结果；根据所述处理结果更新所述目标事件中所述目标对象的点赞数据。
根据本公开的一方面，提出一种点赞信息处理装置，该装置包括：信息模块，用于获取点赞信息，所述点赞信息包括：用户信息、目标对象、以及目标事件；队列模块，用于基于所述用户信息确定目标消息队列；处理模块，用于通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成处理结果；以及更新模块，用于根据所述处理结果更新所述目标事件中所述目标对象的点赞数据。
在本公开的一个实施例中，还包括：榜单模块，用于根据所述处理结果更新所述目标事件的榜单数据。
在本公开的一个实施例中，信息模块，包括：校验单元，用于基于所述用户信息中的用户签名数据进行校验；和/或基于所述用户信息中的用户关系数据进行校验；在所述校验通过后获取所述点赞信息。
在本公开的一个实施例中，所述队列模块，包括：哈希单元，用于确定所述用户信息中的用户识别码的哈希值；以及队列单元，用于基于所述哈希值确定所述目标消息队列。
在本公开的一个实施例中，所述处理模块，包括以下单元至少一者：操作单元，用于通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成点赞操作记录；统计单元，用于通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成点赞统计信息；更新单元，用于通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成点赞更新信息。
在本公开的一个实施例中，所述更新模块，还用于在关系型的数据库的消息中间件中确定所述目标事件中所述目标对象的点赞数据；根据所述处理结果更新所述点赞数据。
在本公开的一个实施例中，榜单模块，包括：榜单队列单元，用于确定榜单消息队列；榜单更新单元，用于通过与所述榜单消息队列对应的榜单线程处理所述榜单消息队列生成处理结果；以及根据所述处理结果更新所述目标事件的榜单数据。
在本公开的一个实施例中，榜单模块，还用于在落地数据库中确定所述目标事件的榜单数据；以及根据所述处理结果更新所述榜单数据。
根据本公开的一方面，提出一种点赞信息处理系统，该系统包括：负载均衡服务器，用于获取点赞信息，所述点赞信息包括：用户信息、目标对象、以及目标事件；业务逻辑服务器，用于基于所述用户信息确定目标消息队列；数据处理服务器，用于通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成处理结果；数据库，用于存储和基于所述处理结果更新所述目标事件中所述目标对象的点赞数据。
在本公开的一个实施例中，数据处理服务器，还用于根据所述处理结果更新所述目标事件的榜单数据。
在本公开的一个实施例中，还包括：校验服务器，用于基于所述用户信息中的用户签名数据进行校验；和/或基于所述用户信息中的用户关系数据进行校验；在所述校验通过后获取所述点赞信息。
在本公开的一个实施例中，业务逻辑服务器，包括：哈希模块，用于确定所述用户信息中的用户识别码的哈希值；以及队列模块，用于基于所述哈希值确定所述目标消息队列。
在本公开的一个实施例中，数据处理服务器，包括以下模块至少一者：操作模块，用于通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成点赞操作记录；统计模块，用于通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成点赞统计信息；更新模块，用于通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成点赞更新信息。
在本公开的一个实施例中，所述更新模块，还用于在关系型的数据库的消息中间件中确定所述目标事件中所述目标对象的点赞数据；以及根据所述处理结果更新所述点赞数据。
在本公开的一个实施例中，业务逻辑服务器，还包括：榜单队列模块，用于确定榜单消息队列。
在本公开的一个实施例中，数据处理服务器，还包括：榜单更新模块，用于通过与所述榜单消息队列对应的榜单线程处理所述榜单消息队列生成处理结果；以及根据所述处理结果更新所述目标事件的榜单数据。
在本公开的一个实施例中，数据处理服务器，还用于在落地数据库中确定所述目标事件的榜单数据；以及根据所述处理结果更新所述榜单数据。
根据本公开的一方面，提出一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上文的方法。
根据本公开的一方面，提出一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上文中的方法。
根据本公开的点赞信息处理方法、装置及系统，基于点赞信息中的用户信息确定目标消息队列；通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成处理结果；以及根据所述处理结果更新目标事件中目标对象的点赞数据的方式，能够保证大数据高并发场景下的点赞信息的准确性，还能够支持多个点赞活动同时进行。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理系统的系统场景框图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理系统的应用场景框图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理方法的流程图。
图4是根据另一示例性实施例示出的一种点赞信息处理方法的流程图。
图5是根据另一示例性实施例示出的一种点赞信息处理方法的示意图。
图6是根据另一示例性实施例示出的一种点赞信息处理方法的示意图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理装置的框图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理系统的框图
图9是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理系统的系统架构图。
图10是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
应理解，虽然本文中可能使用术语第一、第二、第三等来描述各种组件，但这些组件不应受这些术语限制。这些术语乃用以区分一组件与另一组件。因此，下文论述的第一组件可称为第二组件而不偏离本公开概念的教示。如本文中所使用，术语“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。
本领域技术人员可以理解，附图只是示例实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本公开所必须的，因此不能用于限制本公开的保护范围。
本公开的发明人发现，现有的点赞信息处理方法中的点赞系统或排行榜系统一般只针对特定的业务应用场景，且在大数据量场景下更注重最终一致性，实时性方面要求不高。并且针对特定的应用场景，通用性不强，不支持多活动同时进行。
有鉴于现有技术中的技术缺陷，本公开提出了点赞信息处理方法、装置及系统，能够提供通用的策略，新增活动可平滑接入，各活动可自定义需要接入的功能。并且本公开的点赞信息处理系统在大数据高并发场景下，也可兼顾实时性和准确性，还能够同时支持多种活动点赞功能同时在线。
下面借助于具体的实施例，对本公开中的技术进行详细描述。
图1是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理系统的系统框图。
如图1所示，系统架构10可以包括用户终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在用户终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用用户终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
用户终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用用户终端设备101、102、103所生成的点赞信息进行支持的后台服务器。后台服务器可以对接收到的点赞信息进行分析等处理，并依据处理结果(例如点赞数量，榜单数据)进行数据更新。
在一个实施例中，可例如用户利用用户终端设备103(也可以是终端设备101或102)向服务器105发送了点赞信息，服务器105可例如获取点赞信息，点赞信息包括：用户信息、目标对象、以及目标事件；服务器105可例如基于用户信息确定目标消息队列；以及服务器105可例如通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成处理结果；服务器105可例如根据处理结果更新目标事件中目标对象的点赞数据。
服务器105还可例如根据处理结果更新目标事件的榜单数据。
服务器105可以是一个实体的服务器，还可例如为多个服务器组成，服务器105中的一部分可例如用于获取点赞信息，服务器105中的一部分可例如用于基于用户信息确定目标消息队列；服务器105中的一部分可例如用于通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成处理结果；服务器105中的一部分可例如用于存储和基于处理结果更新目标事件中目标对象的点赞数据。
需要说明的是，本公开实施例所提供的点赞信息处理方法可以由服务器105执行，相应地，点赞信息处理装置可以设置于服务器105中。而提供给用户进行发送点赞信息的请求端一般位于用户终端设备101、102、103中。
图2是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理系统的应用场景框图。如图2所示，可例如在某新闻浏览平台中，提供多个新闻供用户浏览，用户可对自己喜欢的新闻进行点赞，服务器端接收到用户发送过来的新闻点赞信息，则对应将该新闻的点赞数量增加，当然，在用户取消对某个新闻的点赞的时候，也会发送点赞信息，只不过点赞信息里面包含的是取消点赞的申请，服务器也会根据这个点赞信息，减少该新闻的点赞数量。
还可例如，在某直播平台中，用户在观看直播视频的时候，也可对主播的内容进行点赞，服务器端接收到用户发送过来的对某主播的点赞信息，则对应将该主播的点赞数量增加，在用户取消对某个主播的点赞的时候，服务器也会根据这个点赞信息，减少该新闻的点赞数量。
更进一步的，在某直播平台中，可同时进行多个排行榜的活动，可例如人气排行榜活动，热门排行榜活动，某地区排行榜活动等等多个榜单活动，在主播的点赞信息被更新之后，也会同时对该主播对应的排行榜中的排行榜数据进行更新。
指的一提的是，如果该主播对应参加了多个排行榜活动的话，会对应更新多个排行榜的数据。
图3是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理方法的流程图。点赞信息处理方法30至少包括步骤S302至S308。
如图3所示，在S302中，获取点赞信息，点赞信息包括：点赞的用户信息、点赞的目标对象、以及点赞的目标事件。更具体的，借助于上文中的场景描述，用户信息可为阅读新闻的平台用户的ID或者手机号码等唯一能够确定用户的相关数据。
在一个实施例中，目标对象可为人物对象也可为新闻或者视频或者其他虚拟画像或者其他内容对象，所有能够接受点赞的对象均可作为本公开中的目标对象。
在一个实施例中，目标事件可为某平台组织的热门活动事件，具体可为新闻榜单，人气用户榜单，XX评选榜单，播放量榜单等等，本公开不以此为限。
在一个实施例中，获取点赞信息之前，还包括：基于用户信息中的用户签名数据进行校验；和/或基于用户信息中的用户关系数据进行校验；以及在校验通过后获取点赞信息。
其中，基于用户信息中的用户签名数据进行校验可包括：签名验证涉及到用户终端设备和服务器之间的通信，每个用户终端设备在服务器上有一个对应的app_id和app_key。
首先，用户终端设备使用app_id+app_key+其他参数生成签名字符串sign；
然后，用户终端设备把app_id、其他参数和sign一起发送给服务器；
之后，服务器接收到请求后，根据参数中的app_id查找到对应的；app_key，然后根据签名算法生成签名字符串sign2；
最后，比较参数中的sign和服务器生成的sign2，如果相等则签名没问题，放行访问，否则签名无效，拒绝访问。
其中，为了保证用户信息的安全可靠，用户签名数据可存储在区块链中。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。
区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。
平台产品服务层提供典型应用的基本能力和实现框架，开发人员可以基于这些基本能力，叠加业务的特性，完成业务逻辑的区块链实现。应用服务层提供基于区块链方案的应用服务给业务参与方进行使用。
其中，用户信息中的用户关系数据进行校验；以及在校验通过后获取点赞信息可包括：
目标对象在设定的初期，可设置自身的点赞规则，可例如只有互相关注的好友才可进行点赞，或者是处于同一个地理位置范围内的用户才能够进行点赞等等；
在用户生成点赞信息之后，根据目标对象所设置的关系来确定该用户是否有点赞权限，在用户具有该目标对象的点赞权限的时候，才获取点赞信息。
在S304中，基于用户信息确定目标消息队列。包括：确定用户信息中的用户识别码的哈希值；以及基于哈希值由多个消息队列中确定与该哈希值对应的目标消息队列。更具体的，可由预先设置的哈希值队列对应表中，根据事先的对应关系，为该哈希值确定目标消息队列。
用户识别码可例如为用户的ID，或者用户的手机号码等等，可将用户识别码进行哈希处理(Hash)，生成哈希值。Hash处理是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射。
其中，哈希值的处理可基于区块链中的哈希值计算算法生成，更具体的，可通过SHA256特征值算法计算用户ID(或者用户手机号码)的哈希特征值。基于哈希值，为用户的点赞信息确定目标消息队列，不同的哈希值对应的用户会被分配到不同的目标消息队列中，这种做法可保证不同用户之间的数据不会重叠和被互相覆盖。对应某一个用户而言，如果其在很短的时间内，连续进行了多次点赞，那么他的所有的点赞信息均会在同一个目标消息队列中进行处理。
而且，这种单个消息队列指定单一的线程处理的方式，能够确保单用户数据只会有一个修改者。
在S306中，通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成处理结果。
在一个实施例中，通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成处理结果，可包括：通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成点赞操作记录；和/或通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成点赞统计信息；和/或通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成点赞更新信息。
可例如由点赞信息中提取点赞用户的ID，点赞时间、点赞对象，还可包括点赞平台等等相关信息，通过目标消息队列将以上信息进行整理，作为操作记录存储在数据库中。点赞记录的存储有利于在突发情况时点赞功能复盘和灾难恢复功能。
可例如，基于点赞对象的维度，可基于目标消息队列将所有和该点赞对象相关的点赞数据进行汇总统计，更具体的，可为每个点赞对象创建一个统计记录表格，目标消息队列可基于点赞信息中的点赞对象获取到该点赞对象对应的统计记录表格，进而对该统计表格做统计处理，增加或者减小该表格中的统计数据。指的一提的是，减小该表格中的数据是指，在用户对点赞对象已经进行了点赞后，又取消了该次点赞操作的时候所进行的统计处理。
可例如，基于目标消息队列对该点赞消息中对应的点赞用户和点赞对象相关的信息进行更新，可包括在点赞用户处显示已经点赞的提示，还可在点赞目标对象处提示有新的点赞记录等等。
在S308中，根据处理结果更新目标事件中目标对象的点赞数据。包括：在关系型的数据库的消息中间件中确定目标事件中目标对象的点赞数据；以及根据处理结果更新点赞数据。
其中数据存储中间件用于将点赞数据存储在缓存中，这种做法可以提升请求的速度。MYSQL数据库可用于落地存储数据，落地存储数据库数据可靠。
应清楚地理解，本公开描述了如何形成和使用特定示例，但本公开的原理不限于这些示例的任何细节。相反，基于本公开公开的内容的教导，这些原理能够应用于许多其它实施例。
图4是根据另一示例性实施例示出的一种点赞信息处理方法的流程图。图4所示的流程是对“根据处理结果更新目标事件的榜单数据”的详细描述。
如图4所示，在S402中，确定榜单消息队列。为了保证榜单数据的可靠性榜单消息队列可只设定一个。
在S404中，通过与榜单消息队列对应的榜单线程处理榜单消息队列生成处理结果。可指定单一线程处理榜单消息队列。
在S406中，在落地数据库中确定目标事件的榜单数据。其中，榜单数据中记录了该目标时间中，所有目标对象的点赞数量，而且，将所有的目标对象按照点赞数据进行排序。榜单数据可实时展示给各个用户，用户可通过榜单数据参数各个榜单活动。
在S408中，根据处理结果更新榜单数据。可例如，榜单信息每500ms集中处理一次，避免榜单频繁更新和覆盖。
根据本公开的点赞信息处理方法，基于点赞信息中的用户信息确定目标消息队列；通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成处理结果；以及根据处理结果更新目标事件中目标对象的点赞数据的方式，能够保证大数据高并发场景下的点赞信息的准确性，还能够支持多个点赞活动同时进行。
图5是根据另一示例性实施例示出的一种点赞信息处理方法的示意图。图5说明了点赞信息被处理的全过程。
首先，点赞信息接收线程接收用户发送的点赞信息；
然后，由点赞信息中获取用户ID，并根据用户ID的哈希值为该攒点信息确定点赞消息队列；
然后，通过与该消息队列对应的点赞处理线程对该点赞信息进行预处理，生成处理结果。
这种消息队列和处理线程进行单一对应的处理方式，能够确保用户的点赞信息只会被同一组消息队列和处理线程处理，从而确保用户的点赞信息只有一个修改者，进而保证用户的点赞数据不会被重复处理，不会造成用户重复点赞的情况。
之后，将处理结果存储在落地数据库和消息中间件数据库中。可例如，通过Mysql和Ckv进行处理结果的数据存储，Ckv可作为数据存储的中间件将数据存储在缓存中，可以提升请求的处理速度；Mysql用于进行点赞信息和榜单数据的落地存储，这种落地存储的方式能够保证数据安全可靠。
之后，榜单消息队列根据处理结果进行榜单数据的处理；更进一步的，榜单信息可每500ms集中处理一次，这种时间间隔能够避免榜单频繁更新和覆盖。榜单消息队列唯一，且指定单一线程处理，
最后，榜单数据也被更新至消息中间件数据库中。
每个点赞用户的点赞信息通过单一的消息队列和单一的处理线程进行处理，榜单数据也通过单一的消息队列和单一线程进行处理，这种方式可保证用户点赞的相关数据不会被重复记录，生成的榜单数据的可靠，
而且，通过处理线程内部预处理点赞消息的方式，将点赞消息按活动区分开，能够确保多个活动间各个点赞消息不相互影响，进而可支持多活动同时接入，活动间通过活动id进行区分即可，满足多活动同时处理的需求。
图6是根据另一示例性实施例示出的一种点赞信息处理方法的示意图。图6对基于本公开中的点赞信息处理方法，搭建的具体场景下的功能实现框架图进行了说明。
其中，接入层可提供运营活动常用的功能入口，如：点赞/取消点赞操作、用户被点赞数量查询、用户被好友点赞情况查询、点赞实时榜单查询功能。
其中，业务逻辑层提供详细的功能逻辑实现，比如为了防止用户重复点赞，或判断能否取消点赞成功，也依赖于用户历史点赞过哪些用户。落地用户点赞操作的流水，有利于点赞功能复盘和灾难恢复功能。用户被点赞数统计在高并发场景下需要防止数据被覆盖，确保点赞数据的最终准确性。根据接入的活动需求不同，可以选择是否接入全局榜单建设功能和好友点赞分析功能。
其中，在容灾方面，榜单定时校验功能用于根据落地点赞数据校验线上活动榜单的准确性；点赞流水灾备复盘逻辑用于中间件异常时，通过落地的点赞流水，恢复用户的点赞数据和对应的榜单。还可通过主备容灾方式进行容灾，在主机器发生异常时，备机可以平滑接替，保证功能正常。
其中，由于数据存储中间件将数据存储在缓存中，通过数据中间件存储点赞消息和榜单数据可以提升请求的速度。其中，点赞消息还可用落地数据库进行存储，保证数据安全可靠。
还可例如，接入第三方系统，消息平台的接口用于获取用户的好友关系链，监控系统用于上报系统异常。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤被实现为由CPU执行的计算机程序。在该计算机程序被CPU执行时，执行本公开提供的上述方法所限定的上述功能。的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本公开示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
图7是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理装置的框图。如图7所示，点赞信息处理装置70包括：信息模块702，队列模块704，处理模块706，更新模块708。点赞信息处理装置70还可包括：榜单模块710。
信息模块702用于获取点赞信息，点赞信息包括：用户信息、目标对象、以及目标事件；信息模块702包括：校验单元，用于基于用户信息中的用户签名数据进行校验；和/或基于用户信息中的用户关系数据进行校验；以及在校验通过后获取点赞信息。
队列模块704用于基于用户信息确定目标消息队列；队列模块704包括：哈希单元，用于确定用户信息中的用户识别码的哈希值；以及队列单元，用于基于哈希值确定目标消息队列。
处理模块706用于通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成处理结果；处理模块706包括：操作单元，用于通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成点赞操作记录；和/或统计单元，用于通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成点赞统计信息；和/或更新单元，用于通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成点赞更新信息。
更新模块708用于根据处理结果更新目标事件中目标对象的点赞数据。更新模块708还用于在关系型的数据库的消息中间件中确定目标事件中目标对象的点赞数据；以及根据处理结果更新点赞数据。
榜单模块710用于根据处理结果更新目标事件的榜单数据。榜单模块710还用于在落地数据库中确定目标事件的榜单数据；以及根据处理结果更新榜单数据。榜单模块710包括：榜单队列单元，用于确定榜单消息队列；以及榜单更新单元，用于通过与榜单消息队列对应的榜单线程处理榜单消息队列生成处理结果；以及根据处理结果更新目标事件的榜单数据。
根据本公开的点赞信息处理装置，基于点赞信息中的用户信息确定目标消息队列；通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成处理结果；以及根据处理结果更新目标事件中目标对象的点赞数据的方式，能够保证大数据高并发场景下的点赞信息的准确性，还能够支持多个点赞活动同时进行。
图8是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理系统的框图。如图8所示，点赞信息处理系统80包括：负载均衡服务器802，业务逻辑服务器804，数据处理服务器806，数据库808。
负载均衡服务器802用于获取点赞信息，点赞信息包括：用户信息、目标对象、以及目标事件；
业务逻辑服务器804用于基于用户信息确定目标消息队列；业务逻辑服务器804包括：哈希模块，用于确定用户信息中的用户识别码的哈希值；以及队列模块，用于基于哈希值确定目标消息队列。业务逻辑服务器804还包括：榜单队列模块，用于确定榜单消息队列。
数据处理服务器806用于通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成处理结果；数据处理服务器806还用于根据处理结果更新目标事件的榜单数据。数据处理服务器806包括：操作模块，用于通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成点赞操作记录；和/或统计模块，用于通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成点赞统计信息；和/或更新模块，用于通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成点赞更新信息。其中，更新模块，还用于在关系型的数据库的消息中间件中确定目标事件中目标对象的点赞数据；以及根据处理结果更新点赞数据。
数据处理服务器806还包括：榜单更新模块，用于通过与榜单消息队列对应的榜单线程处理榜单消息队列生成处理结果；以及根据处理结果更新目标事件的榜单数据。数据处理服务器806，还用于在落地数据库中确定目标事件的榜单数据；以及根据处理结果更新榜单数据。
数据库808用于存储和基于处理结果更新目标事件中目标对象的点赞数据。
校验服务器810用于基于用户信息中的用户签名数据进行校验；和/或基于用户信息中的用户关系数据进行校验；以及在校验通过后获取点赞信息。
根据本公开的点赞信息处理系统，基于点赞信息中的用户信息确定目标消息队列；通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成处理结果；以及根据处理结果更新目标事件中目标对象的点赞数据的方式，能够保证大数据高并发场景下的点赞信息的准确性，还能够支持多个点赞活动同时进行。
图9是根据一示例性实施例示出的一种点赞信息处理系统的系统架构图。
其中，负载均衡服务器主要负责流量转发、ssl加速、安全攻防、多协议适配等功能。
校验服务器可为“通用网关接口”，主要负责请求参数解析和输出聚合等轻量逻辑。
业务逻辑服务器主要用于并发处理外部用户请求。
数据处理服务是自定义常驻服务程序和定时批跑程序。
Mysql和Ckv用于数据存储，Ckv是key-value形式的nosql消息中间件，Ckv可作为数据存储的中间件将数据存储在缓存中，可以提升请求的处理速度；Mysql用于进行点赞信息和榜单数据的落地存储，这种落地存储的方式能够保证数据安全可靠。
根据本公开的点赞信息处理系统，是一种能够同时兼顾实时性准确性的通用技术解决方案。可以解决大数据高并发场景下的数据准确性问题，防止并发数据相互覆盖。同时保证系统的实时性，时效性上优于传统排行系统“定时更新”的“准实时”策略。此外，可以同时支持多个活动的点赞系统同时在线，彼此之间数据隔离不干扰。，并且可根据活动需求自定义选择是否开启部分功能。此外在系统发生异常时，配备了榜单定时校验策略、主备切换策略以及点赞流水复盘恢复策略，保证系统的可用性和安全性。
图10是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
下面参照图10来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备1000。图10显示的电子设备1000仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图10所示，电子设备1000以通用计算设备的形式表现。电子设备1000的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元1010、至少一个存储单元1020、连接不同系统组件(包括存储单元1020和处理单元1010)的总线1030、显示单元1040等。
其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元1010执行，使得处理单元1010执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元1010可以执行如图3，图4中所示的步骤。
存储单元1020可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)10201和/或高速缓存存储单元10202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)10203。
存储单元1020还可以包括具有一组(至少一个)程序模块10205的程序/实用工具10204，这样的程序模块10205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线1030可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备1000也可以与一个或多个外部设备1000’(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1000交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1000能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1050进行。并且，电子设备1000还可以通过网络适配器1060与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器1060可以通过总线1030与电子设备1000的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1000使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述方法。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该计算机可读介质实现如下功能：获取点赞信息，点赞信息包括：用户信息、目标对象、以及目标事件；基于用户信息确定目标消息队列；通过与目标消息队列对应的目标线程处理点赞信息，生成处理结果；以及根据处理结果更新目标事件中目标对象的点赞数据。
本领域技术人员可以理解上述各模块可以按照实施例的描述分布于装置中，也可以进行相应变化唯一不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。

Claims (10)

1.一种点赞信息处理方法，其特征在于，包括：
获取点赞信息，所述点赞信息包括：用户信息、目标对象以及目标事件；
基于所述用户信息确定目标消息队列；
通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成处理结果；
根据所述处理结果更新所述目标事件中所述目标对象的点赞数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述处理结果更新所述目标事件的榜单数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取点赞信息之前，包括：
基于所述用户信息中的用户签名数据进行校验；和/或
基于所述用户信息中的用户关系数据进行校验；
在所述校验通过后获取所述点赞信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述用户信息确定目标消息队列，包括：
确定所述用户信息中的用户识别码的哈希值；
基于所述哈希值由多个消息队列中确定与所述哈希值对应的所述目标消息队列。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成处理结果，包括以下至少一者：
通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成点赞操作记录；
通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成点赞统计信息；
通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成点赞更新信息。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述处理结果更新所述目标事件中所述目标对象的点赞数据，包括：
在关系型的数据库的消息中间件中确定所述目标事件中所述目标对象的点赞数据；
根据所述处理结果更新所述点赞数据。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述处理结果更新所述目标事件的榜单数据，包括：
确定榜单消息队列；
通过与所述榜单消息队列对应的榜单线程处理所述榜单消息队列生成处理结果；
根据所述处理结果更新所述目标事件的榜单数据。
8.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述处理结果更新所述目标事件的榜单数据，包括：
在落地数据库中确定所述目标事件的榜单数据；
根据所述处理结果更新所述榜单数据。
9.一种点赞信息处理装置，其特征在于，包括：
信息模块，用于获取点赞信息，所述点赞信息包括：用户信息、目标对象、以及目标事件；
队列模块，用于基于所述用户信息确定目标消息队列；
处理模块，用于通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成处理结果；
更新模块，用于根据所述处理结果更新所述目标事件中所述目标对象的点赞数据。
10.一种点赞信息处理系统，其特征在于，包括：
负载均衡服务器，用于获取点赞信息，所述点赞信息包括：用户信息、目标对象、以及目标事件；
业务逻辑服务器，用于基于所述用户信息确定目标消息队列；
数据处理服务器，用于通过与所述目标消息队列对应的目标线程处理所述点赞信息，生成处理结果；
数据库，用于存储和基于所述处理结果更新所述目标事件中所述目标对象的点赞数据。
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