5_2-点赞功能-结合（多线程）or（多线程兼异步）定时持久化到数据库-应用redis的scan方法

**点赞功能设计**

在设计点赞功能时，我们需要考虑到以下几个方面：

1. **高性能**: 点赞功能应该能够处理大量的请求，避免因为数据库操作而导致的性能瓶颈。
2. **持久化**: 点赞数据需要被持久化到数据库中，以便于后续的统计和分析。
3. **实时性**: 点赞结果应该能够实时反映在前端页面上。

**多线程或多线程兼异步**

为了解决高性能问题，我们可以使用多线程或多线程兼异步的方式来处理点赞请求。这种方式可以显著提高系统的吞吐量和响应速度。

### 多线程在多线程模式下，我们可以创建一个线程池，负责处理点赞请求。每个线程都负责将点赞数据写入数据库中。

import threadingclass 点赞功能(threading.Thread):
 def __init__(self, id):
 super().__init__()
 self.id = id def run(self):
 # 处理点赞请求 pass# 创建线程池线程池 = []

# 添加任务到线程池for i in range(10):
 点赞功能(i).start()
 线程池.append(点赞功能(i))

import asyncioclass 点赞功能:
 async def run(self):
 # 处理点赞请求 pass# 创建协程池协程池 = asyncio.Semaphore(10)

# 添加任务到协程池async def main():
 for i in range(10):
 await 点赞功能().run()

asyncio.run(main())

import redis# 连接redis数据库redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 扫描点赞数据def scan_point():
 cursor =0 while True:
 cursor, data = redis_client.scan(cursor, match='point:*')
 if cursor ==0:
 break # 处理点赞数据 passscan_point()

import threadingimport redisclass 点赞功能(threading.Thread):
 def __init__(self, id):
 super().__init__()
 self.id = id def run(self):
 # 处理点赞请求 pass# 连接redis数据库redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 扫描点赞数据def scan_point():
 cursor =0 while True:
 cursor, data = redis_client.scan(cursor, match='point:*')
 if cursor ==0:
 break # 处理点赞数据 pass# 创建线程池线程池 = []

# 添加任务到线程池for i in range(10):
 点赞功能(i).start()
 线程池.append(点赞功能(i))

# 扫描点赞数据scan_point()

# 等待所有线程完成for thread in 线程池:
 thread.join()

import asyncioimport redisclass 点赞功能:
 async def run(self):
 # 处理点赞请求 pass# 连接redis数据库redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 扫描点赞数据async def scan_point():
 cursor =0 while True:
 cursor, data = await redis_client.scan(cursor, match='point:*')
 if cursor ==0:
 break # 处理点赞数据 pass# 创建协程池协程池 = asyncio.Semaphore(10)

# 添加任务到协程池async def main():
 for i in range(10):
 await 点赞功能().run()

asyncio.run(main())

# 扫描点赞数据asyncio.run(scan_point())