本文主要分享了我在设计评论模块中的一些心得,希望对读者有些许帮助。
需求分析
现阶段评论做的最好的我想应该是网易新闻
(app)里面的评论模块了,其“盖楼”的方式让人印象深刻,评论已经成为该app的核心功能之一了。市面上大部分app的评论模块设计的还是相对简单的,这是可以理解的,因为评论模块不是这些app的核心功能之一。
在设计评论模块前可以和pd或者boss沟通,我们的评论功能是核心功能之一吗?实际上,90%的app采用简单的评论设计就可以了,也就是采用一问一答
,类似于如下的设计。
这种设计十分简单、直接,也满足了用户评论、回复的基本要求,对于没有大量用户评论或者评论不是核心功能的app来说就够用了。暂且把这种场景称之为场景A
。
如果你是新闻类或者咨询类的app,有着大量的用户评论,那么设计“盖楼”的效果还是可取的,这样能帮助用户找到该条评论或者回复的上下文情景。但是根据“盖楼”的显示效果不同,设计上也是有很大的差别的。如果是以评论为主
的显示方式,类似于下面的显示方式。
这里可以把评论分为评论
和回复
,所有的回复
均挂在评论
下面,类似于树状结构。把这种场景称之为场景B
最后就是类似于网易新闻的评论设计了,贴一张截图
这种场景下设计最为复杂,因为回复和评论是同等级的,回复还可以引用完整的回复路径,就是可以溯源到最开始的评论上。这种场景我将至称为场景C
。
数据库设计
由于我 一直使用mysql
,我就以mysql
为例谈一下针对上面三种场景的设计。
场景A
这种场景下一般评论数量较少,评论不为活跃,可以把不区分评论和回复,而统一看成评论。区别在于有的评论是直接评论主题
(每个评论都挂在某个主题下,如文章、帖子等),而有些评论是@
其他用户的,为了能cover这两张场景,使用一张表就可以达到效果,评论表如下设计:
表字段 | 字段说明 |
---|---|
id | 主键 |
topic_id | 主题ID |
topic_type | 主题type |
content | 评论内容 |
from_uid | 评论用户id |
to_uid | 评论目标用户id |
为了能复用评论模块,我们引入一个topic_type
字段来区分主题的类别。
from_uid
表示评论人的id,通过该id我们可以检索到评论人的相关信息。
to_uid
是评论目标人的id,如果没有目标人,则该字段为空。
出于性能的考虑,往往我们会冗余评人的相关信息到评论表中,比如评论人的nick、头像等,目标用户也是如此。这样一来我们就只用查询单表就可以达到显示的效果。
有时,目标用户有多个,那么可以将to_uid
字段修改为to_uids
,保存时用分隔符来分割用户id,而目标用户的信息再去查询缓存或者数据库。也可以简单的将多个目标用户的信息一起存成json格式,可以应付简单的展现需求。
场景B
在以评论为主的树形显示的情况下,数据库的设计十分灵活,可以使用单表,添加一个parent_id
字段来指向父评论。如果数据库本身支持嵌套查询,那么还是比较方便的,SqlServer、Oracle都支持,但是mysql不支持,那就只能通过存储过程来实现。在互联网应用中,能不使用触发器
`存储过程`的话,尽量不要去使用,因为其对性能有影响。
我们还可以将评论拆分为评论表
和 回复表
,评论
挂在各种主题
下面,而回复
都挂在评论
下面。
评论表
的设计如下:
表字段 | 字段说明 |
---|---|
id | 主键 |
topic_id | 主题ID |
topic_type | 主题type |
content | 评论内容 |
from_uid | 评论用户id |
回复表
的设计如下:
表字段 | 字段说明 |
---|---|
id | 主键 |
comment_id | 评论ID |
reply_id | 回复目标id |
reply_type | 回复类型 |
content | 回复内容 |
from_uid | 回复用户id |
to_uid | 目标用户id |
由于我们拆分了评论和回复,那么评论表就不再需要目标用户字段了,因为评论均是用户对主题的评论,评论表的设计更佳简洁了。
回复表我添加了一个comment_id
字段来表示该回复挂在的根评论id,这样设计也是出于性能方面的考虑,我们可以直接通过评论id一次性的捞出该评论下的所有回复,然后通过程序来编排回复的显示结构。通过适当的冗余来提高性能也是常用的优化手段之一。这里给出一段我通过来评论id来查找并组织所有回复的代码:
1 | public List<ReplyDTO> getReplyListByRid(Long rid) { |
reply_type
表示回复的类型,因为回复可以是针对评论的回复(comment),也可以是针对回复的回复(reply), 通过这个字段来区分两种情景。
reply_id
表示回复目标的id,如果reply_type是comment的话,那么reply_id=commit_id,如果reply_type是reply的话,这表示这条回复的父回复。
在数据结构的设计上,我在replyDTO中设计了一个List<ReplyDTO> next
属性,这样在形成了一个树形的结构,类似如下结构。
客户端可以直接根据该结构来进行树形结构的显示。
场景c
要达到网易新闻中评论的效果我还没有特别好的建议。这种场景中评论和回复是同级显示的,回复不在显示结构上不用挂在一个评论下面。双表的设计在这里就不太合适了,因为涉及到评论和回复的混排,使用双表则会导致查询的逻辑过于复杂。所以建议还是采用单表的设计,不区分评论和回复会简化应用层的逻辑。我们统一都看成评论,而有些评论是可以引用其他评论的。本人推荐采用闭包表的设计,例如:
comment表设计
表字段 | 字段说明 |
---|---|
id | 主键 |
topic_id | 主题ID |
topic_type | 主题type |
content | 评论内容 |
from_uid | 评论用户id |
parent_children表
表字段 | 字段说明 |
---|---|
id | 主键 |
parent_id | 父id |
child_id | 子id |
comment表保存所有评论内容,而parent_children表则记录评论表中各个评论的父子关系。
查询时往往会按照时间排序,我们可以直接按id或者创建时间降序排列查询comment表即可。如果用户想查询一条评论的完整引用,则可以通过parent_children来找到对应的路径。向上查找到评论只需要可执行:
select parent_id from parent_children where child_id=${id} and parent_id != ${id}
向下查找所有的子孙评论可执行:
select child_id from parent_children where parent_id = ${id} and parent_id != ${id}
闭包表在查询时非常方便,但是插入的性能稍差,因为除了插入评论表以外,还需要把该条评论所有的父子关系插入到父子关系表中。插入性能会随着评论层级的加深而线性下降。
海量数据优化
如果你的系统每天都会有成千上万条评论,那么单表的设计肯定是不行,优化的方式也有很多。
分库分表。分库分表是最为常用也最有效的优化方式,建议按照主题来分库分表。这样同一个主题下面的评论就会落到同一张表里,避免了跨表查询。
适当的数据冗余。如果你需要显示评论人的相关信息,那么在插入评论时就把这些信息写入评论表中,避免多次查询。实际上,如果是纪录数据,都可以冗余对应的数据信息,因为它们的数据的实时行和一致性要求并不高,用户不会因为评论中的头像没更新而撕了你,哈哈。
附加幂等数据只允许单项操作。如果pd要求你能给评论点赞,那么你可以告诉他只能点赞,不能取消。因为从幂等性的要求来说,每个赞都是一条记录。评论的赞数如果都从点赞表中统计得出,那么性能开销会十分巨大,而且点赞如此轻量级的一个操作一定会加剧点赞表的竞争操作。所以建议直接在评论表中添加一个
like_count
的计数器,该字段只增不减。热门评论加缓存。类似于网易新闻的热门评论,读取频度非常高,可以专门开接口给客户端,同时该接口做缓存。
参考文献:
What are the Options for Storing Hierarchical Data in a Relational Database