亿级流量点赞系统终章：点赞系统终章，总结下十章内容。

亿级流量点赞系统第十章：使用Cursor生成前端代码

亿级流量点赞系统第九章：高可用方案

亿级流量点赞系统第八章：搭建 Granfana 作为数据展示平台，应用 Prometheus 作为可观测性解决方案。

亿级流量点赞系统第七章：模拟高并发压测

亿级流量点赞系统第六章：了解和使用TiDB，同时实操将数据库从MySQL丝滑迁移到TiDB，增强水平扩展能力，确保数据强一致性。

亿级流量点赞系统第五章：使用Pulsar 作为消息中间件，给点赞/取消点赞事件提供高性能、高可靠的异步通信能力，以及通过对账 Job 的最终一致性兜底，形成了完整的数据一致性解决方案。

亿级流量点赞系统第四章：使用Caffine+Redis+MySQL实现多级缓存策略，应用HeavyKeeper算法实现流量削峰，通过衰减机制，避免热点过期问题。

亿级流量点赞系统第三章：通过 lua 脚本+同步机制+补偿机制实现Redis强一致性和数据库最终一致性，由原子操作到定期同步再到最终补偿修复减少了数据库压力，提供容错和兜底机制，满足点赞系统高性能+高并发+数据一致性要求。

亿级流量点赞系统第二章：用Sa-Token对用户进行登录鉴权，将点赞信息由 MySQL 转存 redis 的 Hash并实现冷热分离策略，通过用户 Id批量获取用户点赞博客列表。 - 对点赞数据设置过期1月周长，实现数据冷热分离