答案：通过设计投票项、用户记录和结果缓存三张表，结合唯一索引防重、事务控制与Redis原子操作，实现高并发下的投票统计功能，使用Spring Boot+MyBatis Plus+Redis组合提升开发效率与系统稳定性。
在Java项目中实现在线投票结果统计功能，关键在于数据模型设计、接口逻辑处理以及前端展示的联动。这个功能看似简单，但涉及并发控制、数据一致性、防止刷票等实际问题。下面通过一个实战思路，带你一步步构建可落地的投票统计模块。
1. 投票功能的数据模型设计
要统计投票结果，先得有清晰的数据结构。通常需要三张核心表：
- 投票项表（vote_option）：存储候选选项，如“选项A”、“候选人1”等，字段包括id、name、description等。
- 用户投票记录表（user_vote_record）：记录每个用户投了哪个选项，包含user_id、option_id、vote_time，用于防重和审计。
- 投票结果缓存表（vote_result）：可选，用于快速查询，存储option_id和当前票数，避免实时计算压力。
使用JPA或MyBatis时，可定义对应实体类，并建立外键关联。注意user_id + option_id设置唯一索引，防止同一用户重复投同一选项。
2. 投票接口与防刷机制实现
投票操作不能只增票数，必须验证合法性。典型流程如下：
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- 接收用户ID和选项ID，校验参数有效性。
- 查询user_vote_record判断该用户是否已投过票（单选场景下）。
- 未投过则插入记录，并更新票数。
- 使用@Transactional保证原子性。
为提升性能，可将票数更新异步化，写入消息队列后由后台任务更新数据库和缓存。同时加入IP限制或Token机制，防止恶意刷票。
3. 实时统计结果的生成与展示
统计结果可通过两种方式获取：
- 实时计算：每次请求时count(user_vote_record)分组统计，适合数据量小的场景。
- 缓存聚合：使用Redis的Hash或Sorted Set存储各选项票数，投票成功后incr对应key，查询时直接读取，性能更高。
提供REST接口返回JSON格式结果，如{“optionId”: 1, “votes”: 120}，前端可用ECharts或原生图表渲染柱状图或饼图。
4. 并发与性能优化建议
高并发下多个用户同时投票可能引发数据错乱。解决方案包括：
- 数据库层面加行锁（SELECT FOR UPDATE），但影响吞吐。
- 使用Redis的INCR命令天然支持原子自增，适合作为计数中枢。
- 定时任务将Redis中的计数同步到数据库，保障持久化。
- 引入限流组件如Sentinel，防止接口被短时间高频调用。
对于大型活动，还可按投票类型做分库分表，或使用分布式ID避免冲突。
基本上就这些。核心是把“用户行为”和“统计结果”分离处理，前端交互简洁，后端逻辑严谨。Java生态中有Spring Boot + MyBatis Plus + Redis组合，开发效率高，稳定性好，适合快速搭建投票统计系统。
