1、高并发优化方案

解决高并发问题从宏观角度来说有3个方向：

其中，水平扩展和服务保护侧重的是运维层面的处理。而提高单机并发能力侧重的则是业务层面的处理，也就是我们程序员在开发时可以做到的。

服务保护：常见的流量控制、降级保护、服务熔断等措施。

1.1、单机并发能力

在机器性能一定的情况下，提高单机并发能力就是要尽可能缩短业务的响应时间（ResponseTime），而对响应时间影响最大的往往是对数据库的操作。而从数据库角度来说，我们的业务无非就是读或写两种类型。

对于读多写少的业务，其优化手段大家都比较熟悉了，主要包括两方面：

• 优化代码和SQL
• 添加缓存

对于写多读少的业务，大家可能较少碰到，优化的手段可能也不太熟悉，这也是我们要讲解的重点。

对于高并发写的优化方案有：

• 优化代码及SQL
• 变同步写为异步写
• 合并写请求

1.2、变同步为异步

假如一个业务比较复杂，需要有多次数据库的写业务，如图所示：

由于各个业务之间是同步串行执行，因此整个业务的响应时间就是每一次数据库写业务的响应时间之和，并发能力肯定不会太好。

优化的思路很简单，我们之前讲解MQ的时候就说过，利用MQ可以把同步业务变成异步，从而提高效率。

• 当我们接收到用户请求后，可以先不处理业务，而是发送MQ消息并返回给用户结果。
• 而后通过消息监听器监听MQ消息，处理后续业务。

如图：

这样一来，用户请求处理和后续数据库写就从同步变为异步，用户无需等待后续的数据库写操作，响应时间自然会大大缩短。并发能力自然大大提高。

优点：

• 无需等待复杂业务处理，大大减少响应时间
• 利用MQ暂存消息，起到流量削峰整形作用
• 降低写数据库频率，减轻数据库并发压力

缺点：

• 依赖于MQ的可靠性
• 降低了些频率，但是没有减少数据库写次数

应用场景：

• 比较适合应用于业务复杂， 业务链较长，有多次数据库写操作的业务。

1.3、合并写请求

合并写请求方案其实是参考高并发读的优化思路：当读数据库并发较高时，我们可以把数据缓存到Redis，这样就无需访问数据库，大大减少数据库压力，减少响应时间。

既然读数据可以建立缓存，那么写数据可以不可以也缓存到Redis呢？

答案是肯定的，合并写请求就是指当写数据库并发较高时，不再直接写到数据库。而是先将数据缓存到Redis，然后定期将缓存中的数据批量写入数据库。

如图：

由于Redis是内存操作，写的效率也非常高，这样每次请求的处理速度大大提高，响应时间大大缩短，并发能力肯定有很大的提升。

而且由于数据都缓存到Redis了，积累一些数据后再批量写入数据库，这样数据库的写频率、写次数都大大减少，对数据库压力小了非常多！

优点：

• 写缓存速度快，响应时间大大减少
• 降低数据库的写频率和写次数，大大减轻数据库压力

缺点：

• 实现相对复杂
• 依赖Redis可靠性
• 不支持事务和复杂业务

场景：

• 写频率较高、写业务相对简单的场景

2、播放进度记录方案改进

播放进度统计包含大量的数据库读、写操作。不过保存播放记录还是以写数据库为主。因此优化的方向还是以高并发写优化为主。

大家思考一下，针对播放进度记录业务来说，应该采用哪种优化方案呢？

• 变同步为异步？
• 合并写？

2.1、优化方案选择

虽然播放进度记录业务较为复杂，但是我们认真思考一下整个业务分支：

• 考试：每章只能考一次，还不能重复考试。因此属于低频行为，可以忽略
• 视频进度：前端每隔15秒就提交一次请求。在一个视频播放的过程中，可能有数十次请求，但完播（进度超50%）的请求只会有一次。因此多数情况下都是更新一下播放进度即可。

也就是说，95%的请求都是在更新learning_record表中的moment字段，以及learning_lesson表中的正在学习的小节id和时间。

而播放进度信息，不管更新多少次，下一次续播肯定是从最后的一次播放进度开始续播。也就是说我们只需要记住最后一次即可。因此可以采用合并写方案来降低数据库写的次数和频率，而异步写做不到。

综上，提交播放进度业务虽然看起来复杂，但大多数请求的处理很简单，就是更新播放进度。并且播放进度数据是可以合并的（覆盖之前旧数据）。我们建议采用合并写请求方案：

2.2、Redis数据结构设计

我们先讨论下Redis缓存中需要记录哪些数据。

我们的优化方案要处理的不是所有的提交学习记录请求。仅仅是视频播放时的高频更新播放进度的请求，对应的业务分支如图：

这条业务支线的流程如下：

• 查询播放记录，判断是否存在
  • 如果不存在，新增一条记录
  • 如果存在，则更新学习记录
• 判断当前进度是否是第一次学完
  • 播放进度要超过50%
  • 原本的记录状态是未学完
• 更新课表中最近学习小节id、学习时间

这里有多次数据库操作，例如：

• 查询播放记录：需要知道播放记录是否存在、播放记录当前的完成状态
• 更新播放记录：更新播放进度
• 更新最近学习小节id、时间

一方面我们要缓存写数据，减少写数据库频率；另一方面我们要缓存播放记录，减少查询数据库。因此，缓存中至少要包含3个字段：

• 记录id：id，用于根据id更新数据库
• 播放进度：moment，用于缓存播放进度
• 播放状态（是否学完）：finished，用于判断是否是第一次学完

既然一个小节要保存多个字段，是不是可以考虑使用Hash结构来保存这些数据，如图：

不过，这样设计有一个问题。课程有很多，每个课程的小节也非常多。每个小节都是一个独立的KEY，需要创建的KEY也会非常多，浪费大量内存。

而且，用户学习视频的过程中，可能会在多个视频之间来回跳转，这就会导致频繁的创建缓存、缓存过期，影响到最终的业务性能。该如何解决呢？

既然一个课程包含多个小节，我们完全可以把一个课程的多个小节作为一个KEY来缓存，如图：

这样做有两个好处：

• 可以大大减少需要创建的KEY的数量，减少内存占用。
• 一个课程创建一个缓存，当用户在多个视频间跳转时，整个缓存的有效期都会被延续，不会频繁的创建和销毁缓存数据

添加缓存以后，学习记录提交的业务流程就需要发生一些变化了，如图：

变化最大的有两点：

• 提交播放进度后，如果是更新播放进度则不写数据库，而是写缓存
• 需要一个定时任务，定期将缓存数据写入数据库

变化后的业务具体流程为：

• 1.提交学习记录
• 2.判断是否是考试
  • 是：新增学习记录，并标记有小节被学完。走步骤8
  • 否：走视频流程，步骤3
• 3.查询播放记录缓存，如果缓存不存在则查询数据库并建立缓存
• 4.判断记录是否存在
  • 4.1.否：新增一条学习记录
  • 4.2.是：走更新学习记录流程，步骤5
• 5.判断是否是第一次学完（进度超50%，旧的状态是未学完）
  • 5.1.否：仅仅是要更新播放进度，因此直接写入Redis并结束
  • 5.2.是：代表小节学完，走步骤6
• 6.更新学习记录状态为已学完
• 7.清理Redis缓存：因为学习状态变为已学完，与缓存不一致，因此这里清理掉缓存，这样下次查询时自然会更新缓存，保证数据一致。
• 8.更新课表中已学习小节的数量+1
• 9.判断课程的小节是否全部学完
  • 是：更新课表状态为已学完
  • 否：结束

2.3、持久化思路

对于合并写请求方案，一定有一个步骤就是持久化缓存数据到数据库。一般采用的是定时任务持久化：

但是定时任务的持久化方式在播放进度记录业务中存在一些问题，主要就是时效性问题。我们的产品要求视频续播的时间误差不能超过30秒。

• 假如定时任务间隔较短，例如20秒一次，对数据库的更新频率太高，压力太大
• 假如定时任务间隔较长，例如2分钟一次，更新频率较低，续播误差可能超过2分钟，不满足需求

注意：

如果产品对于时间误差要求不高，定时任务处理是最简单，最可靠的一种方案，推荐大家使用。

那么问题来了，有什么办法能够在不增加数据库压力的情况下，保证时间误差较低吗？

假如一个视频时长为20分钟，我们从头播放至15分钟关闭，每隔15秒提交一次播放进度，大概需要提交60次请求。

但是下一次我们再次打开该视频续播的时候，肯定是从最后一次提交的播放进度来续播。也就是说续播进度之前的N次播放进度都是没有意义的，都会被覆盖。

既然如此，我们完全没有必要定期把这些播放进度写到数据库，只需要将用户最后一次提交的播放进度写入数据库即可。

但问题来了，我们怎么知道哪一次提交是最后一次提交呢？

只要用户一直在提交记录，Redis中的播放进度就会一直变化。如果Redis中的播放进度不变，肯定是停止了播放，是最后一次提交。

因此，我们只要能判断Redis中的播放进度是否变化即可。怎么判断呢？

每当前端提交播放记录时，我们可以设置一个延迟任务并保存这次提交的进度。等待20秒后（因为前端每15秒提交一次，20秒就是等待下一次提交），检查Redis中的缓存的进度与任务中的进度是否一致。

• 不一致：说明持续在提交，无需处理
• 一致：说明是最后一次提交，更新学习记录、更新课表最近学习小节和时间到数据库中

流程如下：

3、延迟任务

为了确定用户提交的播放记录是否变化，我们需要将播放记录保存为一个延迟任务，等待超过一个提交周期（20s）后检查播放进度。

那么延迟任务该如何实现呢？

3.1、延迟任务方案

延迟任务的实现方案有很多，常见的有四类：

	DelayQueue	Redisson	MQ	时间轮
原理	JDK自带延迟队列，基于阻塞队列实现。	基于Redis数据结构模拟JDK的DelayQueue实现	利用MQ的特性。例如RabbitMQ的死信队列	时间轮算法
优点	不依赖第三方服务	分布式系统下可用不占用JVM内存	分布式系统下可以不占用JVM内存	不依赖第三方服务性能优异
缺点	占用JVM内存只能单机使用	依赖第三方服务	依赖第三方服务	只能单机使用

以上四种方案都可以解决问题，不过本例中我们会使用DelayQueue方案。因为这种方案使用成本最低，而且不依赖任何第三方服务，减少了网络交互。

但缺点也很明显，就是需要占用JVM内存，在数据量非常大的情况下可能会有问题。但考虑到任务存储时间比较短（只有20秒），因此也可以接收。

如果你们的数据量非常大，DelayQueue不能满足业务需求，大家也可以替换为其它延迟队列方式，例如Redisson、MQ等

3.2、DelayQueue的原理

首先来看一下DelayQueue的源码：

public class DelayQueue<E extends Delayed> extends AbstractQueue<E>
    implements BlockingQueue<E> {

    private final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    private final PriorityQueue<E> q = new PriorityQueue<E>();
    
    // ... 略
}

可以看到DelayQueue实现了BlockingQueue接口，是一个阻塞队列。队列就是容器，用来存储东西的。DelayQueue叫做延迟队列，其中存储的就是延迟执行的任务。

我们可以看到DelayQueue的泛型定义：

DelayQueue<E extends Delayed>

这说明存入DelayQueue内部的元素必须是Delayed类型，这其实就是一个延迟任务的规范接口。来看一下：

public interface Delayed extends Comparable<Delayed> {

    /**
     * Returns the remaining delay associated with this object, in the
     * given time unit.
     *
     * @param unit the time unit
     * @return the remaining delay; zero or negative values indicate
     * that the delay has already elapsed
     */
    long getDelay(TimeUnit unit);
}

从源码中可以看出，Delayed类型必须具备两个方法：

• getDelay()：获取延迟任务的剩余延迟时间
• compareTo(T t)：比较两个延迟任务的延迟时间，判断执行顺序

可见，Delayed类型的延迟任务具备两个功能：获取剩余延迟时间、比较执行顺序。当然，我们可以对Delayed做实现和功能扩展，比如添加延迟任务的数据。

将来每一次提交播放记录，就可以将播放记录保存在这样的一个Delayed类型的延迟任务里并设定20秒的延迟时间。然后交给DelayQueue队列。DelayQueue会调用compareTo方法，根据剩余延迟时间对任务排序。剩余延迟时间越短的越靠近队首，这样就会被优先执行。

3.3、DelayQueue的用法

首先定义一个Delayed类型的延迟任务类，要能保持任务数据。

@Data
public class DelayTask<D> implements Delayed {

    /**
     * 泛型数据
     */
    private D data;

    /**
     * 延迟时间
     */
    private long deadlineNanos;

    public DelayTask(D data, Duration delayTime) {
        this.data = data;
        this.deadlineNanos = System.nanoTime() + delayTime.toNanos();
    }

    /**
     * 获取元素在队列中的剩余时间
     */
    @Override
    public long getDelay(TimeUnit unit) {
        return unit.convert(Math.max(0, deadlineNanos - System.nanoTime()), TimeUnit.NANOSECONDS);
    }

    /**
     * 标较队列中两个元素的延迟时长
     */
    @Override
    public int compareTo(Delayed o) {
        long l = getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) - o.getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS);
        if(l > 0){
            return 1;
        }else if(l < 0){
            return -1;
        }else {
            return 0;
        }
    }
}

接下来就可以创建延迟任务，交给延迟队列保存：

@Slf4j
class DelayTaskTest {
    @Test
    void testDelayQueue() throws InterruptedException {
        // 1.初始化延迟队列
        DelayQueue<DelayTask<String>> queue = new DelayQueue<>();
        // 2.向队列中添加延迟执行的任务
        ("开始初始化延迟任务。。。。");
        queue.add(new DelayTask<>("延迟任务3", Duration.ofSeconds(6)));
        queue.add(new DelayTask<>("延迟任务1", Duration.ofSeconds(2)));
        queue.add(new DelayTask<>("延迟任务2", Duration.ofSeconds(4)));
        // 3.尝试执行任务
        while (!queue.isEmpty()) {
            // poll：非阻塞方法，take非阻塞方法
            DelayTask<String> task = queue.take();
            ("开始执行延迟任务：{}", task.getData());
        }
    }
}

最后，补上执行任务的代码：

@Slf4j
class DelayTaskTest {
    @Test
    void testDelayQueue() throws InterruptedException {
        // 1.初始化延迟队列
        DelayQueue<DelayTask<String>> queue = new DelayQueue<>();
        // 2.向队列中添加延迟执行的任务
        ("开始初始化延迟任务。。。。");
        queue.add(new DelayTask<>("延迟任务3", Duration.ofSeconds(3)));
        queue.add(new DelayTask<>("延迟任务1", Duration.ofSeconds(1)));
        queue.add(new DelayTask<>("延迟任务2", Duration.ofSeconds(2)));
        // 3.尝试执行任务
        while (true) {
            DelayTask<String> task = queue.take();
            ("开始执行延迟任务：{}", task.getData());
        }
    }
}

注意：

这里我们是直接同一个线程来执行任务了。当没有任务的时候线程会被阻塞。而在实际开发中，我们会准备线程池，开启多个线程来执行队列中的任务。

4、代码改造

接下来，我们就可以按照之前分析的方案来改造代码了。

4.1、定义延迟任务工具类

首先，我们要定义一个工具类，帮助我们改造整个业务。在提交学习记录业务中，需要用到异步任务和缓存的地方有以下几处：

因此，我们的工具类就应该具备上述4个方法：

• ① 添加播放记录到Redis，并添加一个延迟检测任务到DelayQueue
• ② 查询Redis缓存中的指定小节的播放记录
• ③ 删除Redis缓存中的指定小节的播放记录
• ④ 异步执行DelayQueue中的延迟检测任务，检测播放进度是否变化，如果无变化则写入数据库

工具类代码如下：

@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
@Component
public class LearningRecordDelayTaskHandler {

    private final StringRedisTemplate redisTemplate;
    private final DelayQueue<DelayTask<RecordTaskData>> queue = new DelayQueue<>();
    private final static String RECORD_KEY_TEMPLATE = "learning:record:{}";
    private final LearningRecordMapper recordMapper;
    private final ILearningLessonService lessonService;
    // volatile关键字：在多线程环境中，当一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看到最新的值。
    private static volatile boolean begin = true;

    // 项目启动后，当前类实例化 属性注入值后 该方法会运行，一般用于初始化工作
    @PostConstruct
    public void init(){
        ("init方法执行了");
        CompletableFuture.runAsync(this::handleDelayTask);
    }

    // 项目销毁前后，关闭延迟队列
    @PreDestroy
    public void destroy(){
        log.debug("关闭学习记录处理的延迟任务");
        begin = false;
    }

    /**
     * 处理延时任务
     */
    private void handleDelayTask(){
        while (begin){
            try {
                // 1.尝试获取任务，poll：非阻塞方法，take非阻塞方法
                DelayTask<RecordTaskData> task = queue.take();
                RecordTaskData data = task.getData();
                // 2.读取Redis缓存
                LearningRecord record = readRecordCache(data.getLessonId(), data.getSectionId());
                log.debug("获取到要处理的播放记录任务，任务数据：{}，缓存数据：{}",task.getData(),record);
                if (record == null) {
                    continue;
                }
                // 3.比较新提交的延迟任务的视频播放进度数值和redis缓存中的是否一致
                if(!Objects.equals(data.getMoment(), record.getMoment())){
                    // 4.如果不一致，播放进度在变化，无需持久化
                    continue;
                }
                // 5.如果一致，证明用户离开了视频，需要持久化
                // 5.1.更新学习记录
                record.setFinished(null);
                recordMapper.updateById(record);
                // 5.2.更新课表
                LearningLesson lesson = new LearningLesson();
                lesson.setId(data.getLessonId());
                lesson.setLatestSectionId(data.getSectionId());
                lesson.setLatestLearnTime(LocalDateTime.now());
                lessonService.updateById(lesson);

                log.debug("准备持久化学习记录信息");
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理播放记录任务发生异常", e);
            }
        }
    }

    /**
     * 添加指定学习记录到redis，并提交延迟任务到延迟队列DelayQueue
     * @param record    学习记录信息
     */
    public void addLearningRecordTask(LearningRecord record){
        // 1.添加数据到Redis缓存
        writeRecordCache(record);
        // 2.提交延迟任务到延迟队列 DelayQueue
        queue.add(new DelayTask<>(new RecordTaskData(record), Duration.ofSeconds(20)));
    }

    /**
     * 更新redis的学习记录
     * @param record    学习记录信息
     */
    public void writeRecordCache(LearningRecord record) {
        log.debug("更新学习记录的缓存数据");
        try {
            // 1.数据转换
            String json = JsonUtils.toJsonStr(new RecordCacheData(record));
            // 2.拼装Hash的key
            String key = StringUtils.format(RECORD_KEY_TEMPLATE, record.getLessonId());
            // 写入redis
            redisTemplate.opsForHash().put(key, record.getSectionId().toString(), json);
            // 3.添加缓存过期时间：1分钟
            redisTemplate.expire(key, Duration.ofMinutes(1));
        } catch (Exception e) {
            log.error("更新学习记录缓存异常", e);
        }
    }

    /**
     * 查询redis指定学习记录
     */
    public LearningRecord readRecordCache(Long lessonId, Long sectionId){
        try {
            // 1.读取Redis数据
            String key = StringUtils.format(RECORD_KEY_TEMPLATE, lessonId);
            Object cacheData = redisTemplate.opsForHash().get(key, sectionId.toString());
            if (cacheData == null) {
                return null;
            }
            // 2.数据检查和转换
            // 补充传入lessonId和sectionId
            return JsonUtils.toBean(cacheData.toString(), LearningRecord.class)
                    .setLessonId(lessonId)
                    .setSectionId(sectionId);
        } catch (Exception e) {
            log.error("缓存读取异常", e);
            return null;
        }
    }

    /**
     * 删除redis指定学习记录
     * @param lessonId  课表id
     * @param sectionId 小节id
     */
    public void cleanRecordCache(Long lessonId, Long sectionId){
        // 删除数据
        String key = StringUtils.format(RECORD_KEY_TEMPLATE, lessonId);
        // hash的key保留，删除value
        redisTemplate.opsForHash().delete(key, sectionId.toString());
    }

    @Data
    @NoArgsConstructor
    private static class RecordCacheData{
        private Long id;
        private Integer moment;
        private Boolean finished;

        public RecordCacheData(LearningRecord record) {
            this.id = record.getId();
            this.moment = record.getMoment();
            this.finished = record.getFinished();
        }
    }

    @Data
    @NoArgsConstructor
    private static class RecordTaskData{
        private Long lessonId;
        private Long sectionId;
        private Integer moment;

        public RecordTaskData(LearningRecord record) {
            this.lessonId = record.getLessonId();
            this.sectionId = record.getSectionId();
            this.moment = record.getMoment();
        }
    }
}

4.2、改造提交学习记录功能

接下来，改造提交学习记录的功能：

@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class LearningRecordServiceImpl extends ServiceImpl<LearningRecordMapper, LearningRecord> implements ILearningRecordService {

    private final ILearningLessonService learningLessonService;

    private final CourseClient courseClient;

    private final LearningRecordDelayTaskHandler taskHandler;

    /**
     * 查询当前用户指定课程的学习进度
     *
     * @param courseId 课程id
     * @return 课表信息、学习记录及进度信息
     */
    @Override
    public LearningLessonDTO queryLearningRecordByCourse(Long courseId) {
        // 获取当前登录用户
        Long userId = UserContext.getUser();
        // 根据用户userId和课程courseId获取最近学习的小节id和课表id
        LearningLesson learningLesson = learningLessonService.lambdaQuery()
                .eq(LearningLesson::getCourseId, courseId)
                .eq(LearningLesson::getUserId, userId).one();
        // 判NULL防止NPE
        if (Objects.isNull(learningLesson)) {
            throw new BizIllegalException("该课程未加入课表");
        }
        // 根据课表id获取学习记录
        List<LearningRecord> learningRecordList = this.lambdaQuery()
                .eq(LearningRecord::getLessonId, learningLesson.getId()).list();
        // copyToList有判空校验，不再赘余
        List<LearningRecordDTO> learningRecordDTOList = BeanUtil.copyToList(learningRecordList, LearningRecordDTO.class);
        // 封装结果到DTO
        LearningLessonDTO learningLessonDTO = new LearningLessonDTO();
        learningLessonDTO.setId(learningLesson.getId());
        learningLessonDTO.setLatestSectionId(learningLesson.getLatestSectionId());
        learningLessonDTO.setRecords(learningRecordDTOList);
        return learningLessonDTO;

    }


    /**
     * 提交学习记录
     *
     * @param dto 学习记录表单
     */
    @Override
    public void submitLearningRecord(LearningRecordFormDTO dto) {
        // 获取当前登录用户
        Long userId = UserContext.getUser();
        // 处理学习记录
        boolean finished = false;
        if (dto.getSectionType().equals(SectionType.EXAM)) {
            // 提交考试记录
            finished = handleExamRecord(userId, dto);
        } else {
            // 提交视频播放记录
            finished = handleVideoRecord(userId, dto);
        }
        // 如果本小节不是首次学完，由于使用了异步延迟任务，不需要往下执行
        if (!finished) {
            return;
        }
        // 处理课表数据
        handleLessonData(dto);
    }

    /**
     * 是否已完成该小节
     * 处理课表数据
     */
    private void handleLessonData(LearningRecordFormDTO dto) {
        // 根据lessonId查询课表记录
        LearningLesson learningLesson = learningLessonService.getById(dto.getLessonId());
        if (learningLesson == null) {
            throw new BizIllegalException("未查询到课表记录");
        }
        // boolean allFinished = false;
        // Integer allSections = 0;
        // 由finished字段可知是否是否为第一次完成小节
        // 使用异步延迟延误后不需要判断了
        // feign远程调用课程服务，查询课程信息的小节综述
        CourseFullInfoDTO courseInfo = courseClient.getCourseInfoById(learningLesson.getCourseId(), false, false);
        if (courseInfo == null) {
            throw new BizIllegalException("未查询到课程记录");
        }
        Integer allSections = courseInfo.getSectionNum();   // 该课程所有小节数
        // 判断该课程所有小节是否已学完
        boolean allFinished = learningLesson.getLearnedSections() + 1 >= allSections;
        // 更新课表信息：课表状态，已学小节数，最近学习小节id，最近学习时间
        learningLessonService.lambdaUpdate()
                // 如果当前小节未学完，更新最近学习小节id和最近学习时间
                .set(LearningLesson::getLatestSectionId, learningLesson.getLatestSectionId() + 1)
                .set(LearningLesson::getLatestLearnTime, dto.getCommitTime())
                // 如果当前小姐已学完，更新已学小节数
                .set(LearningLesson::getLearnedSections, learningLesson.getLearnedSections())
                // 如果该课表所以小节已学完，则更新课表状态为已学完
                .set(allFinished, LearningLesson::getStatus, LessonStatus.FINISHED)
                // 首次学习需要将状态由未开始更新为学习中
                // .set(learningLesson.getLearnedSections() == 0 , LearningLesson::getStatus, LessonStatus.LEARNING)
                .set(learningLesson.getStatus() == LessonStatus.NOT_BEGIN, LearningLesson::getStatus, LessonStatus.LEARNING)
                .eq(LearningLesson::getId, learningLesson.getId())
                .update();

    }

    /**
     * 处理该小节视频播放记录
     *
     * @param userId 用户id
     * @param dto    学习记录DTO
     * @return 是否已完成该小节
     */
    private boolean handleVideoRecord(Long userId, LearningRecordFormDTO dto) {
        // 查询该小节视频进度记录是否已存在，根据lessonId和sectionId进行匹配
        LearningRecord oldRecord = queryOldRecord(dto.getLessonId(), dto.getSectionId());
        // 根据查询结果来判断是新增还是删除
        if (oldRecord == null) {
            // po转dto
            LearningRecord learningRecord = BeanUtil.toBean(dto, LearningRecord.class);
            // 视频播放小节是否已完成根据
            learningRecord.setUserId(userId);
            // 保存到Learning-record表
            // 由于前段每15秒发送提交学习记录请求，所以新增时默认未完成
            boolean result = this.save(learningRecord);
            if (!result) {
                throw new DbException("新增视频播放记录失败");
            }
            // 返回false是因为新增
            return false;
        }
        // 判断本小节是否是首次完成：之前未完成且视频播放进度大于50%
        boolean isFinished = !oldRecord.getFinished() && dto.getMoment() * 2 >= dto.getDuration();
        // 更新视频播放进度，根据主键id进行匹配
        if (!isFinished) {
            LearningRecord record = LearningRecord.builder()
                    .id(oldRecord.getId())
                    .lessonId(dto.getLessonId())
                    .sectionId(dto.getSectionId())
                    .finished(oldRecord.getFinished())
                    .moment(dto.getMoment())
                    .build();
            // 添加指定学习记录到redis，并提交延迟任务到延迟队列DelayQueue
            taskHandler.addLearningRecordTask(record);
            // 返回，本小节未完成
            return false;
        }
        boolean result = this.lambdaUpdate()
                .set(LearningRecord::getMoment, dto.getMoment())
                // 只有首次完成视频播放才更新finished字段和finish_time字段
                .set(LearningRecord::getFinished, true)
                .set(LearningRecord::getFinishTime, dto.getCommitTime())
                .eq(LearningRecord::getId, oldRecord.getId())
                .update();
        if (!result) {
            throw new DbException("更新视频播放记录失败");
        }
        // 清理redis相应record
        taskHandler.cleanRecordCache(dto.getLessonId(), dto.getSectionId());
        return true;
    }

    /**
     * 查询指定学习记录是否已存在，
     */
    private LearningRecord queryOldRecord(Long lessonId, Long sectionId) {
        // 查询redis缓存
        LearningRecord cacheRecord = taskHandler.readRecordCache(lessonId, sectionId);
        // redis缓存命中
        if (cacheRecord != null) {
            return cacheRecord;
        }
        // redis缓存未命中,查询数据库
        LearningRecord dbRecord = this.lambdaQuery().eq(LearningRecord::getLessonId, lessonId)
                .eq(LearningRecord::getSectionId, sectionId).one();
        // 数据库查询结果为null，表示记录不存在，需要新增学习记录，返回null即可
        if (dbRecord == null) {
            return null;
        }
        // 数据库查询结果写入redis缓存
        taskHandler.writeRecordCache(dbRecord);
        return dbRecord;
    }

    /**
     * 处理该小节考试记录
     *
     * @param userId 用户id
     * @param dto    学习记录DTO
     * @return 是否已完成该小节
     */
    private boolean handleExamRecord(Long userId, LearningRecordFormDTO dto) {
        // po转dto
        LearningRecord learningRecord = BeanUtil.toBean(dto, LearningRecord.class);
        // 考试小节提交后默认已完成
        learningRecord.setUserId(userId)
                .setFinished(true)
                .setFinishTime(dto.getCommitTime());
        // 保存到Learning-record表
        boolean result = this.save(learningRecord);
        if (!result) {
            throw new DbException("新增考试记录失败");
        }
        return true;
    }
}