美食聚焦 -- 仿大众点评项目技术难点总结

1 实现点赞功能显示哪些用户点赞过并安装时间顺序排序

使用sort_set 进行存储，把博客id作为key，用户id作为value，时间戳作为score

但存储成功之后还是没有成功按照时间顺序排名，因为sql语句，比如最后in（5，1）、

我们要按照用户id5和3和1来显示，但sql会默认显示135，要修改sql语句order byfiled（id，5，1，3）按照自己定义的数据

@Overridepublic Result like(Long id) {String key  =  RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id;Blog blog = getById(id);//获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();//判断当前登录用户是否点赞Double isMember = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key,userId.toString());//如果未点赞可以点if(isMember == null){//+1boolean isUpdate = update().set("liked", blog.getLiked() + 1).eq("id", id).update();if(BooleanUtil.isTrue(isUpdate)){//zadd key value scorestringRedisTemplate.opsForZSet().add(key,userId.toString(),System.currentTimeMillis());}}else {stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key,userId.toString());//如果已经点赞则取消boolean isUpdate = update().set("liked", blog.getLiked() - 1).eq("id", id).update();//-1//从redis中去除}return null;}

@Overridepublic Result queryBlogLikes(Long id) {//查询前五点赞的人Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id, 0, 4);if(top5 == null || top5.isEmpty()){return Result.ok(Collections.emptyList());}//解析出用户idList<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());List<UserDTO> userDTOS = new ArrayList<>();//根据id查出用户ids.forEach(userId -> {User user = userService.getById(userId);UserDTO userDTO = new UserDTO();BeanUtils.copyProperties(user,userDTO);userDTOS.add(userDTO);});return Result.ok(userDTOS);}

2 使用set集合记录共同关注

每个人关注时，往以自己id为key的set集合里面添加被关注的人的id，查看另一个用户的共同关注时，可以使用set集合的intersect查看交集id，再通过id流操作得到被关注的User对象

 @Overridepublic Result followCommons(Long id) {if (UserHolder.getUser() != null) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();String key = "follows:" + userId;String key2 = "follows" + id;Set<String> intersect = stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key,key2);if(intersect == null || intersect.isEmpty()){return Result.ok(Collections.emptyList());}//解析id集//使用流操作List<Long> ids = intersect.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());List<UserDTO> collects = userService.listByIds(ids).stream().map(user -> {return BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);}).collect(Collectors.toList());return Result.ok(collects);}return Result.fail("共同关注发生问题");}
}

3 使用sortedset记录滚动分页查询

修改代码，在有用户保存发送新的博客时，将查询数据库中他的所有粉丝，并以粉丝为key，博客id为value，当前时间戳为为score进行保存，在粉丝点击自己的关注时，将按照时间戳的从大到小进行分页查询，记录上一次查询到什么数据，将其时间戳的下一个作为下一次的起始，再加上偏移量，zset默认按照score从小到大进行排序

 Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(RedisConstants.FEED_KEY + userId, 0, max, offset, 2);

 查找按照分数反向排序0 - max范围内的2个数据，offset就是从第一个下面offset个开始，比如为5，5，4，2，1

按照当前查找是得到5，5（第二个5）

然后max 变成第二个5

然后后面再从中查找找到的是第一个5，所以要加上偏移量1，也就是从4开始

@Overridepublic Result saveBlog(Blog blog) {UserDTO user = UserHolder.getUser();blog.setUserId(user.getId());// 保存探店博文blogService.save(blog);//查询笔记作者的粉丝List<Follow> follows = followService.lambdaQuery().eq(Follow::getFollowUserId, user.getId()).list();//推送笔记id给所有粉丝for(Follow follow : follows){Long userId = follow.getUserId();String key = RedisConstants.FEED_KEY + userId;stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key,blog.getId().toString(),System.currentTimeMillis());}// 返回idreturn Result.ok(blog.getId());}@Overridepublic Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();//查询收件箱Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(RedisConstants.FEED_KEY + userId, 0, max, offset, 2);if(typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()){return Result.ok();}//解析数据 blogId,时间戳，offsetList<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());Long minTime = 0L;int os = 1;for(ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples){//获取idString idStr = tuple.getValue();if (idStr != null) {ids.add(Long.valueOf(idStr));}//获取分数时间戳long time = Objects.requireNonNull(tuple.getScore()).longValue();if(time == minTime){os++;}else{minTime = time;os = 1;}}String idStr = StrUtil.join(",",ids);//根据id查询blogList<Blog> blogs = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();for (Blog blog : blogs){User user = userService.getById(userId);blog.setName(user.getNickName());blog.setIcon(user.getIcon());isLiked(blog);}ScrollResult r = new ScrollResult();r.setList(blogs);r.setOffset(os);r.setMinTime(minTime);return Result.ok(r);}
}