黑马点评8——好友关注-SortedSet

关注和取关

所以关注和取关就是简单的插入和删除数据库。

  @Overridepublic Result isFollow(Long followUserId) {// 1. 获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 2.查询是否关注，select count(*) from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId).count();// 3.判断return Result.ok(count > 0);}@Overridepublic Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {// 获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 1. 判断到底是关注还是取关if(isFollow){// 2.关注，新增数据Follow follow = new Follow();follow.setFollowUserId(followUserId);follow.setUserId(userId);save(follow);}else{// 3.取关，删除 delete from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?remove(new QueryWrapper<Follow>().eq("user_id",userId).eq("follow_user_id", followUserId));}return Result.ok();}

共同关注

这两个接口主要是点击头像，查询用户和查询用户的博客
直接上写接口就行

@GetMapping("/{id}")public Result queryUserById(@PathVariable("id") Long userId){// 查询详情User user = userService.getById(userId);if(user == null){return Result.ok();}UserDTO userDTO = BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);// 返回return Result.ok(userDTO);}

    @GetMapping("/of/user")public Result queryBlogByUserId(@RequestParam(value = "current", defaultValue = "1") Integer current,@RequestParam("id") Long id){// 根据用户查询Page<Blog> page = blogService.query().eq("user_id", id).page(new Page<>(current, SystemConstants.MAX_PAGE_SIZE));// 获取当前页数据List<Blog> records = page.getRecords();return Result.ok(records);}

其实查询共同关注就是查询当前登录用户和查询的用户他们的关注的集合的交集

我们可以把当前用户的所有关注全部放在redis中，直接使用redis的set的求交集的功能

 @Overridepublic Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {// 获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();String key = "follows:" + userId;// 1. 判断到底是关注还是取关if(isFollow){// 2.关注，新增数据Follow follow = new Follow();follow.setFollowUserId(followUserId);follow.setUserId(userId);boolean isSuccess = save(follow);if(isSuccess){// 把关注用户的id， 放入redis的set集合，sadd userId followerUserIdstringRedisTemplate.opsForSet().add(key, followUserId.toString());}}else{// 3.取关，删除 delete from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?boolean isSuccess = remove(new QueryWrapper<Follow>().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId));if(isSuccess){// 把关注用户的id从Redis集合中移除stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, followUserId.toString());}}return Result.ok();}@Overridepublic Result followCommons(Long id) {// 1. 获取当前用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();String key = "follows:" + userId;// 2. 求交集String key2 = "follows:" + id;Set<String> intersect = stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key, key2);if(intersect == null || intersect.isEmpty()){// 没有交集return Result.ok(Collections.emptyList());}// 3.解析id集合List<Long> ids = intersect.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());// 4. 查询用户List<UserDTO> userDTOS = userService.listByIds(ids).stream().map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class)).collect(Collectors.toList());return Result.ok(userDTOS);}

Feed流实现方案分析

推送到粉丝收件箱

Feed流

我们的业务是把关注的用户发布的博客展示出来，比较适合使用Timeline模式

我们就使用推模式

基于推模式实现关注推送功能

Feed流的分页问题：

分页流不能采用传统的分页模式，因为我们的数据会动态变化，比如上面的情况就会出现重复读取6的情况，
因为我们采用滚动分页

因为他的查询不依赖角标，因此他的查询不会因为角标的变化、数据的变化而改变
list支持滚动分页吗？不行，因为list只支持角标的查询，或者首尾，都不行。
SortedSet可以吗？SortedSet会按照score值排序，然后有一个排名，如果按照排名查询，那和角标查询没什么区别，但是，我们的SortedSet也支持范围查询，score值就是我们的时间戳嘛，我们把时间戳从大到小的顺序进行一个排列，每一次查询的时候，记录下最小的时间戳，然后下次查询的时候，找比这个更小的，这样就实现了滚动分页了。

我们先实现，每当有人发布笔记时，把笔记保存到SortedSet中

 @Overridepublic Result saveBlog(Blog blog) {// 获取登录用户UserDTO user = UserHolder.getUser();blog.setUserId(user.getId());// 保存探店笔记boolean isSuccess = save(blog);if(!isSuccess){return Result.fail("新增笔记失败！");}// 3.查询笔记作者的所有粉丝 select * from tb_follow where follow_user_id = ?List<Follow> follows = followService.query().eq("follow_user_id", user.getId()).list();// 4，推送笔记id给所有粉丝for (Follow follow : follows) {// 4.1. 获取粉丝idLong userId = follow.getUserId();// 4.2 推送String key = "feed:" + userId;stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());}// 返回idreturn Result.ok(blog.getId());}

滚动分页查询收件箱的思路

实现滚动分页查询

 @GetMapping("/of/follow")public Result queryBlogOfFollow(@RequestParam("lastId") Long max, @RequestParam(value = "offset", defaultValue = "0") Integer offset){return blogService.queryBlogOfFollow(max, offset);}

@Overridepublic Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {// 1. 获取当前用户idLong userId = UserHolder.getUser().getId();// 2. 查询收件箱 ZREVRANGEBYSCORE key Max Min LIMIT offset countString key = RedisConstants.FEED_KEY + userId;Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);// 3. 非空判断if(typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()){return Result.ok();}// 4. 解析数据： blogId、score（时间戳minTime）, offsetList<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());long minTime = 0;int os = 1;for (ZSetOperations.TypedTuple<String> typedTuple : typedTuples) {// 4.1 获取idids.add(Long.valueOf(typedTuple.getValue()));// 4.2 获取分数long time = typedTuple.getScore().longValue();if(time == minTime){os++;}else{minTime = time;os = 1;}}// 5. 根据id查询blogString idStr = StrUtil.join(",", ids);List<Blog> blogs = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();for (Blog blog : blogs) {// 5.1 查询blog有关的用户queryBlogUser(blog);// 5.2 查询blog是否被点赞isBlogLiked(blog);}// 6. 封装并返回ScrollResult r = new ScrollResult();r.setList(blogs);r.setOffset(os);r.setMinTime(minTime);return Result.ok(r);}