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-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------# 3.好友关注：
3.1.关注和取关：
a.接口说明：
b.编码实现：
- 1.Controller层接口：
@RestController
@RequestMapping("/follow")
public class FollowController {
@Resource
private IFollowService followService;
/**
* 关注用户
* @param followUserId 关注用户的id
* @param isFollow 是否已关注
* @return
*/
@PutMapping("/{id}/{isFollow}")
public Result follow(@PathVariable("id") Long followUserId, @PathVariable Boolean isFollow){
return followService.follow(followUserId, isFollow);
}
/**
* 是否关注用户
* @param followUserId 关注用户的id
* @return
*/
@GetMapping("/or/not/{id}")
public Result isFollow(@PathVariable("id") Long followUserId){
return followService.isFollow(followUserId);
}
}
- 2.Service层代码：
@Service
public class FollowServiceImpl extends ServiceImpl<FollowMapper, Follow> implements IFollowService {
/**
* 关注用户
*
* @param followUserId 关注用户的id
* @param isFollow 是否已关注
* @return
*/
@Override
public Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {
Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();
if (isFollow) {
// 用户为关注，则关注
Follow follow = new Follow();
follow.setUserId(userId);
follow.setFollowUserId(followUserId);
this.save(follow);
} else {
// 用户已关注，删除关注信息
this.remove(new LambdaQueryWrapper<Follow>()
.eq(Follow::getUserId, userId)
.eq(Follow::getFollowUserId, followUserId));
}
return Result.ok();
}
/**
* 是否关注用户
*
* @param followUserId 关注用户的id
* @return
*/
@Override
public Result isFollow(Long followUserId) {
Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();
int count = this.count(new LambdaQueryWrapper<Follow>()
.eq(Follow::getUserId, userId)
.eq(Follow::getFollowUserId, followUserId));
return Result.ok(count > 0);
}
}
- 3.页面上的关注测试：
3.2.共同关注：
a.接口说明：
b.编码实现：
- 1.我们想要查询出两个用户的共同关注对象，这就需要
使用求交集，对于求交集，我们可以使用Set集合
@Service
public class FollowServiceImpl extends ServiceImpl<FollowMapper, Follow> implements IFollowService {
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Resource
private IUserService userService;
/**
* 关注用户
*
* @param followUserId 关注用户的id
* @param isFollow 是否已关注
* @return
*/
@Override
public Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {
Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();
String key = FOLLOW_KEY + userId;
if (isFollow) {
// 用户为关注，则关注
Follow follow = new Follow();
follow.setUserId(userId);
follow.setFollowUserId(followUserId);
boolean isSuccess = this.save(follow);
if (isSuccess) {
// 用户关注信息保存成功，把关注的用户id放入Redis的Set集合中，
stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, followUserId.toString());
}
} else {
// 用户已关注，删除关注信息
boolean isSuccess = this.remove(new LambdaQueryWrapper<Follow>()
.eq(Follow::getUserId, userId)
.eq(Follow::getFollowUserId, followUserId));
if (isSuccess) {
stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, followUserId.toString());
}
}
return Result.ok();
}
/**
* 是否关注用户
*
* @param followUserId 关注用户的id
* @return
*/
@Override
public Result isFollow(Long followUserId) {
Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();
int count = this.count(new LambdaQueryWrapper<Follow>()
.eq(Follow::getUserId, userId)
.eq(Follow::getFollowUserId, followUserId));
return Result.ok(count > 0);
}
/**
* 查询共同关注
*
* @param id
* @return
*/
@Override
public Result followCommons(Long id) {
Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();
String key1 = FOLLOW_KEY + userId;
String key2 = FOLLOW_KEY + id;
// 查询当前用户与目标用户的共同关注对象
Set<String> intersect = stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key1, key2);
if (Objects.isNull(intersect) || intersect.isEmpty()) {
return Result.ok(Collections.emptyList());
}
List<Long> ids = intersect.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
// 查询共同关注的用户信息
List<UserDTO> userDTOList = userService.listByIds(ids).stream()
.map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
.collect(Collectors.toList());
return Result.ok(userDTOList);
}
}
3.3.Feed流关注推送
a.什么是Feed流？
- 1.关注推送也叫做Feed流，直译为投喂。为用户持续的提供“沉浸式”的体验，通过无限下拉刷新获取新的信息。
- 2.Feed流是一种基于用户个性化需求和兴趣的信息流推送方式，常见于社交媒体、新闻应用、音乐应用等互联网平台。
- 3.Feed流通过算法和用户行为数据分析，动态地将用户感兴趣的内容以流式方式呈现在用户的界面上。
b.Feed流产品有两种常见模式：
b1.时间排序（Timeline）：
- 1.不做内容筛选，简单的按照内容发布时间排序，常用于好友或关注。例如朋友圈
- 优点：信息全面，不会有缺失。并且实现也相对简单
- 缺点：信息噪音较多，用户不一定感兴趣，内容获取效率低
b2.智能排序：
- 1.利用智能算法屏蔽掉违规的、用户不感兴趣的内容。推送用户感兴趣信息来吸引用户
- 优点：投喂用户感兴趣信息，用户粘度很高，容易沉迷
- 缺点：如果算法不精准，可能起到反作用
c.时间排序（Timeline）的实现方式：
- 1.本例中的个人页面，是基于关注的好友来做Feed流，因此采用Timeline的模式。该模式的实现方案有三种：
c1.拉模式：
1.拉模式概念：
- 1.拉模式也叫做读扩散。
- 2.在拉模式中，终端用户或应用程序主动发送请求来获取最新的数据流。它是一种按需获取数据的方式，用户可以在需要时发出请求来获取新数据。
- 3.在Feed流中，数据提供方将数据发布到实时数据源中，而终端用户或应用程序通过订阅或请求来获取新数据。
2.拉模式优点：
- 1.节约空间，可以减少不必要的数据传输，只需要获取自己感兴趣的数据，因为赵六在读信息时，并没有重复读取，而且读取完之后可以把他的收件箱进行清楚。
3.拉模式缺点：
- 1.延迟较高，当用户读取数据时才去关注的人里边去读取数据，假设用户关注了大量的用户，那么此时就会拉取海量的内容，对服务器压力巨大
c2.推模式：
1.推模式概念：
- 1.推模式也叫做写扩散。在推模式中，数据提供方主动将最新的数据推送给终端用户或应用程序。数据提供方会实时地将数据推送到终端用户或应用程序，而无需等待请求。
2.推模式优点：
- 1.优点：数据延迟低，不用临时拉取
2.推模式缺点：
- 1.内存耗费大，假设一个大V写信息，很多人关注他， 就会写很多份数据到粉丝那边去
c3.推拉结合：
定义：
- 1.也叫做读写混合，兼具推和拉两种模式的优点。
- 2.在推拉结合模式中，数据提供方会主动将最新的数据推送给终端用户或应用程序，同时也支持用户通过拉取的方式来获取数据。这样可以实现实时的数据更新，并且用户也具有按需获取数据的能力。
- 3.推拉模式是一个折中的方案，站在发件人这一段:
- 如果是个普通的人，那么我们采用写扩散的方式，直接把数据写入到他的粉丝中去，因为普通的人他的粉丝关注量比较小，所以这样做没有压力
- 如果是大V，那么他是直接将数据先写入到一份到发件箱里边去，然后再直接写一份到活跃粉丝收件箱里边去
- 4.现在站在收件人这端来看:
- 如果是活跃粉丝，那么大V和普通的人发的都会直接写入到自己收件箱里边来
- 而如果是普通的粉丝，由于他们上线不是很频繁，所以等他们上线时，再从发件箱里边去拉信息
d.本案例模式选择：
- 1.当前项目用户量比较小，所以这里我们选择使用推模式，延迟低、内存占比也没那么大
- 2.由于我们
需要实现分页查询功能，这里我们可以选择 list 或者 SortedSet，而不能使用Set，因为Set是无序的， list是有索引的，SortedSet 是有序的，那么我们该如何选择呢？ - 3.如果我们选择 list 会存
在索引漂移现象（这个在Vue中也存在），从而导致读取重复数据，所以我们不能选择使用 list
- 4.我们可以选择使用滚动分页，我们使用SortedSet，如果使用排名和使用角标是一样的，但是SortedSet可以按照Score排序（Score默认按照时间戳生成，所以是固定的），每次我们可以选择比之前Score较小的，这样就能够实现滚动排序，从而防止出现问题
e.编码实现：
- 1.代码实现：在BlogServiceImpl中修改原有的保存探店笔记的方法：
/**
* 保存探店笔记
*
* @param blog
* @return
*/
@Override
public Result saveBlog(Blog blog) {
Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();
blog.setUserId(userId);
// 保存探店笔记
boolean isSuccess = this.save(blog);
if (!isSuccess){
return Result.fail("笔记保存失败");
}
// 查询笔记作者的所有粉丝
List<Follow> follows = followService.list(new LambdaQueryWrapper<Follow>()
.eq(Follow::getFollowUserId, userId));
// 将笔记推送给所有的粉丝
for (Follow follow : follows) {
// 获取粉丝的id
Long id = follow.getUserId();
// 推送笔记
String key = FEED_KEY + id;
stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());
}
return Result.ok(blog.getId());
}
3.4.实现关注推送页面的分页查询:
a.滚动分页查询收件箱的思路：
- 1.Redis中的数据样例：
- 2.角标查询及其问题演示：
- 3.滚动查询演示：
b.接口介绍：
b.编码实现：
/**
* 关注推送页面的笔记分页
*
* @param max
* @param offset
* @return
*/
@Override
public Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {
// 1、查询收件箱
Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();
String key = FEED_KEY + userId;
// ZREVRANGEBYSCORE key Max Min LIMIT offset count
Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet()
.reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);
// 2、判断收件箱中是否有数据
if (typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()) {
return Result.ok();
}
// 3、收件箱中有数据，则解析数据: blogId、minTime（时间戳）、offset
List<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());
long minTime = 0; // 记录当前最小值
int os = 1; // 偏移量offset，用来计数
for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples) { // 5 4 4 2 2
// 获取id
ids.add(Long.valueOf(tuple.getValue()));
// 获取分数（时间戳）
long time = tuple.getScore().longValue();
if (time == minTime) {
// 当前时间等于最小时间，偏移量+1
os++;
} else {
// 当前时间不等于最小时间，重置
minTime = time;
os = 1;
}
}
// 4、根据id查询blog（使用in查询的数据是默认按照id升序排序的，这里需要使用我们自己指定的顺序排序）
String idStr = StrUtil.join(",", ids);
List<Blog> blogs = this.list(new LambdaQueryWrapper<Blog>().in(Blog::getId, ids)
.last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")"));
// 设置blog相关的用户数据，是否被点赞等属性值
for (Blog blog : blogs) {
// 查询blog有关的用户
queryUserByBlog(blog);
// 查询blog是否被点赞
isBlogLiked(blog);
}
// 5、封装并返回
ScrollResult scrollResult = new ScrollResult();
scrollResult.setList(blogs);
scrollResult.setOffset(os);
scrollResult.setMinTime(minTime);
return Result.ok(scrollResult);
}
\
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