黑马点评项目总结

黑马点评

• 一、短信登陆功能
• • 1.基于session实现
  • 2.基于session实现登陆的问题
  • 3.基于redis实现短信登陆
  • 4.补充ThreadLocal相关知识
  • • 的数据结构
    • b.内存泄露问题
• 二、redis缓存
• • 1.选择缓存更新策略
  • 2.业务逻辑
  • 3.缓存存在的问题
  • • a.缓存穿透
    • b.缓存雪崩
    • c.缓存击穿
  • 4.基于逻辑过期解决缓存击穿问题
• 三、优惠券秒杀
• • 1.优惠券秒杀下单
  • 2.超卖问题
  • 3.一人一单功能
  • 4.基于redis的分布式锁
  • • 命令
    • b.普通setnx分布式锁出现的问题
• 四、消息队列优化
• 五、达人探店
• • 1.发布探店笔记
  • 2.实现点赞功能
  • 3.点赞排行榜
• 六、好友关注
• • 1.关注和取关
  • 2.共同关注
  • 3.关注推送
  • 4.实现推送功能
• 七、签到功能
• • 1.数据库实现
  • 实现
  • 3.具体代码

一、短信登陆功能

1.基于session实现

2.基于session实现登陆的问题

单体应用时用户的会话信息保存在session中，session存在于服务器端的内存中，由于前前后后用户只针对一个web服务器，所以没啥问题。但是一到了web服务器集群的环境下（我们一般都是用Nginx做负载均衡，若是使用了轮询等这种请求分配策略），就会导致用户小a在A服务器登录了，session存在于A服务器中，但是第二次请求被分配到了B服务器，由于B服务器中没有用户小a的session会话，导致用户小a还要再登陆一次，以此类推。这样用户体验很不好。当然解决办法也有很多种，比如同一个用户分配到同一个服务处理、使用cookie保持用户会话信息等。
因此，要解决这样的问题必须满足以下条件：

• 数据共享
• 内存存储
• key、value结构

3.基于redis实现短信登陆

发送验证码：

/**
 * 发送手机验证码
 */
@PostMapping("code")
public Result sendCode(@RequestParam("phone") String phone, HttpSession session) {
    return userService.sendCode(phone,session);
}

@Override
public Result sendCode(String phone, HttpSession session) {
    //1.校验手机号
    if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
        //2.如果不符合，返回错误信息
        return Result.fail("手机号格式错误！");

    }
    //3.符合则生成验证码
    final String code = RandomUtil.randomNumbers(6);
    //4.保存验证码到redis
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(LOGIN_CODE_KEY+phone,code,LOGIN_CODE_TTL, TimeUnit.MINUTES);
    //5.发送验证码
    log.debug("发送短信验证码成功，验证码：{}",code);
    //6.返回null
    return Result.ok();
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25

验证登陆功能：
login方法会把生成的token返回给前端，浏览器会将其保存到session中。

/**
 * 登录功能
 * @param loginForm 登录参数，包含手机号、验证码；或者手机号、密码
 */
@PostMapping("/login")
public Result login(@RequestBody LoginFormDTO loginForm, HttpSession session){
    return userService.login(loginForm,session);
}

@Override
public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
    //1.校验手机号
    final String phone = loginForm.getPhone();
    if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
        //2.如果不符合，返回错误信息
        return Result.fail("手机号格式错误！");

    }
    //2.校验验证码,从redis中获取
    final String cacheCode = stringRedisTemplate.opsForValue().get(LOGIN_CODE_KEY+phone);
    final String code = loginForm.getCode();
    if(cacheCode==null||!cacheCode.equals(code)){
        //3.不一直，报错
        return Result.fail("验证码错误");
    }
    //4.一致，根据手机号查询用户
    User user = query().eq("phone", phone).one();
    //5.判断用户是否存在
    if (user == null) {
        //6.不存在，创建新用户并保存
        user = createUserWithPhone(phone);
    }


    //7.保存用户信息到redis中
    //7.1随机生成token，作为登陆令牌
    String token = UUID.randomUUID().toString(true);
    //7.2将User对象转为HashMap存储
    UserDTO userDTO = BeanUtil.copyProperties(user,UserDTO.class);
    final Map<String, Object> map = BeanUtil.beanToMap(userDTO, new HashMap<>(),
            CopyOptions.create().setIgnoreNullValue(true).setFieldValueEditor((fieldName,fieldValue)->{
                return fieldValue.toString();
            })
    );

    //7.3存储
    stringRedisTemplate.opsForHash().putAll(LOGIN_USER_KEY+token,map);
    //7.4设置token有效期
    stringRedisTemplate.expire(LOGIN_USER_KEY+token,3000,TimeUnit.MINUTES);

    //8.返回token
    return Result.ok(token);
}


private User createUserWithPhone(String phone) {
    User user = new User();
    user.setPhone(phone);
    user.setNickName(USER_NICK_NAME_PREFIX+RandomUtil.randomString(5));
    save(user);
    return user;
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44
• 45
• 46
• 47
• 48
• 49
• 50
• 51
• 52
• 53
• 54
• 55
• 56
• 57
• 58
• 59
• 60
• 61
• 62

这里使用redis的hash结构存储user信息，原因是：

• 若使用String结构，以JSON字符串来保存，比较直观
• 但Hash结构可以将对象中的每个字段独立存储，可以针对单个字段做CRUD，并且内存占用更少

拦截器：

• 首先，对于每个请求，我们首先根据token判断用户是否已经登陆（是否已经保存到ThreadLocal中），如果没有登陆，放行交给登陆拦截器去做，如果已经登陆，刷新token的有效期，然后放行。
• 之后来到登陆拦截器，如果ThreadLocal没有用户，说明没有登陆，拦截，否则放行。
  

定义UserHolder工具类：

public class UserHolder {
    private static final ThreadLocal<UserDTO> tl = new ThreadLocal<>();

    public static void saveUser(UserDTO user){
        tl.set(user);
    }

    public static UserDTO getUser(){
        return tl.get();
    }

    public static void removeUser(){
        tl.remove();
    }
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15

刷新token拦截器：

@Slf4j
public class RefreshTokenInterceptor implements HandlerInterceptor {

    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public RefreshTokenInterceptor(StringRedisTemplate stringRedisTemplate){
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        //1.获取请求头中的token
        final String token = request.getHeader("authorization");
        if (token == null) {
            return true;
        }
        //2.获取redis中的用户
        final Map<Object, Object> userMap = stringRedisTemplate.opsForHash().entries(LOGIN_USER_KEY + token);
        //3.判断用户是否存在
        if (userMap.isEmpty()) {
            return true;
        }
        //5.将查询到的Hash数据转换为UserDto对象
        final UserDTO userDTO = BeanUtil.fillBeanWithMap(userMap, new UserDTO(), false);
        //6.存在，保存用户信息到ThreadLocal
        UserHolder.saveUser(userDTO);
        //7.刷新token有效期
        stringRedisTemplate.expire(LOGIN_USER_KEY+token,3000, TimeUnit.MINUTES);
        //8.放行
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        UserHolder.removeUser();
    }
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38

登陆拦截器：

public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        //1.判断是否需要拦截（ThreadLocal中是否有用户)
        if(UserHolder.getUser()==null){
            response.setStatus(401);
            return false;
        }
        //8.放行
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        UserHolder.removeUser();
    }
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19

在配置类中配置拦截器：

@Configuration
public class MvcConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        //登陆拦截器
        registry.addInterceptor(new LoginInterceptor()).excludePathPatterns(
                "/user/code","/user/login","/blog/hot","/shop/**","/shop-type/**","/upload/**"
                ,"/voucher/**"
        ).order(1);
        //token属性的拦截器
        registry.addInterceptor(new RefreshTokenInterceptor(stringRedisTemplate)).addPathPatterns("/**").order(0);
    }
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18

4.补充ThreadLocal相关知识

的数据结构

• Thread类有一个类型为的实例变量threadLocals，也就是说每个线程有一个自己的ThreadLocalMap。

• ThreadLocalMap有自己的独立实现，可以简单地将它的key视作ThreadLocal，value为代码中放入的值（实际上key并不是ThreadLocal本身，而是它的一个弱引用）。

• 每个线程在往ThreadLocal里放值的时候，都会往自己的ThreadLocalMap里存，读也是以ThreadLocal作为引用，在自己的map里找对应的key，从而实现了线程隔离。

• ThreadLocalMap有点类似HashMap的结构，只是HashMap是由数组+链表实现的，而ThreadLocalMap中并没有链表结构。

• 我们还要注意Entry， 它的key是ThreadLocal<?> k ，继承自WeakReference， 也就是我们常说的弱引用类型。

b.内存泄露问题

由于ThreadLocal的key是弱引用，故在gc时，key会被回收掉，但是value是强引用没有被回收，所以在我们拦截器的方法里必须手动remove()。

二、redis缓存

1.选择缓存更新策略

项目选择了主动更新策略，相对较好，主动更新又有以下三种方式：

选择在更新数据库的同时更新缓存。
操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：

• 删除缓存还是更新缓存？
  更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多
  删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存
• 如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？
  单体系统，将缓存与数据库操作放在一个事务
  分布式系统，利用TCC等分布式事务方案
• 先操作缓存还是先操作数据库？

若先删除缓存，再操作数据库：

请求1先把缓存中的A数据删除，请求2从db中读数据，请求1再把db中的A更新

若先操作数据库，再删除缓存：

请求1从db中读取数据A，请求2随后更新db中的数据（缓存中由于没有数据，所以不需要删除），最后请求1更新缓存。

可以看出两种方法都有各自的问题，但是由于写的时间要远大于读的时间，所以先操作db再删除cache的出现问题的几率非常小。

2.业务逻辑

• 根据id查询店铺时，如果缓存未命中，则查询数据库，将数据库结果写入缓存，并设置超时时间
• 根据id修改店铺时，先修改数据库，再删除缓存

3.缓存存在的问题

a.缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。
常见的解决方案有两种：

1. 缓存空对象
   优点：实现简单，维护方便
   缺点：额外的内存消耗，可能造成短期的不一致
   适合命中不高，但可能被频繁更新的数据
2. 布隆过滤
   优点：内存占用较少，没有多余key
   缺点：实现复杂，存在误判可能
   适合命中不高，但是更新不频繁的数据
   
   解决方案：
   

/**
* 缓存穿透方法
 * @param id
 * @return
 */
public <R,ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Long time, TimeUnit unit,Function<ID,R> dbFallback){
    String key = keyPrefix+id;
    //1.从redis查询商铺缓存
    String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    //2.判断是否存在
    if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
        //3.存在，直接返回
        return JSONUtil.toBean(json, type);
    }
    //命中的是否是空值
    if (json != null) {
        return null;
    }

    //4.不存在，根据id查询数据库
    R r = dbFallback.apply(id);
    //5.不存在，返回错误
    if(r==null){
        //将空值写入reddis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,"",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return null;
    }
    //6.存在，写入redis
    this.set(key,r,time,unit);
    //7.返回
    return r;
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32

b.缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。
解决方案：

• 给不同的Key的TTL添加随机值
• 利用Redis集群提高服务的可用性
• 给缓存业务添加降级限流策略
• 给业务添加多级缓存

c.缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
常见的解决方案有两种：

• 互斥锁
• 逻辑过期

4.基于逻辑过期解决缓存击穿问题

private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
/**
 * 逻辑过期解决缓存击穿
 * @param id
 * @return
 */
public <R,ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix,ID id,Class<R> type, Long time, TimeUnit unit,Function<ID,R> dbFallback){
    String key = keyPrefix+id;
    //1.从redis查询商铺缓存
    String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
    //2.判断是否存在
    if (StrUtil.isBlank(json)) {
        //3.不存在，直接返回
        return null;
    }

    //4.命中，先把json反序列化
    RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
    JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
    R r = JSONUtil.toBean(data, type);
    LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
    //5.判断是否过期
    if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
        //5.1未过期，直接返回
        return r;
    }

    //5.2已过期，需要缓存重建

    //6.缓存重建
    //6.1获取互斥锁
    String lockkey = LOCK_SHOP_KEY + id;
    boolean lock = tryLock(lockkey);
    //6.2判断是否获取锁成功
    if(lock){
        //6.3成功，开启独立线程，实现缓存重建
        CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
            try {
                //查询数据库
                R r1 = dbFallback.apply(id);
                //写入redis
                this.setWithLogicalExpire(key,r1,time,unit);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                //释放锁
                unlock(lockkey);
            }
        });
    }

    //6.4返回商铺信息
    return r;
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44
• 45
• 46
• 47
• 48
• 49
• 50
• 51
• 52
• 53
• 54

三、优惠券秒杀

1.优惠券秒杀下单

一般流程：

2.超卖问题

请求a查询库存，发现库存为1，请求b这时也来查询库存，库存也为1，然后请求a让数据库减1，这时候b查询到的仍然是1，也继续让库存减1，就会导致超卖。

超卖问题有以下几个解决方案：

• 乐观锁：认为线程安全问题不一定会发生，因此不加锁，只是在更新数据时去判断有没有其它线程对数据做了修改。如果没有修改则认为是安全的，自己才更新数据。如果已经被其它线程修改说明发生了安全问题，此时可以重试或异常。
• 悲观锁：认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行。例如Synchronized、Lock都属于悲观锁

实现乐观锁主要有以下两种方法：

1. 版本号法

每次更新数据库的时候按照版本查询，并且要更新版本。

2. CAS

CAS是英文单词Compare And Swap的缩写，翻译过来就是比较并替换。
CAS机制当中使用了3个基本操作数：内存地址V，旧的预期值A，要修改的新值B。
更新一个变量的时候，只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时，才会将内存地址V对应的值修改为B。

CAS的缺点：

1.CPU开销较大
在并发量比较高的情况下，如果许多线程反复尝试更新某一个变量，却又一直更新不成功，循环往复，会给CPU带来很大的压力。

2.不能保证代码块的原子性
CAS机制所保证的只是一个变量的原子性操作，而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新，就不得不使用Synchronized了。

3.一人一单功能

要求同一个优惠券，一个用户只能下一单

这样的方式会产生并发安全问题：

通过加锁可以解决在单机情况下的一人一单安全问题，但是在集群模式下就不行了（每个jvm都有自己的锁监视器，集群模式下各个服务器的锁不共享）。
因此，我们的解决方案就是实现一个共享的锁监视器，即：
分布式锁：满足分布式系统或集群模式下多进程可见并且互斥的锁。

4.基于redis的分布式锁

命令

setnx = SET if Not eXists

• 将 key 的值设为 value ，当且仅当 key 不存在。

• 若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作

b.普通setnx分布式锁出现的问题

在某个线程获取锁执行业务时若发生阻塞，且阻塞过程中锁超时，此时另一个线程同样来请求锁，发现可以获取锁，但实际上前一个线程还没执行完。

解决方案：

• 在获取锁时存入线程标示（可以用UUID表示）
• 在释放锁时先获取锁中的线程标示，判断是否与当前线程标示一致
• 如果一致则释放锁
• 如果不一致则不释放锁

四、消息队列优化

（三四章先占坑）

五、达人探店

1.发布探店笔记

简单的crud

2.实现点赞功能

需求：

• 同一个用户只能点赞一次，再次点击则取消点赞
• 如果当前用户已经点赞，则点赞按钮高亮显示（前端已实现，判断字段Blog类的isLike属性）

实现步骤：

1. 给Blog类中添加一个isLike字段，标示是否被当前用户点赞
2. 修改点赞功能，利用Redis的set集合判断是否点赞过，未点赞过则点赞数+1，已点赞过则点赞数-1
3. 修改根据id查询Blog的业务，判断当前登录用户是否点赞过，赋值给isLike字段
4. 修改分页查询Blog业务，判断当前登录用户是否点赞过，赋值给isLike字段

3.点赞排行榜

需求：按照点赞时间先后排序，返回Top5的用户
使用SortedSet：

• 通过 ZSCORE 命令获取 SortedSet 中存储的元素的相关的 SCORE 值。
• 通过 ZRANGE 命令获取指定范围内的元素。

完整代码：
BlogController

@RestController
@RequestMapping("/blog")
public class BlogController {

    @Resource
    private IBlogService blogService;

    @PutMapping("/like/{id}")
    public Result likeBlog(@PathVariable("id") Long id) {
        return blogService.likeBlog(id);
    }

    @GetMapping("/hot")
    public Result queryHotBlog(@RequestParam(value = "current", defaultValue = "1") Integer current) {
        return blogService.queryHotBlog(current);
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public Result queryBlogById(@PathVariable("id") String id){
        return blogService.queryBlogById(id);
    }

    @GetMapping("/likes/{id}")
    public Result queryBlogLikes(@PathVariable("id") String id) {
        return blogService.queryBlogLikes(id);
    }
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27

IBlogService

public interface IBlogService extends IService<Blog> {

    Result queryBlogById(String id);

    Result queryHotBlog(Integer current);

    Result likeBlog(Long id);

    Result queryBlogLikes(String id);
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10

BlogServiceImpl

Service
public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {

    @Autowired
    private IUserService userService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result queryHotBlog(Integer current) {
        // 根据用户查询
        Page<Blog> page = query()
                .orderByDesc("liked")
                .page(new Page<>(current, SystemConstants.MAX_PAGE_SIZE));
        // 获取当前页数据
        List<Blog> records = page.getRecords();
        // 查询用户
        records.forEach(blog -> {
            this.queryBlogUser(blog);
            this.isBlogLiked(blog);
        });
        return Result.ok(records);
    }

    @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        // 1、获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        // 2、判断当前登录用户是否已经点赞
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id, user.getId().toString());
        if(score == null) {
            // 3、如果未点赞，可以点赞
            // 3.1、数据库点赞数 +1
            boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked+1").eq("id", id).update();
            // 3.2、保存用户到 Redis 的 set 集合
            if(isSuccess){
                // 时间作为 key 的 score
                stringRedisTemplate.opsForZSet().add(RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id, user.getId().toString(), System.currentTimeMillis());
            }
        } else {
            // 4、如果已点赞，取消点赞
            // 4.1、数据库点赞数 -1
            boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();
            // 4.2、把用户从 Redis 的 set 集合移除
            if(isSuccess){
                stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id, user.getId().toString());
            }
        }
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result queryBlogLikes(String id) {
        String key = RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id;
        // 查询 top5 的点赞用户
        Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);
        if(top5 == null){
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 解析出其中的用户id
        List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
        String join = StrUtil.join(",", ids);
        // 根据用户id查询用户
        List<UserDTO> userDTOS = userService.query().in("id", ids).last("order by filed(id, "+join+")").list()
                .stream()
                .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
                .collect(Collectors.toList());

        return Result.ok(userDTOS);
    }


    private void queryBlogUser(Blog blog) {
        Long userId = blog.getUserId();
        User user = userService.getById(userId);
        blog.setName(user.getNickName());
        blog.setIcon(user.getIcon());
    }

    @Override
    public Result queryBlogById(String id) {
        Blog blog = getById(id);
        
        if(blog == null){
            return Result.fail("笔记不存在！");
        }

        queryBlogUser(blog);
        // 查询 Blog 是否被点赞
        isBlogLiked(blog);

        return Result.ok(blog);
    }

    private void isBlogLiked(Blog blog) {
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        if(user == null){
            return;
        }
        Long userId = user.getId();
        String key = RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + blog.getId();
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
        blog.setIsLike(score != null);
    }
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44
• 45
• 46
• 47
• 48
• 49
• 50
• 51
• 52
• 53
• 54
• 55
• 56
• 57
• 58
• 59
• 60
• 61
• 62
• 63
• 64
• 65
• 66
• 67
• 68
• 69
• 70
• 71
• 72
• 73
• 74
• 75
• 76
• 77
• 78
• 79
• 80
• 81
• 82
• 83
• 84
• 85
• 86
• 87
• 88
• 89
• 90
• 91
• 92
• 93
• 94
• 95
• 96
• 97
• 98
• 99
• 100
• 101
• 102
• 103
• 104
• 105
• 106

六、好友关注

1.关注和取关

基于mysql实现：

基于redis实现：
设置一个给每个用户设置一个key，利用set结构存储关注该用户的人。
代码：

@PutMapping("/{id}/{isFollow}")
public Result follow(@PathVariable("id") Long followUserId,@PathVariable("isFollow") Boolean isFollow){
    return followService.follow(followUserId,isFollow);
}


@Override
public Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    String key = "follows:" + userId;
    //1.判断关注还是取关
    if(isFollow){
        //2.关注，新增数据
        Follow follow = new Follow();
        follow.setUserId(userId);
        follow.setFollowUserId(followUserId);
        boolean success = save(follow);
        if(success){
            //把关注用户的id，放入redis的set集合
            stringRedisTemplate.opsForSet().add(key,followUserId.toString());
        }
    }else{
        //3.取关，删除数据
        boolean success = remove(new QueryWrapper<Follow>().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId));
        //把关注的用户id从redis集合中移除
        if(success)  stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key,followUserId.toString());
    }

    return Result.ok();
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30

@GetMapping("/or/not/{id}")
public Result isFollow(@PathVariable("id") Long followUserId){
    return followService.isFollow(followUserId);
}

@Override
public Result isFollow(Long followUserId) {
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    //1.查询是否关注
    Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId).count();

    return Result.ok(count>0);
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13

2.共同关注

在关注点击关注用户时，用redis的set结构存储自己关注了哪些用户，然后利用集合的交集就能轻松求出共同关注的用户了。

@GetMapping("/common/{id}")
public Result followCommons(@PathVariable("id") Long id){
    return followService.followCommons(id);
}

@Override
public 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()){
        //无交集
        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> users = userService.listByIds(ids)
            .stream()
            .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
            .collect(Collectors.toList());
    return Result.ok(users);
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26

3.关注推送

Feed流产品有两种常见模式：

• Timeline：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
• 智能排序：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

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：

• 拉模式
• 推模式
• 推拉结合
  
  
  
  

这里基于推模式模式实现关注推送，需求：

• 修改新增探店笔记的业务，在保存blog到数据库的同时，推送到粉丝的收件箱
• 收件箱满足可以根据时间戳排序，必须用Redis的数据结构实现
• 查询收件箱数据时，可以实现分页查询
  

4.实现推送功能

推送：

@PostMapping
public Result saveBlog(@RequestBody Blog blog) {
    return blogService.saveBlog(blog);
}

@Override
public Result saveBlog(Blog blog) {
    // 1.获取登录用户
    UserDTO user = UserHolder.getUser();
    blog.setUserId(user.getId());
    // 2.保存探店博文
    boolean success = this.save(blog);
    if(!success) return Result.fail("新增笔记失败！");

    //3.查询笔记作者的所有粉丝
    List<Follow> follows = followService.query().eq("follow_user_id", user.getId()).list();
    //4.推送笔记id给有所粉丝
    for (Follow follow : follows) {
        //4.1获取粉丝id
        Long followId = follow.getUserId();
        //4.2推送
        String key = FEED_KEY+followId;
        stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key,blog.getId().toString(),System.currentTimeMillis());
    }

    // 返回id
    return Result.ok(blog.getId());
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28

读取：

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


@Override
public Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {
    //1.获取当前用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    //2.查询收件箱
    String key = FEED_KEY + userId;
    Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet()
            .reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);
    if(typedTuples==null||typedTuples.isEmpty()) return Result.ok();
    //3.解析数据：blogId，minTime（时间戳），offset
    List<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());
    long minTime = 0;
    int os = 1;
    for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples) {
        //3.1查询id
        String idStr = tuple.getValue();
        ids.add(Long.valueOf(idStr));
        //4.2获取分数（时间戳）
        if(tuple.getScore().longValue()==minTime){
            os++;
        }else os  = 1;
        minTime = tuple.getScore().longValue();
    }
    //4.根据id查询blog
    String idStr = StrUtil.join(",", ids);
    List<Blog> blogs = query()
            .in("id",ids).last("ORDER BY FIELD(ID,"+idStr+")").list();
    for (Blog blog : blogs) {
        queryBlogUser(blog);
        isBlogLiked(blog);
    }
    //5.封装并返回
    ScrollResult r = new ScrollResult();
    r.setList(blogs);
    r.setOffset(os);
    r.setMinTime(minTime);

    return Result.ok(r);
}

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44
• 45
• 46

七、签到功能

1.数据库实现

实现

3.具体代码

@PostMapping("/sign")
public Result sign(){
    return userService.sign();
}

 @Override
 public Result sign() {
     //1.获取当前用户
     Long userId = UserHolder.getUser().getId();
     //2.获取日期
     LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
     //3.拼接key
     String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
     String key = USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;
     //4.获取今天是本月的第几天
     int dayOfMonth = now.getDayOfMonth() - 1;
     //5.写入redis
     stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key,dayOfMonth,true);
     return Result.ok();
 }

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20