Redis实战篇笔记（最终篇）

Redis实战篇笔记（七）

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前言

本系列文章是Redis实战篇笔记的最后一篇，那么到这里Redis实战篇的内容就要结束了，本系列文件涵盖了Redis作为缓存在实战项目中的大多数用法

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达人探店

发布和查看探店笔记

这个两个功能就是普通的业务，没有用到 redis，所以我把他们合到一起了

发布探店笔记
我们点击下面的加号就可以发布一篇探店笔记

这里的上传图片，如果是一般的业务会上传到一个文件服务器，但是他这里选择上传到了我们的前端服务器

这个 IMAGE_UPLOAD_DIR 就是前端服务器放图片的地方，要改成自己所对应的位置

我们像这样就写好了一篇探店笔记，然后我们点发布，就会跳转到个人中心，并且在主页的最后也能看见我们发布的笔记

我们点击看我们刚发布的笔记，会报错，是因为我们还没有实现这个功能，我们点击查看，就可以看到前端访问的接口，接下来我们就去实现它

**这就是 查看笔记的方法 ** queryBlogById 是我们要实现的方法， querHotBlog 是代码已经写好的。由于没有涉及到 Redis 的操作，这里就不再过多解释了。

@Resourceprivate IUserService userService;@Overridepublic Result queryHotBlog(Integer current) {// 根据用户查询Page<Blog> page = this.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(this::queryBlogUser);return Result.ok(records);}@Overridepublic Result queryBlogById(Long id) {// 1. 查询blogBlog blog = getById(id);if(blog==null){return Result.fail("笔记不存在");}// 2. 查询blog有关的用户queryBlogUser(blog);return Result.ok(blog);}private void queryBlogUser(Blog blog) {Long userId = blog.getUserId();User user = userService.getById(userId);blog.setName(user.getNickName());blog.setIcon(user.getIcon());}

实现后，效果就是这样了。

点赞

代码中实现的点赞是 连续点赞的功能，但是这样的功能是不好的，如果有人调用这个接口，一直刷赞，数据库直接就爆了，所以我们要对这个功能进行改造

改造后的需求：

1. 同一个用户只能点赞一次，再次点击则取消点赞
2. 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Blog类的 isLike 属性）

那我们怎样来标记用户是否点赞过？ 用 Redis 的 set集合可以实现，set 集合我们已经用了好几次了，set中的元素是不能重复的，可以用来标记

    @Overridepublic Result likeBlog(Long id) {// 1.获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 2.判断当前登录用户是否已经点赞Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(BLOG_LIKED_KEY, userId.toString());// 3.如果未点赞，可以点赞if(BooleanUtil.isFalse(isMember)){// 起始这里我觉得也可以做一个异步任务，利用 Redis的高效性，去实现与用户的交互// 用异步任务来去修改数据库，感觉 Redis 和 数据库都可以这么来用// 3.1 数据库点赞数+1boolean isUpdate = update().setSql("liked=liked+1").eq("id", id).update();// 3.2 保存用户到 Redis的 set 集合if(isUpdate){stringRedisTemplate.opsForSet().add(BLOG_LIKED_KEY,userId.toString());}}else {// 4. 如果已经点赞，取消点赞// 4.1 数据库点赞数 -1boolean isUpdate = update().setSql("liked=liked-1").eq("id", id).update();// 4.1 把用户从Redis的 set 集合移除if(isUpdate){stringRedisTemplate.opsForSet().remove(BLOG_LIKED_KEY,userId.toString());}}return Result.ok();}

点赞排行榜

我们在探店笔记的详情页面，应该按照点赞的时间显示出来，比如最早点赞的 TOP5，形成点赞排行榜
但是我们刚才在实现点赞功能的时候，用的是 set 集合，但 set 集合中的元素是无序的，这就不符合我们的功能，所以我们要换一个数据结构，即能保留 set 的无序特点，又会使其中的元素有序，那就是 Redis 的 SortedSet
那接下来，我们就要去改造一下我们之前写的点赞功能

其实就是把之前用 set 集合的操作 换成 SortSet

    @Overridepublic Result likeBlog(Long id) {// 1.获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 2.判断当前登录用户是否已经点赞Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(BLOG_LIKED_KEY, userId.toString());// 3.如果未点赞，可以点赞if(score==null){// 3.1 数据库点赞数+1boolean isUpdate = update().setSql("liked=liked+1").eq("id", id).update();// 3.2 保存用户到 Redis的 set 集合if(isUpdate){stringRedisTemplate.opsForZSet().add(BLOG_LIKED_KEY,userId.toString(),System.currentTimeMillis());}}else {// 4. 如果已经点赞，取消点赞// 4.1 数据库点赞数 -1boolean isUpdate = update().setSql("liked=liked-1").eq("id", id).update();// 4.1 把用户从Redis的 set 集合移除if(isUpdate){stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(BLOG_LIKED_KEY,userId.toString());}}return Result.ok();}private void isLiked(Blog blog){// 1.获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 2.判断当前登录用户是否已经点赞Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(BLOG_LIKED_KEY, userId.toString());blog.setIsLike(score!=null);}

**那接下来我们就去实现这个点赞排行榜

@Overridepublic Result queryBlogLikes(Long id) {String key= BLOG_LIKED_KEY+id;// 1. 查询 top5 的点赞用户 zrange key 0 4Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);if(top5==null||top5.isEmpty()){return Result.ok(Collections.emptyList());}// 这里用了大量的 stream流来处理集合，不太懂 stream流的朋友可以先去学习一下stream流List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());String idStr = StrUtil.join(",", ids);// 这里的 sql，没有默认的是因为，默认的排序它会按 id 降序排列，不符合我们的需求。List<UserDTO> userDTOS = userService.query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list().stream() // 这里处理一下是脱敏.map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class)).collect(Collectors.toList());return Result.ok(userDTOS);}
// 因为未登录用户会获取 user失败，所以这里加一下，其实这样做是不好的，业务容易乱，以后未登录
// 用户要使用的地方肯定还会有，所以建议还是写在 拦截器里。private void isLiked(Blog blog){// 1.获取登录用户UserDTO user = UserHolder.getUser();if (user==null){return;}Long userId = user.getId();// 2.判断当前登录用户是否已经点赞Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(BLOG_LIKED_KEY, userId.toString());blog.setIsLike(score!=null);}

至此，达人探店的模块我们也学完了，在这个模块，我们主要去使用了 Redis 中关于 set 和 SortedSet 的使用。🤗

好友关注

关注和取关

这个功能也没有用到 Redis， 也只是简单的业务，这里也就简单的记一下
其实这也是个挺常见的功能，不跟视频自己也可以手敲出来，这里就只记录 service层的代码

 @Overridepublic Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 1.判断到底是关注还是取关if(isFollow==true){Follow follow = new Follow();follow.setUserId(userId);follow.setFollowUserId(followUserId);save(follow);}else {remove(new QueryWrapper<Follow>().eq("user_id",userId).eq("follow_user_id",followUserId));}return Result.ok();}@Overridepublic 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);}

共同关注

其实之后的课程有点为了练这个 Redis 而去开发的这个功能😢，但还是学完吧，也没有几节了
既然要实现 共同关注，那肯定要 先获取 两个用户的关注列表，然后去求交集，那在 Redis 中 set 集合是可以求交集的，所以我们这次用 set 集合来实现求共同关注的功能。在实现这个功能之前，我们先来实现下面两段代码
这两段 代码与共同关注没有什么关系，是用来完善用户的一些信息

// UserController
// 这个是用来点击头像，进入主页
@GetMapping("{id}")public Result queryUserById(@PathVariable("id") Long userId){User user = userService.getById(userId);if(user==null){return Result.ok();}UserDTO userDTO = BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);return Result.ok(userDTO);}
// BlogController
// 这个是进入主页后，显示这个博主的博客
@GetMapping("/of/user")public Result queryBlogByUserId(@RequestParam(value = "current",defaultValue = "1")Integer current,@RequestParam("id") Long id){Page<Blog> page = blogService.query().eq("user_id", id).page(new Page<>(current, SystemConstants.MAX_PAGE_SIZE));List<Blog> records = page.getRecords();return Result.ok(records);}

下面我们就来写共同关注的代码，首先我们要把之前写的关注稍微改一下，就是操作完数据库后，把关注列表形成一个 set 添加到 Redis 中。

@Overridepublic Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 1.判断到底是关注还是取关if(isFollow==true){Follow follow = new Follow();follow.setUserId(userId);follow.setFollowUserId(followUserId);boolean save = save(follow);if(save){stringRedisTemplate.opsForSet().add("follows:"+userId,followUserId.toString());}}else {remove(new QueryWrapper<Follow>().eq("user_id",userId).eq("follow_user_id",followUserId));stringRedisTemplate.opsForSet().remove("follows:"+userId,followUserId.toString());}return Result.ok();}

然后我们来写 共同关注

@Overridepublic Result followCommons(Long id) {// 这里还是用来一些流操作的，不熟悉的朋友还是建议去看看流。// 其实这里真正要说的也就是求交集了 set 的 intersect命令Long userId = UserHolder.getUser().getId();String key="follows:"+userId;String followedKey="follows:"+id;Set<String> intersect = stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key, followedKey);if(intersect==null||intersect.isEmpty()) return Result.ok(Collections.emptyList());List<Long> ids = intersect.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());List<UserDTO> users = userService.listByIds(ids).stream().map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class)).collect(Collectors.toList());return Result.ok(users);}

其实上面两个真的没有什么太多新的东西,用到的 Redis 的部分也是比较少的,想要学 Redis 的朋友也可以跳过这两节.

关注推送

关注推送也叫 Feed 流,直译为 投喂,为用户持续的提供 “沉浸式” 的体验,通过无限下拉获取新的信息

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,推送用户感兴趣的信息来吸引用户
  • 优点: 投喂用户感兴趣信息,用户粘度高,容易沉迷
  • 缺点: 如果算法不精确,可能起反作用

我们这个 个人页面,是基于关注的好友来做 Feed 流,因此采用 TIMELine 的模式,该模式的实现有三种

1. 拉模式
2. 推模式
3. 推拉结合

拉模式

每个博主都会有一个发件箱,当他们发布消息的时候,都会先发到他们自己的发件箱当中,并且都带上时间戳,然后当有一个用户下拉刷新它的收件箱的时候,这时候,系统会从这个用户所关注的博主的发件箱中拉取信息,然后按时间戳排序.下面这个国就演示了这个过程,但是我们想想,它每下拉一次我们就都要给它拉取一次,并且还要排序,那这样性能是不是就不是很好,那我们接下来继续看 推模式

推模式

而推模式就与拉模式不太一样了,每个博主没有收件箱 了,而是把信息直接发给粉丝的收件箱,并且在收件箱内部排好序,这样粉丝下来刷新的时间,就直接从收件箱中取就可以了.这样就弥补了拉模式的效率问题.但是推模式同样有一个问题,就是如果有一个博主的粉丝很多,那它要给粉丝发消息就要发多份,这个数据量上来了,系统也没法承受,那么能不能把 这两种模式的优点结合起来呢,那就是接下的推拉模式了

推拉模式

在推拉模式中,我们将博主分为 大V 和普通博主,大V的粉丝数很多,通常几千万,而普通博主的粉丝数就比较少了.
我们也把粉丝分为普通粉丝和活跃粉丝.
对于 大V来说,他的粉丝数很多,所以肯定不能用推模式,所以就用拉模式.但是对于一些活跃粉丝还是用推模式,因为这些活跃粉丝经常取看他们博主的信息,所以效率要高一些,而对于哪些普通粉丝就用拉模式,因为他们对博主的关注也不是很多,所以效率吗,慢一点也就慢一点了,而对于普通博主来说,他的粉丝数目没有那么多,所以用推模式也耗费不少资源.

下面我们再来对比一下这三种模式的优缺点.

那对于我们这个系统,不会有大v,所以我们这采用推模式来实现.

关注推荐的实现

需求：

1. 修改新增探店笔记的业务，在保存 blog 到数据库的时候，推送的收件箱
2. 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
3. 查询收件箱时，可以实现分页查询。

我们先来修改新增博客的业务，这个业务用到了 Redis的 set结构来作为用户的收件箱，并把这个博客推送到这个博客的主人的粉丝的收件箱。

 @Overridepublic Result saveBlog(Blog blog) {// 获取登录用户UserDTO user = UserHolder.getUser();blog.setUserId(user.getId());// 保存探店博文boolean isSuccess = save(blog);if(!isSuccess){return Result.fail("新增笔记失败");}List<Follow> follows = followService.query().eq("follow_user_id", user.getId().toString()).list();for (Follow follow : follows) {//获取粉丝 idLong userId = follow.getUserId();//推送String key="feeds:"+userId;stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key,blog.getId().toString(),System.currentTimeMillis());}// 返回idreturn Result.ok(blog.getId());}

然后我们再来实现粉丝查看自己的收件箱，展示出这个用户所关注的博主的文章
但是我们这里想一下，这里的分页还能是传统的分页吗？
我们看下面这条图，t1时，查询5条，但是 t2这是又传过来了一个数据，t3这时候又查询5条数据，从头开始查的话，会查重一个。这就不是我们想要的，那怎么解决查重，就是滚动查询

在滚动查询的时候
t1 和 t2 都是与上述一样，但是 t3时刻读取第二页，是从上回 的lastId 的下一个开始查的，这样就避免了查重，但是在 Redis 中如何实现呢，我们可以利用 SortedSet 来实现。

**SortedSet 中有一条命令是 **
ZREVRANGEBYSCORE 是用 score 来搜索

其中 max ,min是排序的范围，max是最大值，min是最小值。WITHSCORES是返回时带着分数 offset是偏移量，是从最大值的哪一个开始排序，0就是从最大值开始，1就是从最大值的下一个开始。count就是查几个。

那么我们就可以用时间戳来当分数，最新的时间戳就是最大的分数，排在第一位。第一次的时候可以拿当前时间戳，因为对于当前来说，当前时间戳是最大的，最小值我们不关心，就用 0. 第一次 offset 用0，因为第一次分数最大的我们也要。
然后往后 max 就应该是上回查询的最小分数，最小还是0，但是这时的 offset就应该是 1了，因为这次的最小分数是上一会的最小元素，我们上回已经查过了，这次不需要了。所以 offset 要用 1. 具体如下

但是如果两个元素的时间戳一样怎么办？如果这个用户关注了很多博主，这些博主可能会在同一时间发布文章，都会推送到这个用户的收件箱。我们看下面的图看一下有什么问题

我们看一下，m7和m6的分数都是 6，第二次查看的时候还是出现了 6，这是为什么，因为，我们第二次查询的时候 max 是上回的 min，上回的 min是6，而我们的第二次的 offser 是 1，也就是 从分数为 6 的下一个开始，那分数为6 的从上往下 第一个是 m7，第二个是 m6，那可不是要从 m6开始查嘛，所以我们的 offset也要改，就是上一次最小分数的个数是多少，我们下一次的 offset就是多少，还是这个我们来开，6有两个，那第二次我们的 offser 就是 2，分数为6的第一个是m7,往下移动 2位，不就刚好把 上一次我们查到的 分数为6的隔过去了嘛、
有的朋友可能这里会有的疑惑，如果我 m5 也是 6，你offset不就是 3了，不就把 m5 也隔过去了？
其实不是这样的，查重复的，我们只在上一次我们查到的里面查重复，不是对于整个 set 查。下面看效果

那思路有了，代码怎么实现呢，我们先来看接口的规范

我们在一次查询中，就要把 本次的最小时间戳和下一次要用的偏移量算出来，传给前端，前端下一次再调用这个接口的时候，就用这两个。下面是具体代码实现

 @Overridepublic Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {//1. 获取当前用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();//2. 查询收件箱 ZREVRANGEBYSCORE key max min LIMIT offset countString key="feeds:"+userId;//3. 解析数据：blogId,timestamp,offset// 这里的 TypedTuple 是一个元组，里面有你要查的数据，以及分数Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 3);// 非空判断if(typedTuples==null||typedTuples.isEmpty()){return Result.ok();}//4. 根据id查询blogList<Long> ids=new ArrayList<>(typedTuples.size());long minTime=0;int os=1;// 接下来就是算 mintime 和 offset,其实这里我们还是用了一点点小算法，用一个 mintime// 变量来接受最小时间戳，然后每次从元组获取到时间戳，我们就赋给 mintime，这样遍历完// 后，mintime 就是最小的// 然后是 算 offset,这里我们根据 mintime，我们刚才不是说了嘛，遍历的过程中每获取一次// time ，就赋给 mintime,那么我们在赋之前，加一步，判断当前获取的这个 time 与 mintime//是否相等，相等，就让 os++，不相等就让 minTime=time,最后重置 os，到最后 os 一定是// 最小的时间戳的重复次数。// 其实else 里面 的赋值可以去掉，因为最后还会赋值。for (ZSetOperations.TypedTuple<String> typedTuple : typedTuples) {//4.1 获取博客idids.add(Long.valueOf(typedTuple.getValue()));long time = typedTuple.getScore().longValue();if(time==minTime){os++;}else {minTime=time;os=1;}minTime = time;}//5. 封装并返回String idStr = StrUtil.join(",", ids);List<Blog> blogs = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();for (Blog blog : blogs) {// 查询 blog 有关的用户queryBlogUser(blog);// 查询blog 是否被点赞isLiked(blog);}ScrollResult scrollResult = new ScrollResult();scrollResult.setList(blogs);scrollResult.setOffset(os);scrollResult.setMinTime(minTime);return Result.ok(scrollResult);}

那么今天关于好友关注这个模块就学完了，虽然前面的比较简单，但是最后一个理解起来还是有一定难度的

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总结

最后的最后，还是希望Redis实战篇系列比较可以对大家的学习以及工作有一定的帮助，那我们的实战篇笔记就到这里撒花完结了，朋友们，我们高级篇再见。

我是Mayphyr,从一点点到亿点点，我们下次再见