视频播放接口 feed 的设计思路

本篇笔记旨在记录视频播放接口 feed 的设计思路，其可以完成拉取最近30次的视频极其社交互动信息的功能。

相应接口

首先要定义一个处理响应信息的结构体：

go 复制代码

type feedResponse struct {
    Response  entity.Response
    VideoList []entity.VideoResponse `json:"video_list,omitempty"`
    NextTime  int64                  `json:"next_time,omitempty"`
}

其中 Response 是服务状态信息，VideoList 是含有社交互动信息的视频信息列表，NextTime 是最新视频响应信息。

同时，由于要播放社交信息，包括点赞数，评论数，是否已经点赞等，此处还需要定义一个新的视频信息结构体来存放相关信息：

go 复制代码

type VideoResponse struct {
    Id            int64    `json:"id"`
    Author        UserData `json:"author"`
    PlayUrl       string   `json:"play_url"`
    CoverUrl      string   `json:"cover_url"`
    FavoriteCount int64    `json:"favorite_count"`
    CommentCount  int64    `json:"comment_count"`
    IsFavorite    bool     `json:"is_favorite"`
    Title         string   `json:"title"`
}

接下来 feed 接口任务就是：搜索并且排序所有要播放的视频信息，并且把这些信息按照上述形式存储，再写入 json 传给前端。

feed 接口设计思路

获取 last_time

即获得上次上次视频时间信息，找不到就用当前信息来替代：

go 复制代码

LastTimeStr := c.DefaultQuery("last_time", "")
var LastTime int64
CurrentTime := time.Now().Unix()
if LastTimeStr != "" {
    LastTimeTemp, err := time.Parse(time.RFC3339, LastTimeStr)
    if err != nil {
        c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"status_code": -1, "status_msg": "Fail to get the last time."})
        return
    }
    LastTime = LastTimeTemp.Unix()
} else {
    LastTime = CurrentTime
}

这个时间作用是获得一个合理的搜索时间范围，防止数据库中有不合法的视频信息存在。

获取视频 id 和对应作者 id 列表

此处采用模块化编程思路，具体获取的操作封装为一个函数实现，feed 中直接调用该函数并且获取总共获取到的视频总数：

go 复制代码

var videoList []entity.Video
var videoIdList []int64
var authorIdList []int64

// 获得接收视频的总量，并且在相关列表填入信息
numVideo, err := service.GetNumVideo(&videoList, &videoIdList, &authorIdList, LastTime, global.MaxNumVideo)
if err != nil {
    c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"status_code": -1, "status_msg": "Fail to get the number of video."})
    return
}

这个列表信息的获取只需要调用 GORM 对数据库进行搜索即可：

go 复制代码

// GetNumVideo 获取视频列表中符合结果的视频数据，以及相应的视频，作者信息列表
func GetNumVideo(videos *[]entity.Video, videoIdList *[]int64, AuthorIdList *[]int64, LastTime int64, MaxNumVide int) (int, error) {
    // 给定搜索条件以及搜素顺序填充视频列表
    query := global.DB.Order("created_at desc").
        Limit(MaxNumVide).
        Where("UNIX_TIMESTAMP(created_at) <= ?", LastTime)
    query.Find(videos)

    // 获得视频总数
    numVideo := len(*videos)

    // 统计作者 id 以及视频 id
    *AuthorIdList = make([]int64, numVideo)
    *videoIdList = make([]int64, numVideo)
    for i, video := range *videos {
        (*AuthorIdList)[i] = video.UserId
        (*videoIdList)[i] = video.VideoId
    }

    return numVideo, nil
}

其实这里归根到底实现的是一个数据库 sql 语句的操作。

特别的，如果视频总数为0，那么证明此时整个服务中没有视频信息，可以返回了，如果不为0，再进行后续操作。

获得点赞信息

每个视频的点赞信息都依赖数据库检索，以一个结构体进行存储：

go 复制代码

type VideoLikeCnt struct {
    VideoId int64 `gorm:"column:video_id;primary_key;NOT NULL"`
    LikeCnt int64 `gorm:"column:like_cnt"`
}

那么只要根据视频 id 获得一个 VideoLikeCnt 的列表，就可以获得每个视频的点赞信息了，获取方式封装在一个函数中

go 复制代码

func QueryLikeCountListByVideoIdList(videoIdList *[]int64) ([]entity.VideoLikeCnt, error) {
    var getLikeCountList []entity.VideoLikeCnt
    result := global.DB.Model(&entity.Like{}).Select("video_id", "count(video_id) as like_cnt").Where(map[string]interface{}{"video_id": *videoIdList}).Group("video_id").Find(&getLikeCountList)
    if result.Error != nil {
        err := errors.New("likesList query failed")
        return nil, err
    }
    return getLikeCountList, nil
}

// Feed 中调用方式
LikeVideoList, err := QueryLikeCountListByVideoIdList(&videoIdList)

特别注意，上述查找方式中，如果一个视频点赞量为0，那么其认为是零值，不会被存储到返回列表中。因此，实际上 LikeVideoList 很可能有数据缺失，因此在实际上填充视频点赞信息时还要多一层处理------即如果对应视频 id 能在 LikeVideoList 中被找到，则返回对应的 LikeCnt, 否则返回0，这个可以封装在一个函数中：

go 复制代码

// 在一个给定 VideoLikeCnt 列表中查找给定视频 id 是否存在，不存在返回 0，存在返回点赞值
func FindVideoIdFromVideoLikeCntList(videoId int64, likeCountList *[]entity.VideoLikeCnt) int64 {
    for _, element := range *likeCountList {
        if videoId == element.VideoId {
            return element.LikeCnt
        }
    }
    return 0
}

获得评论数量

这个数量获取和点赞数获取相同，此处省略细节，仅仅列出大纲：

定义视频评论数量结构体 VideoCommentCnt
通过视频 id 列表结合数据库查找获得他们对应的评论数，用信息构造一个 VideoCommentCnt 列表
其中的信息并不完整，对未存入的视频，都统一返回0处理

获得当前用户对该视频点赞/该作者关注情况

自然，这个和登录状态有关，如果未登录，直接默认设置为0。由此我们需要检查 token 权鉴，相关查询到的登录结果存入 isLogged 这一标识当中。

在登录状态下，直接从数据库中搜索即可完成点赞和关注两个状态的判断，此处直接根据当前 id 和视频 id，作者 id 进行数据库搜索即可，实现略。

写入信息

最后只要把上述获得所有信息写入一个列表中，然后把这个列表输出，此处只是一些体力活，细节省略。特别的，此处还有一个需要实现的任务就是根据作者 id 获得作者信息，但这个也只需要封装一个函数 func UserInfoByUserId(userId int64) (userdata entity.UserData, err error)，并结合登录状态修改关注状态即可。

总结

以上思路实现了一个 feed 接口的简易模式，实现过程比较繁琐，但是整体流程比较清晰，也具有相当的项目锻练价值。

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相应接口

feed 接口设计思路

获取 last_time

获取视频 id 和对应作者 id 列表

获得点赞信息

获得评论数量

获得当前用户对该视频点赞/该作者关注情况

写入信息

总结