Day26: Redis入门、开发点赞功能、开发我收到的赞的功能、重构点赞功能、开发关注、取消关注、开发关注列表、粉丝列表、重构登录功能

Redis入门

简介

• Redis是NoSQL数据库（Not only SQL）
• 值支持多种数据结构（key都是string）：字符串、哈希、列表、集合、有序集合
• 把数据存在内存中，速度惊人；
• 同时也可以讲数据快照（数据备份，定时跑一次）/日志**（AOF，实时存命令）**存在硬盘上，保证数据安全性；
• Redis典型的应用场景包括:缓存、排行榜、计数器、社交网络、消息队列等。

Redis安装

• mac端使用homebrew进行安装：

brew install redis

• 安装完成后，你可以使用以下命令来启动Redis服务器：

redis-server /usr/local/etc/redis.conf

• 你也可以设置Redis作为后台服务运行：

brew services start redis

• 运行redis客户端：

iris@MateBook ~ % redis-cli
127.0.0.1:6379> select 1
OK

Redis基本使用

• 相比于python用下划线连接两个单词，redis用冒号:
• 定位数据库：(默认是0）

127.0.0.1:6379> select 1
OK
127.0.0.1:6379[1]> select 2
OK
127.0.0.1:6379[2]> select 10
OK
127.0.0.1:6379[10]> select 0

• 运算strings：

127.0.0.1:6379> set test:count 1 //插入
OK
127.0.0.1:6379> get test:count //查找
"1"
127.0.0.1:6379> incr test:count //加1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> get test:count 
"2"
127.0.0.1:6379> decr test:count //减1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get test:count
"1"

• 运算hashes（hget，hset ）：可以理解为strings是key是string，value是单个的hashmap，hashes是key是string，value是hashmap的hashmap。

127.0.0.1:6379> hset test:user id 1 //指明field
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hest test:user name zhangsan
(error) ERR unknown command 'hest', with args beginning with: 'test:user' 'name' 'zhangsan' 
127.0.0.1:6379> hset test:user name zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget test:user id
"1"
127.0.0.1:6379> hget test:user username //查不到返回nil
(nil)
127.0.0.1:6379> hget test:user name

• 运算list：相当于一个双向容器，左近左出就是stack，左进右出就是队列。

127.0.0.1:6379> lpush test:ids 101 102 103 //l表示左，从左边依次插入101 102 103
(integer) 3
127.0.0.1:6379> llen test:ids// llen输出list长度
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lindex test:ids 0// 0位置对应的值
"103"
127.0.0.1:6379> lindex test:ids 2
"101"
127.0.0.1:6379> lrange test:ids 0 2 //从0-2位置对应的值
1) "103"
2) "102"
3) "101"
127.0.0.1:6379> rpop test:ids //从右边出队，相当于队列
"101"
127.0.0.1:6379> rpop test:ids 
"102"
127.0.0.1:6379> rpop test:ids 
"103"

list作为栈：

127.0.0.1:6379> lpush test:ids 100
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush test:ids 101
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush test:ids 102
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lpush test:ids 103
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lpop test:ids
"103"
127.0.0.1:6379> lpop test:ids
"102"
127.0.0.1:6379> lpop test:ids
"101"
127.0.0.1:6379> lpop test:ids
"100"

• 运算set：元素无序且不能重复

127.0.0.1:6379> sadd test:teachers aaa vvv bbb cccc ddd //sadd添加元素
(integer) 5
127.0.0.1:6379> scard test:teachers //查找元素数量
(integer) 5
127.0.0.1:6379> spop test:teachers //随机弹出一个元素（可用于抽奖）
"bbb"
127.0.0.1:6379> spop test:teachers
"vvv"
127.0.0.1:6379> scard test:teachers
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers test:teachers //列出所有元素
1) "aaa"
2) "cccc"
3) "ddd"

• 运算sorted set：按分数进行排序**（跳表）**

127.0.0.1:6379> zadd test:students 10 aaa 20 bbb 30 ccc 40 ddd 50 eee //值是aaa分数是10
(integer) 5
127.0.0.1:6379> zcard test:students //查找数量
(integer) 5
127.0.0.1:6379> zscore test:students aaa //查找对应值对应的分数
"10"
127.0.0.1:6379> zscore test:students c
(nil)
127.0.0.1:6379> zscore test:students ccc
"30"
127.0.0.1:6379> zrank test:students ccc //查找对应值对应的分数的排名（默认升序）
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange test:students 0 2 //查找排名在范围内的元素
1) "aaa"
2) "bbb"
3) "ccc"

• 全局命令

127.0.0.1:6379> keys * //列举所有key
1) "test:students"
2) "test:teachers"
3) "test:user"
4) "test:count"
127.0.0.1:6379> keys test* //列出所有test开头的key
1) "test:students"
2) "test:teachers"
3) "test:user"
4) "test:count"
127.0.0.1:6379> type test:user //列出key对应的value的数据类型
hash
127.0.0.1:6379> type test:ids
none
127.0.0.1:6379> exists test:user //查找是否存在key，存在1，不存在0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists test:id
(integer) 0
127.0.0.1:6379> del test:user //删除对应的key
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists test:user
(integer) 0
127.0.0.1:6379> expire test:students 10 //为key设置过期时间，单位为s
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "test:teachers"
2) "test:count"

整合Redis到Springboot

导包（xml文件）

<dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
      // <version>3.2.4</version>
  </dependency>

• 这里可以不置顶版本，maven会自动去父pom中找版本，找不到就用最新版本，我的父pom的版本是3.3.0M1

配置Redis（application.properties)

配置属性文件：

# Redis
spring.data.redis.database = 11
spring.data.redis.port=6379
spring.data.redis.host=localhost

默认端口6379，指定database是哪一号

编写配置类：Configuration/RedisConfig

@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory){
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(factory);
        
        //序列化的方式（数据转换的方式）
        //设置key的序列化方式
        template.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
        
        //设置value的序列化方式
        template.setValueSerializer(RedisSerializer.json());
        
        //设置hashes的key的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
        
        //设置hashes的value的序列化方式
        template.setHashValueSerializer(RedisSerializer.json());
        
        template.afterPropertiesSet();
        
        return template;
        
        
    }
}

• 主要是设置redis的序列化方式（就是查到之后我们用什么样的数据类型去接，调用RedisSerializer.string()等工具类；
• template.afterPropertiesSet(); 执行后触发修改；
• Redis建立连接需要注入RedisConnectionFactory factory 工厂

访问Redis

编写RedisTests测试类

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@ContextConfiguration(classes = CommunityApplication.class)
public class RedisTests {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Test
    public void testStrings() {
        String redisKey = "test:count";//相当于test_count

        redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, 1);

        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().get(redisKey));

        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().increment(redisKey));

        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().decrement(redisKey));
    }

    @Test
    public void testHashes() {
        String redisKey = "test:user";

        redisTemplate.opsForHash().put(redisKey, "id", 1);
        redisTemplate.opsForHash().put(redisKey, "username", "zhangsan");

        System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get(redisKey, "id"));
        System.out.println(redisTemplate.opsForHash().get(redisKey, "username"));
    }

    @Test
    public void testLists() {
        String redisKey = "test:ids";

        redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey, 101);
        redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey, 102);
        redisTemplate.opsForList().leftPush(redisKey, 103);

        System.out.println(redisTemplate.opsForList().size(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForList().index(redisKey, 0));
        System.out.println(redisTemplate.opsForList().range(redisKey, 0, 2));

        System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForList().leftPop(redisKey));
    }

    @Test
    public void testSets() {
        String redisKey = "test:teachers";

        redisTemplate.opsForSet().add(redisKey, "刘备", "关羽", "张飞", "赵云", "黄忠");

        System.out.println(redisTemplate.opsForSet().size(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForSet().members(redisKey));
    }

    @Test
    public void testSortedSets() {
        String redisKey = "test:students";

        redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "唐僧", 80);
        redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "悟空", 90);
        redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "八戒", 50);
        redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "沙僧", 70);
        redisTemplate.opsForZSet().add(redisKey, "白龙马", 60);

        System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().zCard(redisKey));
        System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().score(redisKey, "八戒"));
        System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(redisKey, "八戒"));
        System.out.println(redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(redisKey, 0, 2));
    }

  @Test
    public void testKeys() {
        redisTemplate.delete("test:count");

        System.out.println(redisTemplate.hasKey("test:count"));

        redisTemplate.expire("test:user", 10, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

• set->set;
• lpush->leftPush
• lpop->leftPop
• hset->put
• hget->get...

上面的方法每次都要传入key，会很麻烦，有一个方法是设置绑定变量，然后操作跟之前的一样的：

 //多次访问同一个key，可以减少网络开销
    @Test
    public void testBoundOperations() {
        String redisKey = "test:count";
        //绑定操作
        BoundValueOperations boundValueOperations = redisTemplate.boundValueOps(redisKey);
        boundValueOperations.increment();
        boundValueOperations.increment();
        boundValueOperations.increment();
        boundValueOperations.increment();
        boundValueOperations.increment();
        boundValueOperations.get();


    }

Redis事务

• 事务管理比较简单；
• 启动事务后讲命令存在队列中，事务提交后统一批量的进行执行；
• 如何在Spring中启用，声明式事务不常用，使用编程式事务：

@Test
public void testTransaction() {
    Object obj = redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
        @Override
        public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
            String redisKey = "test:tx";
            //启用事务
            operations.multi();
            operations.opsForSet().add(redisKey, "zhangsan");
            operations.opsForSet().add(redisKey, "lisi");
            operations.opsForSet().add(redisKey, "wangwu");

            System.out.println(operations.opsForSet().members(redisKey));
            return operations.exec();
        }
    });

    System.out.println(obj);
}

这段代码是在Spring Data Redis中使用编程式事务。它使用redisTemplate.execute()方法执行一个SessionCallback，在这个回调中，它启动一个Redis事务，然后执行一系列的操作。
下面是这段代码的详细解释：

1. redisTemplate.execute(new SessionCallback() {...})：这是Spring Data Redis提供的一种执行Redis操作的方式。SessionCallback是一个回调接口，它的execute方法会在Redis操作执行时被调用。
2. operations.multi()：这行代码启动了一个Redis事务。在事务中，所有的命令都会被序列化和缓存，然后在exec()方法被调用时一次性执行。
3. operations.opsForSet().add(redisKey, "zhangsan")、operations.opsForSet().add(redisKey, "lisi")、operations.opsForSet().add(redisKey, "wangwu")：这些代码在Redis的set中添加了三个元素。这些操作都在事务中，所以它们不会立即执行，而是会在exec()方法被调用时执行。
4. System.out.println(operations.opsForSet().members(redisKey))：这行代码试图打印出set的所有成员。但是因为这个操作也在事务中，所以在exec()被调用之前，它会返回null。
5. return operations.exec()：这行代码执行了事务，这意味着所有在multi()和exec()之间的操作都会被一次性执行。exec()方法返回一个List，其中包含了事务中每个操作的结果。
   总的来说，这段代码在一个Redis事务中添加了三个元素到一个set中，然后试图打印出这个set的所有成员，但是因为打印操作也在事务中，所以它会返回null。最后，它执行了事务，并返回了事务的结果。

最后的 输出结果：

• 本来查询是空的，这是因为处在redis的事务中的查询不会被立即执行；
• 之后打印出来的内容是obj的结果，也就是事务中每个操作的结果。前面的1，1，1就是插入的时候返回的影响的行数(类似于MySQL）

开发点赞功能

点赞

• 支持对帖子、评论点赞。
• 第1次点赞，第2次取消点赞。

首页点赞数量

• 统计帖子的点赞数量。

详情页点赞数量

• 统计点赞数量。
• 显示点赞状态。

因为实时性要求很高，存到redis中，速度快。

数据访问层

（不用写。比较简单，redis类似于操作map，直接集合到业务层）

业务层

写生成key的工具类

因为会生成很多各种各样的key，写一个工具类生成key：

public class RedisKeyUtil {

    private static final String SPLIT = ":";//分隔符

    //存实体的赞
    private static final String PREFIX_ENTITY_LIKE = "like:entity";

    //某个实体的赞
    //key:like:entity:entityType:entityId -> value:集合set(userId)，存哪些人点赞了这个实体而不是直接存数字
    public static String getEntityLikeKey(int entityType, int entityId) {
        return PREFIX_ENTITY_LIKE + SPLIT + entityType + SPLIT + entityId;
    } 
}

• //key:{like:entity:entityType:entityId} -> value:{集合set(userId)}，存哪些人点赞了这个实体而不是直接存数字

统计点赞数量

@Service
public class LikeService {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    //点赞
    public void like(int userId, int entityType, int entityId) {//userId是谁点的赞，entityType是点赞的实体类型，entityId是点赞的实体id
        String entityLikeKey = RedisKeyUtil.getEntityLikeKey(entityType, entityId);
        //判断用户是否已经点过赞
        Boolean isMember = redisTemplate.opsForSet().isMember(entityLikeKey, userId);
        if (isMember) {
            redisTemplate.opsForSet().remove(entityLikeKey, userId);//取消点赞
        } else {
            redisTemplate.opsForSet().add(entityLikeKey, userId);//点赞
        }
    }



}

统计查询某实体被点赞的数量

public long findEntityLikeCount(int entityType, int entityId) {
    String entityLikeKey = RedisKeyUtil.getEntityLikeKey(entityType, entityId);
    return redisTemplate.opsForSet().size(entityLikeKey);
}

查询某人对某实体的点赞状态(某人对某实体是否点过赞)

    public int findEntityLikeStatus(int userId, int entityType, int entityId) {
        String entityLikeKey = RedisKeyUtil.getEntityLikeKey(entityType, entityId);
        return redisTemplate.opsForSet().isMember(entityLikeKey, userId) ? 1 : 0;
    }

表现层

创建一个新的LikeController：

@Controller
public class LikeController {
    @Autowired
    private LikeService likeService;

    @Autowired
    private HostHolder hostHolder;

    @RequestMapping(path = "/like", method = RequestMethod.POST)
    @ResponseBody
    public String like(int entityType, int entityId){
        User user = hostHolder.getUser();

        likeService.like(user.getId(), entityType, entityId);//点赞操作

        //获取点赞数量
        long likeCount = likeService.findEntityLikeCount(entityType, entityId);//查询点赞数量
        // 获取点赞状态
        int likeStatus = likeService.findEntityLikeStatus(user.getId(), entityType, entityId);//查询点赞状态
        
        Map<String, Object> map = new HashMap<>();
        map.put("likeCount", likeCount);
        map.put("likeStatus", likeStatus);
        
        return CommunityUtil.getJsonString(0, null, map);
        
        
        

    }



}

• 异步请求，页面不刷新（@RequestMapping注解）
• 需要把likeCount和likeStatus传给前端。

修改HomeController（首页帖子有多少赞）

if(list != null) {
    for (DiscussPost post : list) {
        Map<String, Object> map = new java.util.HashMap<>();
        map.put("post", post);
        map.put("user", userService.findUserById(post.getUserId()));
        //查询帖子的点赞数量
        long likeCount = likeService.findEntityLikeCount(ENTITY_TYPE_POST, post.getId());
        map.put("likeCount", likeCount);
        discussPosts.add(map);
    }
}

修改index.html:

<div class="text-muted font-size-12">
    <u class="mr-3" th:utext="${map.user.username}">寒江雪</u> 发布于 <b th:text="${#dates.format(map.post.createTime,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')}">2019-04-15 15:32:18</b>
    <ul class="d-inline float-right">
        <li class="d-inline ml-2">赞 <span th:text="${map.likeCount}">11</span></li>
        <li class="d-inline ml-2">|</li>
        <li class="d-inline ml-2">回帖 <span th:text="${map.post.commentCount}">7</span></li>
    </ul>
</div>

修改帖子详情DiscussPostController

帖子点赞：

....
User user = userService.findUserById(post.getUserId());
        model.addAttribute("user", user);
//点赞数量
  long likeCount = likeService.findEntityLikeCount(ENTITY_TYPE_POST, discussPostId);
  model.addAttribute("likeCount",likeCount);
  //点赞状态
  int likeStatus = hostHolder.getUser() == null ? 0 ://未登录默认为未点赞
          likeService.findEntityLikeStatus(hostHolder.getUser().getId(), ENTITY_TYPE_POST, post.getId());
  model.addAttribute("likeStatus",likeStatus);

评论点赞：

commentVo.put("user", userService.findUserById(comment.getUserId()));

                // 点赞数量
                likeCount = likeService.findEntityLikeCount(ENTITY_TYPE_COMMENT, comment.getId());
                commentVo.put("likeCount", likeCount);

                // 点赞状态
                likeStatus = hostHolder.getUser() == null ? 0 ://未登录默认为未点赞
                        likeService.findEntityLikeStatus(hostHolder.getUser().getId(), ENTITY_TYPE_COMMENT, comment.getId());
                commentVo.put("likeStatus", likeStatus);

评论的评论点赞：

// 回复目标
User target = reply.getTargetId() == 0 ? null : userService.findUserById(reply.getTargetId());
// 点赞
likeCount = likeService.findEntityLikeCount(ENTITY_TYPE_COMMENT, reply.getId());
//点赞状态
likeStatus = hostHolder.getUser() == null ? 0 ://未登录默认为未点赞
        likeService.findEntityLikeStatus(hostHolder.getUser().getId(), ENTITY_TYPE_COMMENT, reply.getId());

replyVo.put("likeCount", likeCount);
replyVo.put("likeStatus", likeStatus);

修改DiscussPost.html

 <li class="d-inline ml-2"><a href="javascript:;" th:onclick="|like(this, 1, ${post.id});|" class="text-primary">
                                <b th:text="${likeStatus == 1?'已赞':'赞'}">赞</b>  <i th:text="${likeCount}">111</i>
                            </a>
                            </li>

(评论和楼中楼同理）

开发我收到的赞的功能

累加很麻烦，添加新key比较方便

重构点赞功能

• 以用户为key，记录点赞数量
• increment(key)，decrement(key)

开发个人主页

• 以用户为key，查询点赞数量

重构点赞功能

在Util中新添加生成UserKey：

//某个用户的赞
//key:like:user:userId -> value:整数，存这个用户点赞了多少个实体
public static String getUserLikeKey(int userId) {
    return PREFIX_USER_LIKE + SPLIT + userId;
}

重写LikeService的Like函数，将被点赞的人的活动也记录上，而且我们希望活动是不会被打断的，因此需要使用事务：

//点赞
public void like(int userId, int entityType, int entityId, int entityUserId){//userId是谁点的赞，entityType是点赞的实体类型，entityId是点赞的实体id
    //引入事务
    redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
        @Override
        public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
            String entityLikeKey = RedisKeyUtil.getEntityLikeKey(entityType, entityId);
            String userLikeKey = RedisKeyUtil.getUserLikeKey(entityUserId);//被点赞的用户的key
            //判断用户是否已经点过赞
            boolean isMember = operations.opsForSet().isMember(entityLikeKey, userId);
            operations.multi();
            if (isMember) {
                operations.opsForSet().remove(entityLikeKey, userId);//取消点赞
                operations.opsForValue().decrement(userLikeKey);//用户赞数减一
            } else {
                operations.opsForSet().add(entityLikeKey, userId);//点赞
                operations.opsForValue().increment(userLikeKey);//用户赞数加一
            }
            return operations.exec();
        }
        //事务之外查询

    });
}

添加查询某用户有多少赞的函数：

    //查询某个用户获得的赞
    public int findUserLikeCount(int userId) {
        String userLikeKey = RedisKeyUtil.getUserLikeKey(userId);
        Integer count = (Integer) redisTemplate.opsForValue().get(userLikeKey);
        return count == null ? 0 : count.intValue();
    }

• 使用intValue把Integer转化为int（开箱）

重构Controller：

@RequestMapping(path = "/like", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String like(int entityType, int entityId, int entityUserId){
User user = hostHolder.getUser();

likeService.like(user.getId(), entityType, entityId, entityUserId);//点赞操作

修改discuss-post.html

   th:onclick="|like(this,2,${cvo.comment.id},${cvo.comment.userId});|"

加一个userId

（还要修改discuss.js，在前面已经给出）

开发个人主页

UserController，创建个人主页：

 //个人主页
    @RequestMapping(path = "/profile/{userId}",method = RequestMethod.GET)
    public String getProfilePage(@PathVariable("userId") int userId, Model model) {
        User user = userService.findUserById(userId);
        if(user == null) {
            throw new RuntimeException("该用户不存在");
        }
        model.addAttribute("user",user);
        int likeCount = likeService.findUserLikeCount(userId);
        model.addAttribute("likeCount",likeCount);
        return "/site/profile";
    }

修改index.html：

<div class="dropdown-menu" aria-labelledby="navbarDropdown">
<a class="dropdown-item text-center" th:href="@{|/user/profile/${loginUser.id}|}">个人主页</a>
<a class="dropdown-item text-center" th:href="@{/user/setting}">账号设置</a>
<a class="dropdown-item text-center" th:href="@{/logout}">退出登录</a>
<div class="dropdown-divider"></div>

（还有点头像到达的超链接也是同理）

修改profile.html

(就是常规的改header之类的）

最终效果：

开发关注、取消关注

需求

• 开发关注、取消关注功能。
• 统计用户的关注数、粉丝数。

关键

• 若A关注了B，则A是B的Follower(粉丝)，B是A的Followee(目标)。
• 关注的目标可以是用户、帖子、题目等，在实现时将这些目标抽象为实体（不要写死）
• 为了提高性能，存到Redis

Utils创建key：

//存关注的实体
private static final String PREFIX_FOLLOWEE = "followee";
//存粉丝
private static final String PREFIX_FOLLOWER = "follower";

//某个用户关注的实体
//key:followee:userId:entityType -> value:zset(entityId,now)，存这个userId用户关注了哪些实体
public static String getFolloweeKey(int userId, int entityType) {
    return PREFIX_FOLLOWEE + SPLIT + userId + SPLIT + entityType;
}

//某个实体的粉丝
//key:follower:entityType:entityId -> value:zset(userId,now)，存关注这个实体的用户
public static String getFollowerKey(int entityType, int entityId) {
    return PREFIX_FOLLOWER + SPLIT + entityType + SPLIT + entityId;
}

新建FollowService：

@Service
public class FollowService {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    //关注
    public void follow(int userId, int entityType, int entityId) {
        //成对存储，一个存关注的实体，一个存粉丝(事务)
        redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
            @Override
            public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
                String followeeKey = RedisKeyUtil.getFolloweeKey(userId, entityType);
                String followerKey = RedisKeyUtil.getFollowerKey(entityType, entityId);
                operations.multi();

                operations.opsForZSet().add(followeeKey, entityId, System.currentTimeMillis());
                operations.opsForZSet().add(followerKey, userId, System.currentTimeMillis());

                return operations.exec();
            }
        });
    }

    //取消关注
    public void unfollow(int userId, int entityType, int entityId) {
        //成对删除，一个删除关注的实体，一个删除粉丝(事务)
        redisTemplate.execute(new SessionCallback() {
            @Override
            public Object execute(RedisOperations operations) throws DataAccessException {
                String followeeKey = RedisKeyUtil.getFolloweeKey(userId, entityType);
                String followerKey = RedisKeyUtil.getFollowerKey(entityType, entityId);
                operations.multi();

                operations.opsForZSet().remove(followeeKey, entityId);
                operations.opsForZSet().remove(followerKey, userId);

                return operations.exec();
            }
        });
    }
}

• 还是用事务，保证原子性；

System.currentTimeMillis() 是 Java 中的一个方法，它返回当前时间（以毫秒为单位）。这个时间是从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 GMT（格林尼治标准时间）开始的毫秒数。这个日期通常被称为 Unix 时间戳或者 Epoch 时间。 例如，如果 System.currentTimeMillis() 返回 1633024800000，那么这表示从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 GMT 到现在已经过去了 1633024800000 毫秒。 这个方法常常被用来测量代码的执行时间，或者生成一个唯一的时间戳。

Follow Controller

@Controller
public class FollowController {
    @Autowired
    private FollowService followService;

    @Autowired
    private HostHolder hostHolder;

    //关注
    @RequestMapping(path = "/follow", method = RequestMethod.POST)//异步的
    @ResponseBody
    public String follow(int entityType, int entityId) {
        User user = hostHolder.getUser();
        followService.follow(user.getId(), entityType, entityId);
        return CommunityUtil.getJsonString(0, "已关注!");
    }

    //取消关注
    @RequestMapping(path = "/unfollow", method = RequestMethod.POST)//异步的
    @ResponseBody
    public String unfollow(int entityType, int entityId) {
        User user = hostHolder.getUser();
        followService.unfollow(user.getId(), entityType, entityId);
        return CommunityUtil.getJsonString(0, "已取消关注!");
    }
}

修改profile.js（关注人的主页）

确保点击关注按钮后，可以将json发送给服务端：

$(function(){
	$(".follow-btn").click(follow);
});

function follow() {
	var btn = this;
	if($(btn).hasClass("btn-info")) {
		// 关注TA
		$.post(
			CONTEXT_PATH + "/follow",
			{"entityType": 3, "entityId":$(btn).prev().val()},
			function(data){
				data = $.parseJSON(data);
				if(data.code == 0) {
					window.location.reload();
				} else {
					alert(data.msg);
				}
			}
		)
		//$(btn).text("已关注").removeClass("btn-info").addClass("btn-secondary");
	} else {
		$.post(
			CONTEXT_PATH + "/unfollow",
			{"entityType": 3, "entityId":$(btn).prev().val()},
			function(data){
				data = $.parseJSON(data);
				if(data.code == 0) {
					window.location.reload();
				} else {
					alert(data.msg);
				}
			}
		)
		// 取消关注
		//$(btn).text("关注TA").removeClass("btn-secondary").addClass("btn-info");
	}
}

显示关注数量

修改service：

 //查询关注目标关注的实体的数量
    public long findFolloweeCount(int userId, int entityType) {
        String followeeKey = RedisKeyUtil.getFolloweeKey(userId, entityType);
        return redisTemplate.opsForZSet().zCard(followeeKey);
    }

    //查询实体的粉丝数量
    public long findFollowerCount(int entityType, int entityId) {
        String followerKey = RedisKeyUtil.getFollowerKey(entityType, entityId);
        return redisTemplate.opsForZSet().zCard(followerKey);
    }
    
    //查询当前用户是否已关注该实体
    public boolean hasFollowed(int userId, int entityType, int entityId) {
        String followeeKey = RedisKeyUtil.getFolloweeKey(userId, entityType);
        return redisTemplate.opsForZSet().score(followeeKey, entityId) != null;//查询分数，查不到为null
    }

修改UserController：

@RequestMapping(path = "/profile/{userId}",method = RequestMethod.GET)
    public String getProfilePage(@PathVariable("userId") int userId, Model model) {
        User user = userService.findUserById(userId);
        if(user == null) {
            throw new RuntimeException("该用户不存在");
        }
        model.addAttribute("user",user);
        int likeCount = likeService.findUserLikeCount(userId);
        model.addAttribute("likeCount",likeCount);

        //查询关注数量
        long followeeCount = followService.findFolloweeCount(userId, ENTITY_TYPE_USER);
        model.addAttribute("followeeCount",followeeCount);
        // 查询粉丝数量
        long followerCount = followService.findFollowerCount(ENTITY_TYPE_USER, userId);
        model.addAttribute("followerCount", followerCount);
        // 查询当前用户是否已关注该实体
        boolean hasFollowed = false;
        if(hostHolder.getUser() != null) {
            hasFollowed = followService.hasFollowed(hostHolder.getUser().getId(), ENTITY_TYPE_USER, userId);
        }
        model.addAttribute("hasFollowed", hasFollowed);
        return "/site/profile";
    }

修改profile.html:

<div class="media mt-5">
      <img th:src="${user.headerUrl}" class="align-self-start mr-4 rounded-circle" alt="用户头像" style="width:50px;">
      <div class="media-body">
          <h5 class="mt-0 text-warning">
              <span th:utext="${user.username}">nowcoder</span>
              <input type="hidden" id="userId" th:value="${user.id}" />
              <button type="button" th:class="|btn ${hasFollowed?'btn-secondary':'btn-info'} btn-sm float-right mr-5 follow-btn|"
              th:text="${hasFollowed?'已关注':'关注TA'}"
              th:if="${loginUser!= null&&loginUser.id!=user.id}">关注TA</button>
          </h5>
          <div class="text-muted mt-3">
              <span>注册于 <i class="text-muted" th:text="${#dates.format(user.createTime,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')}">2015-06-12 15:20:12</i></span>
          </div>
          <div class="text-muted mt-3 mb-5">
              <span>关注了 <a class="text-primary" href="followee.html" th:text="${followeeCount}">5</a> 人</span>
              <span class="ml-4">关注者 <a class="text-primary" href="follower.html" th:text="${followerCount}">123</a> 人</span>
              <span class="ml-4">获得了 <i class="text-danger" th:text="${likeCount}">87</i> 个赞</span>
          </div>
      </div>
  </div>

开发关注列表、粉丝列表

就是这个功能：

业务层

• 查询某个用户关注的人，支持分页。
• 查询某个用户的粉丝，支持分页。

表现层

• 处理"查询关注的人"、"查询粉丝"请求。
• 编写"查询关注的人"、"查询粉丝"模板。

Service层

添加查询关注用户和粉丝信息的方法：

//查询用户关注的人的信息
    public List<Map<String, Object>> findFollowees(int userId, int offset, int limit) {
        String followeeKey = RedisKeyUtil.getFolloweeKey(userId, ENTITY_TYPE_USER);
        Set<Integer> targetIds = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(followeeKey, offset, offset + limit - 1);
        if(targetIds == null) {
            return null;
        }
        List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        for(Integer targetId : targetIds) {
            Map<String, Object> map = new HashMap<>();
            User user = userService.findUserById(targetId);
            map.put("user", user);
            Double score = redisTemplate.opsForZSet().score(followeeKey, targetId);
            map.put("followTime", new Date(score.longValue()));
            list.add(map);
        }  
        return list;
    }
    //查询某用户的粉丝的信息
    public List<Map<String, Object>> findFollowers(int userId, int offset, int limit) {
        String followerKey = RedisKeyUtil.getFollowerKey(ENTITY_TYPE_USER, userId);
        //Redis返回的实现类是有序的
        Set<Integer> targetIds = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(followerKey, offset, offset + limit - 1);
        if(targetIds == null) {
            return null;
        }
        List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
        for(Integer targetId : targetIds) {
            Map<String, Object> map = new HashMap<>();
            User user = userService.findUserById(targetId);
            map.put("user", user);
            Double score = redisTemplate.opsForZSet().score(followerKey, targetId);
            map.put("followTime", new Date(score.longValue()));
            list.add(map);
        }
        return list;
    }

Controller层

//关注列表
@RequestMapping(path = "/followees/{userId}", method = RequestMethod.GET)
public String getFollowees(@PathVariable("userId") int userId, Page page, Model model) {
    User user = userService.findUserById(userId);
    if (user == null) {
        throw new RuntimeException("该用户不存在!");
    }
    //将当前用户传进去是为了xx关注的人填
    model.addAttribute("user", user);

    page.setLimit(5);
    page.setPath("/followees/" + userId);
    //本来查出来用户是long
    page.setRows((int) followService.findFolloweeCount(userId, CommunityConstant.ENTITY_TYPE_USER));//关注列表的实体类型是用户


    //关注列表
    List<Map<String, Object>> userList = followService.findFollowees(userId, page.getOffset(), page.getLimit());
    if (userList != null) {
        for (Map<String, Object> map : userList) {
            User u = (User) map.get("user");
            map.put("hasFollowed", hasFollowed(u.getId()));
        }
    }
    model.addAttribute("users", userList);

    return "/site/followee";
}

//粉丝列表
@RequestMapping(path = "/followers/{userId}", method = RequestMethod.GET)
public String getFollowers(@PathVariable("userId") int userId, Page page, Model model) {
    User user = userService.findUserById(userId);
    if (user == null) {
        throw new RuntimeException("该用户不存在!");
    }
    //将当前用户传进去是为了xx关注的人填
    model.addAttribute("user", user);

    page.setLimit(5);
    page.setPath("/followers/" + userId);
    //本来查出来用户是long
    page.setRows((int) followService.findFollowerCount(ENTITY_TYPE_USER, userId));//关注列表的实体类型是用户


    //关注列表
    List<Map<String, Object>> userList = followService.findFollowers(userId, page.getOffset(), page.getLimit());
    if (userList != null) {
        for (Map<String, Object> map : userList) {
            User u = (User) map.get("user");
            map.put("hasFollowed", hasFollowed(u.getId()));
        }
    }
    model.addAttribute("users", userList);

    return "/site/follower";
}

private boolean hasFollowed(int userId) {
    if (hostHolder.getUser() == null) {
        return false;
    }
    return followService.hasFollowed(hostHolder.getUser().getId(), ENTITY_TYPE_USER, userId);
}

修改profile.html

修改follower.html、followee.html

优化登录模块------redis

使用Redis存储验证码

• 验证码需要频繁的访问与刷新，对性能要求较高。
• 验证码不需永久保存，通常在很短的时间后就会失效。
• 分布式部署时，存在Session共享的问题。

使用Redis存储登录凭证

• 处理每次请求时，都要查询用户的登录凭证，访问的频率非常高。

使用Redis缓存用户信息

• 处理每次请求时，都要根据凭证查询用户信息，访问的频率非常高（还是要存MySQL）。

使用Redis存储验证码

编写创建key的util

//登录验证码
//key:kaptcha:owner -> value:验证码
public static String getKaptchaKey(String owner) {
    return PREFIX_KAPTCHA + SPLIT + owner;
}

重构LoginController的发送验证码方法

public void getKaptcha(HttpServletResponse response, HttpSession session) {
        //生成验证码
        String text = kaptchaProducer.createText();
        BufferedImage image = kaptchaProducer.createImage(text);
//        //将验证码存入session
//        session.setAttribute("kaptcha", text);
        //验证码的归属
        String kaptchaOwner = CommunityUtil.generateUUID();
        Cookie cookie = new Cookie("kaptchaOwner", kaptchaOwner);
        cookie.setMaxAge(60);//本来由于是session级别的，但是现在是cookie来保存
        cookie.setPath(contextPath);
        response.addCookie(cookie);

        //生成Redis的key
        String kaptchaKey = RedisKeyUtil.getKaptchaKey(kaptchaOwner);
        //将验证码存入Redis
        redisTemplate.opsForValue().set(kaptchaKey, text, 60, TimeUnit.SECONDS);
        ...
}

重构login的函数，注释掉session

@Value("${server.servlet.context-path}")
    private String contextPath;
    @RequestMapping(path = "/login", method = RequestMethod.POST)
    public String login(String username, String password, String code, boolean rememberme, Model model,  HttpServletResponse response,@CookieValue("kaptchaOwner") String kaptchaOwner) {
        String kaptcha = null;
        //从cookie中获取验证码的归属,看看验证码还在不在
        if(StringUtils.isNotBlank(kaptchaOwner)){
            String kaptchaKey = RedisKeyUtil.getKaptchaKey(kaptchaOwner);
            kaptcha = (String) redisTemplate.opsForValue().get(kaptchaKey);
        }
...
}

• @CookieValue注解：从Cookie中取值。

使用Redis存储登录凭证

RedisUtil:

    //登录凭证
       //key:ticket:xxx -> value:User
    public static String getTicketKey(String ticket) {
        return PREFIX_TICKET + SPLIT + ticket;
    }

将loginTicketMapper改为不推荐使用：使用Deprecated注解

@Mapper
//不推荐使用：使用@Deprecated注解
@Deprecated
public interface LoginTicketMapper {

    @Insert({
...}

重构UserService：

@RequestMapping(path = "/login", method = RequestMethod.POST)
    public Map<String, Object> login(String username, String password, int expiredSeconds) {
        Map<String, Object> map = new HashMap<>();
        //空值处理
        if (username == null) {
            map.put("usernameMsg", "用户名不能为空");
            return map;
        }
        if (password == null) {
            map.put("passwordMsg", "密码不能为空");
            return map;
        }
        //验证账号
        User user = userMapper.selectByName(username);
        if (user == null) {
            map.put("usernameMsg", "该用户不存在");
            return map;
        }
        //验证状态
        if (user.getStatus() == 0) {
            map.put("usernameMsg", "该用户未激活");
            return map;
        }
        //验证密码
        password = CommunityUtil.md5(password + user.getSalt());//Salt存在数据库中
        if (!user.getPassword().equals(password)) {
            map.put("passwordMsg", "密码不正确");
            return map;
        }
        //生成登录凭证
        LoginTicket loginTicket = new LoginTicket();
        loginTicket.setUserId(user.getId());
        loginTicket.setTicket(CommunityUtil.generateUUID());//ticket是随机字符串
        loginTicket.setStatus(0);
        loginTicket.setExpired(new Date(System.currentTimeMillis() + expiredSeconds * 1000));

        //
//        loginTicketMapper.insertLoginTicket(loginTicket);
        //将ticket存入Redis
        String redisKey = RedisKeyUtil.getTicketKey(loginTicket.getTicket());
        //存入Redis（Redis会自动序列化对象）
        redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, loginTicket);


        map.put("ticket", loginTicket.getTicket());//最后要把ticket返回给客户端
        return map;
    }

    public void logout(String ticket) {
//        loginTicketMapper.updateStatus(ticket, 1);
        //改为redis的
        String redisKey = RedisKeyUtil.getTicketKey(ticket);
        //取->改->存
        LoginTicket loginTicket = (LoginTicket) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
        loginTicket.setStatus(1);
        redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, loginTicket);
    }

    public LoginTicket findLoginTicket(String ticket) {
        //改为redis的
        String redisKey = RedisKeyUtil.getTicketKey(ticket);
        return (LoginTicket) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
    }

在 Redis 中，如果在设置键值对时没有显式地指定过期时间，那么这个键值对将会一直存在，直到被显式地删除或者当 Redis 内存不足需要淘汰数据时被自动删除。

使用Redis缓存用户信息

• 优先从缓存中取值；
• 取不到初始化缓存数据；
• 当数据变更时，清除缓存数据。

重构UserService，添加上面说的三个方法：

//从缓存中取用户
    private User getCache(int userId){
        String redisKey = RedisKeyUtil.getUserKey(userId);
        return (User) redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
    }

    //取不到时初始化缓存数据(从MySQL中取)
    private User initCache(int userId){
        User user = userMapper.selectById(userId);
        String redisKey = RedisKeyUtil.getUserKey(userId);
        redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, user, 3600, TimeUnit.SECONDS);
        return user;
    }

    //数据变更时清除缓存数据
    private void clearCache(int userId){
        String redisKey = RedisKeyUtil.getUserKey(userId);
        redisTemplate.delete(redisKey);
    }

重构UserService中涉及到userMapper.updatexxx的函数：

public User findUserById(int id) {
        //先从缓存中取
        User user = getCache(id);
        if(user == null){
            user = initCache(id);
        }
        return user;
//        return userMapper.selectById(id);
    }

   public int activation(int userId, String code){
        User user = userMapper.selectById(userId);
        if(user.getStatus() == 1){
            return ACTIVATION_REPEAT;
        }else if(user.getActivationCode().equals(code)){
//            userMapper.updateStatus(userId, 1);
            clearCache(userId);
            return ACTIVATION_SUCCESS;
        }else{
            return ACTIVATION_FAILURE;
        }
    }

   public int updateHeader(int userId, String headerUrl) {

//        return userMapper.updateHeader(userId, headerUrl);
        int rows = userMapper.updateHeader(userId, headerUrl);
        clearCache(userId);
        return rows;
    }