黑马Redis（四）

DDDiccc2025-04-30 23:13

一、发布探店笔记

案例--实现查看发布探店笔记的接口：

映射到对应数据库

BLOG类中存在和对应数据库表不相关的属性，使用@TableField注解表示该字段并不在表中，需要在后续进行手动维护

java 复制代码 
    @GetMapping("/{id}")
    public Result queryBlogById(@PathVariable("id") Long id){
        return blogService.queryBlogById(id);
    }


@Override
    public Result queryBlogById(Long id) {
        //1.查询Blog
        Blog 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());
    }

案例--完善点赞功能：

java 复制代码 
    @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        //1. 获取当前用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //2. 判断用户是否已经点赞
        String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
        Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());
        //防止为空 使用BooleanUtill
        if (BooleanUtil.isFalse(isMember)){
            //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) {
                stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, userId.toString());
            }
        }else {
            //4. 如果已经点赞，则取消点赞
            //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中的set集合移除
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, userId.toString());
            }

        }
        return Result.ok();
    }

案例--点赞排行榜：

Set集合无序，因此采用SortedSet 修改相关代码

源代码中所有有关Set的操作改为SortedSet 对应的分数 使用时间戳System.currentTimeMillis()

java 复制代码 
        @GetMapping("/likes/{id}")
    public Result queryBlogLikes(@PathVariable("id") Long id){
        return blogService.queryBlogLikes(id);
    }




     @Override
    public Result queryBlogLikes(Long id) {
        String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
        //1. 查询top5的点赞用户 zrange key 0 4
        Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);
        if(top5 == null || top5.isEmpty()){
            return Result.ok();
        }
        //2. 解析出其中的用户id
        List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
        //3. 根据用户id查询用户
        List<UserDTO> userDTOS = userService.listByIds(ids)
                .stream()
                .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
                .collect(Collectors.toList());
        //4. 返回
        return Result.ok(userDTOS);
    }

结果点赞用户展示顺序出现错误

原因，数据库使用in关键字进行查询时自动根据id调整了顺序

修改代码：.last表示在原有SQL语句最后拼接一句SQL语句

java 复制代码 
    @Override
    public Result queryBlogLikes(Long id) {
        String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
        //1. 查询top5的点赞用户 zrange key 0 4
        Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);
        if(top5 == null || top5.isEmpty()){
            return Result.ok();
        }
        //2. 解析出其中的用户id
        List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        //3. 根据用户id查询用户
        List<UserDTO> userDTOS = userService.query()
                .in("id",ids).last("order by field(id,"+idStr+")").list()
                .stream()
                .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
                .collect(Collectors.toList());
        //4. 返回
        return Result.ok(userDTOS);
    }

二、好友关注

关注和取关：

案例---实现关注和取关功能：

java 复制代码 
@Override
    public Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {
        //1. 获取登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //2. 判断是关注还是取关
        if(isFollow){
            //3. 关注，新增数据
            Follow follow = new Follow();
            follow.setUserId(userId);
            follow.setFollowUserId(followUserId);
            save(follow);
        }else{
            //4. 取关，删除  delete * from tb_follow where userId = ？ and follow_user_id = ?
            remove(new QueryWrapper<Follow>()
                    .eq("user_id",userId).eq("follow_user_id",followUserId));
        }
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result isFollow(Long followUserId) {
        //1. 获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        if(user == null){
            //用户未登录
            return Result.ok(false);
        }
        Long userId = user.getId();
        //查询是否关注 selec * from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?
        //.count 表示数据数量 >0 表示关注了 反之一样
        Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId).count();
        return Result.ok(count>0);
    }

共同关注：

方案---实现共同关注功能：

在关注相关代码中 增加 写入关注数据 Redis 功能

java 复制代码 
    @GetMapping("/common/{id}")
    public Result followCommons(@PathVariable("id") Long followUserId){
        return followService.followCommons(followUserId);
    }



@Override
    public Result followCommons(Long followUserId) {
        //1. 先获取当前登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = "follows:" + userId;

        //2. 求交集
        String key2= "follows:" + followUserId;
        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);
    }

关注推送：

拉模式：

推模式：

推拉结合模式：

案例---基于推模式实现关注推送：

传统分页问题：
解决办法--Feed流的滚动分页：

根据Feed流滚动分页的特性，关注推送采用SortedSet数据结构在Redis中存储查询（设置时间戳为分数）

代码实现：

修改发送笔记代码

发送笔记后，查询发送者的粉丝，向所有粉丝推送信息

java 复制代码 
@Override
    public Result saveBlog(Blog blog) {
        //1.获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        blog.setUserId(user.getId());
        //2.保存探店笔记
        boolean isSuccess = save(blog);
        if (!isSuccess){
            return Result.fail("新增笔记失败！");
        }
        //3.查询笔记作者的粉丝  select * from tb_follow where follow_user_id = ?
        List<Follow> follows = followService.query().eq("follow_user_id", user.getId()).list();
        //4.推送笔记给所有粉丝
        for (Follow follow : follows) {
            //4.1 获取粉丝id
            Long userId = follow.getUserId();
            //4.2 推送
            String key = FEED_KEY + userId;
            stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key,blog.getId().toString(),System.currentTimeMillis());
        }
        //5. 返回id
        return Result.ok(blog.getId());
    }

案例---实现关注推送页面的分页查询：

java 复制代码 
    @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);
        //3.判断非空
        if (typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()){
            return Result.ok();
        }
        //4. 解析数据： blogId + minTime(时间戳) + offset（跟上次查询的最小值一样的元素的个数）
        long minTime = 0;
        int os = 1;
        List<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());
        for (ZSetOperations.TypedTuple<String> typedTuple : typedTuples) {
            //4.1 获取id
            ids.add(Long.valueOf(typedTuple.getValue()));
            //4.2 获取分数（时间戳）
            long time = typedTuple.getScore().longValue();
            if (time == minTime){
                os++;
            }else {
                minTime = time;
                os=1;
            }
        }
        //5. 根据blogId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) {
            //5.1.查询blog有关的用户
            queryBlogUser(blog);
            //5.2.查询blog是否点过赞
            isBlogLiked(blog);
        }
        //6. 封装并返回
        ScrollResult r = new ScrollResult();
        r.setList(blogs);
        r.setOffset(os);
        r.setMinTime(minTime);
        return Result.ok(r);
    }

三、附近商铺

GEO数据结构：

案例---联系Redis的GEO功能：

附近商户搜索：

数据存储方式：

支持版本：

实现：

java 复制代码 
    @GetMapping("/of/type")
    public Result queryShopByType(
            @RequestParam("typeId") Integer typeId,
            @RequestParam(value = "current", defaultValue = "1") Integer current,
            @RequestParam(value = "x",required = false) Double x,
            @RequestParam(value = "y",required = false) Double y
    ) {
        return shopService.queryShopByType(typeId,current,x,y);
    }
java 复制代码 
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        //1. 判断 是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null){
            //不需要坐标查询，按数据库查询
            // 根据类型分页查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }
        //2. 计算分页参数
        int from = (current - 1)*SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        //3. 查询redis 按照距离排序+分页  结果： shipId、distance
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo()  //GEOSEARCH key BYLONLAT(圆心) x y BYRADIUS(半径) 10 WITHDISTANCE(带距离)
                .search(key, GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );
        //4. 解析shopId
        if (results==null){//判空
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if (list.size() <= from){
            //没有下一页了
            return Result.ok(Collections.emptyList()); 
        }
        //4.1 截取 from - end 的部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String,Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result ->{
            //4.2 获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            //4.3 获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr,distance);
        });
        //5. 根据shopId查询店铺
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("order by field(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        //6. 返回
        return Result.ok(shops);
    }

由于GEO查询没有办法查询对应范围数据，只能指定数量，因此分页查询需要手动截取对应部分

四、用户签到

BitMap用法：

案例--实现签到功能 ：

java 复制代码 
    @Override
    public Result sign() {
        //1. 获取当前登录的用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //2. 获取日期
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        //3. 拼接key
        String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyy-MM"));
        String key = USER_SIGN_KEY + userId +keySuffix;
        //4. 获取今天是当月第几天（填充bit的位置）
        int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();  //这个月第一天返回值为1
        //5. 写入Redis SETBIT key offset 1
        stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key,dayOfMonth-1,true);
        return Result.ok();
    }

案例--实现签到统计：

java 复制代码 
    @GetMapping("/sign/count")
    public Result signCount(){
        return userService.signCount();
    }
}
java 复制代码 
    @Override
    public Result signCount() {
        //1. 获取当前登录的用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //2. 获取日期
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        //3. 拼接key
        String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyy-MM"));
        String key = USER_SIGN_KEY + userId +keySuffix;
        //4. 获取今天是当月第几天
        int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();  //这个月第一天返回值为1
        //5. 获取本月截至今天为止的所有签到记录 返回的是一个十进制数字  BITFIELD sign:5:202505 GET U14 0
        List<Long> results = stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(
                key, BitFieldSubCommands.create()
                        .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth)).valueAt(0)
        );
        if(results == null || results.isEmpty()){
            //没有任何结果
            return Result.ok(0);
        }
        Long num = results.get(0);
        if(num == null || num == 0){
            return Result.ok();
        }
        //6. 循环遍历
        int count=0;
        while(true){
            //6.1.让这个数字与1做与运算，得到数字的最后一个bit位
            if((num & 1)==0){
                //如果为0 说明未签到 结束
                break;
            }else{
                //不为0，说明已经签到，计数器+1
                count ++;
            }
            //把数字右移一位，抛弃最后一个bit位，继续下一个bit位
            num = num>>>1;
        }
        return Result.ok(count);
    }

五、UV统计

HyperLogLog用法：

HyperLogLog 算法的原理讲解以及 Redis 是如何应用它的聪明的你可能会马上想到，用 HashMap 这种数 - 掘金​​​​​​​

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