Springboot仿抖音app开发之消息业务模块后端复盘及相关业务知识总结

消息数据存储入库选型

重要数据（如订单、价格、商户）选择MySQL的原因

事务支持：
- ACID特性：MySQL 支持事务处理，确保数据的一致性和完整性。这对于订单、价格等重要数据至关重要，因为这些数据的准确性直接影响到业务的正常运行和用户的信任。
- 回滚机制：在发生错误时，可以回滚事务，确保数据不会处于不一致状态。
数据一致性：
- 强一致性：关系型数据库通过外键约束、唯一性约束等机制，确保数据的一致性和完整性。
- 复杂查询：MySQL 支持复杂的 SQL 查询，可以轻松处理多表联查、聚合查询等复杂操作，这对于订单管理和报表生成非常有用。
成熟稳定：
- 广泛使用：MySQL 是一个成熟且广泛使用的数据库，有大量的社区支持和文档，易于维护和扩展。
- 安全性：MySQL 提供了多种安全机制，如用户权限管理、SSL 加密等，确保数据的安全性。

非重要数据（如日志、快照、消息）选择MongoDB的原因

高可扩展性：
- 水平扩展：MongoDB 支持水平扩展，可以通过分片（sharding）来处理大规模数据，适合处理日志、快照等大量非结构化数据。
- 分布式存储：MongoDB 可以轻松地在多台服务器上分布数据，提高系统的可用性和性能。
灵活的文档模型：
- 动态模式：MongoDB 使用 BSON（二进制 JSON）格式存储数据，支持灵活的文档模型，可以轻松处理结构化和非结构化数据。
- 嵌套数据：MongoDB 支持嵌套数据结构，适合存储日志、快照等复杂数据。
高性能：
- 读写性能：MongoDB 在处理大量读写操作时表现出色，适合日志记录、消息队列等高并发场景。
- 索引支持：MongoDB 支持多种索引类型，可以优化查询性能。
成本效益：
- 存储成本：MongoDB 可以更高效地存储大量非结构化数据，相对于关系型数据库，存储成本更低。
- 运维成本：MongoDB 的管理和维护相对简单，可以减少运维成本。

具体应用场景

订单数据：
- 重要性：订单数据直接影响到交易的完成和用户的信任，必须确保数据的一致性和完整性。
- 选择：MySQL
价格数据：
- 重要性：价格数据直接影响到商品的销售和用户的购买决策，必须确保数据的准确性和一致性。
- 选择：MySQL
商户数据：
- 重要性：商户数据涉及商家的注册信息、资质审核等，必须确保数据的安全性和一致性。
- 选择：MySQL
日志数据：
- 重要性：日志数据主要用于系统监控和问题排查，虽然重要但不需要强一致性。
- 选择：MongoDB
快照数据：
- 重要性：快照数据用于记录系统状态，主要用于审计和恢复，不需要强一致性。
- 选择：MongoDB
消息数据：
- 重要性：消息数据用于系统内部通信，需要高并发处理能力，但不需要强一致性。
- 选择：MongoDB

保存系统消息到MongoDB

1. 数据模型设计 (MessageMO)

java 复制代码

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
@Document("message")
public class MessageMO {
    @Id
    private String id;                  // 消息主键id
    @Field("fromUserId")
    private String fromUserId;          // 消息来自的用户id
    @Field("fromNickname")
    private String fromNickname;        // 消息来自的用户昵称
    @Field("fromFace")
    private String fromFace;            // 消息来自的用户头像
    @Field("toUserId")
    private String toUserId;            // 消息发送到某对象的用户id
    @Field("msgType")
    private Integer msgType;            // 消息类型 枚举
    @Field("msgContent")
    private Map msgContent;             // 消息内容
    @Field("createTime")
    private Date createTime;            // 消息创建时间
}

设计特点：

使用@Document注解指定MongoDB集合名为"message"
采用@Field注解显式指定字段名，避免命名冲突
消息内容设计为Map类型，提供灵活的数据结构支持
使用Lombok简化代码，自动生成getter/setter和构造函数

2. 数据访问层 (MessageRepository)

java 复制代码

@Repository
public interface MessageRepository extends MongoRepository<MessageMO, String> {
    // 通过实现Repository，自定义条件查询
    List<MessageMO> findAllByToUserIdEqualsOrderByCreateTimeDesc(String toUserId,
                                                              Pageable pageable);
    //    void deleteAllByFromUserIdAndToUserIdAndMsgType();
}

设计特点：

继承MongoRepository获取基本CRUD操作能力
使用Spring Data方法命名约定创建自定义查询
支持分页查询消息列表
注释掉的方法显示可能有删除特定消息的需求

3. 服务接口 (MsgService)

java 复制代码

public interface MsgService {
    /**
     * 创建消息
     */
    public void createMsg(String fromUserId,
                         String toUserId,
                         Integer type,
                         Map msgContent);
}

设计特点：

定义了创建消息的业务接口
支持指定发送者、接收者、消息类型和内容
接口简洁明了，职责单一

4. 服务实现 (MsgServiceImpl)

java 复制代码

@Service
public class MsgServiceImpl extends BaseInfoProperties implements MsgService {
    @Autowired
    private MessageRepository messageRepository;
    @Autowired
    private UserService userService;
    
    @Override
    public void createMsg(String fromUserId,
                         String toUserId,
                         Integer type,
                         Map msgContent) {
        Users fromUser = userService.getUser(fromUserId);
        MessageMO messageMO = new MessageMO();
        messageMO.setFromUserId(fromUserId);
        messageMO.setFromNickname(fromUser.getNickname());
        messageMO.setFromFace(fromUser.getFace());
        messageMO.setToUserId(toUserId);
        messageMO.setMsgType(type);
        if (msgContent != null) {
            messageMO.setMsgContent(msgContent);
        }
        messageMO.setCreateTime(new Date());
        messageRepository.save(messageMO);
    }
}

设计特点：

继承BaseInfoProperties获取通用属性和方法
注入MessageRepository进行数据操作
注入UserService获取用户信息
实现createMsg方法，完成消息创建和存储
自动生成创建时间，确保时间准确性

系统消息入库保存 - 关注

关注功能中的消息触发

java 复制代码

// 系统消息：关注
msgService.createMsg(myId, vlogerId, MessageEnum.FOLLOW_YOU.type, null);

这行代码位于doFollow方法中，当关注关系建立后被调用。参数解析：

myId: 当前用户ID（关注者）
vlogerId: 被关注的用户ID（被关注者）
MessageEnum.FOLLOW_YOU.type: 消息类型常量，表示"关注你"的消息类型
null: 与消息相关的内容ID，关注消息不需要关联额外内容，因此为null

MsgService服务实现分析

虽然没有直接提供MsgService的实现代码，但我们可以根据参数和命名推断其工作原理：

java 复制代码

// MsgService接口中可能的方法定义
public void createMsg(String fromUserId, String toUserId, Integer msgType, String msgContent);

java 复制代码

// MsgServiceImpl可能的实现
@Override
public void createMsg(String fromUserId, String toUserId, Integer msgType, String msgContent) {
    // 1. 创建消息对象
    String msgId = sid.nextShort(); // 生成ID
    MessageMO messageMO = new MessageMO();
    messageMO.setId(msgId);
    messageMO.setFromUserId(fromUserId);
    messageMO.setToUserId(toUserId);
    messageMO.setMsgType(msgType);
    messageMO.setMsgContent(msgContent);
    messageMO.setCreateTime(new Date());
    
    // 2. 保存到数据库
    messageMapper.insert(messageMO);
    
    // 3. 可能的推送逻辑
    // 如果需要实时通知，这里可能会调用推送服务
}

消息类型枚举设计

代码中使用了MessageEnum.FOLLOW_YOU.type，这表明系统采用了枚举来定义不同类型的消息：

java 复制代码

public enum MessageEnum {
    FOLLOW_YOU(1, "关注"),
    LIKE_VLOG(2, "点赞视频"),
    COMMENT_VLOG(3, "评论视频"),
    REPLY_YOU(4, "回复评论"),
    LIKE_COMMENT(5, "点赞评论");
    
    public final Integer type;
    public final String value;
    
    MessageEnum(Integer type, String value) {
        this.type = type;
        this.value = value;
    }
}

系统消息入库保存 - 点赞短视频

1. 记录点赞关系

首先，系统会在数据库中记录用户点赞视频的关系：

java 复制代码

String rid = sid.nextShort();
MyLikedVlog likedVlog = new MyLikedVlog();
likedVlog.setId(rid);
likedVlog.setVlogId(vlogId);
likedVlog.setUserId(userId);
myLikedVlogMapper.insert(likedVlog);

这一步确保了用户的点赞行为被持久化，为后续的业务逻辑提供数据基础。

2. 获取视频详情

为了构建有意义的消息内容，系统需要获取被点赞视频的详细信息：

java 复制代码

Vlog vlog = this.getVlog(vlogId);

getVlog方法简单封装了对数据库的查询操作：

java 复制代码

@Override
public Vlog getVlog(String id) {
    return vlogMapper.selectByPrimaryKey(id);
}

3. 构建消息内容

与"关注"消息不同，"点赞视频"消息需要包含更多上下文信息，因此构建了一个Map作为消息内容：

java 复制代码

Map msgContent = new HashMap();
msgContent.put("vlogId", vlogId);
msgContent.put("vlogCover", vlog.getCover());

这个消息内容包含了：

vlogId: 被点赞的视频ID，便于接收消息后跳转
vlogCover: 视频封面图，用于在消息中展示缩略图

4. 创建系统消息

最后，调用消息服务创建系统消息：

java 复制代码

msgService.createMsg(userId,
                    vlog.getVlogerId(),
                    MessageEnum.LIKE_VLOG.type,
                    msgContent);

参数解析：

userId: 点赞者的用户ID（消息发送者）
vlog.getVlogerId(): 视频创作者的用户ID（消息接收者）
MessageEnum.LIKE_VLOG.type: 消息类型为"点赞视频"
msgContent: 包含视频ID和封面的Map对象

系统消息入库保存 - 评论与回复

我们在commentserviceImpl中修改方法我们先看完整代码

java 复制代码

@Override
    public CommentVO createComment(CommentBO commentBO) {

        String commentId = sid.nextShort();

        Comment comment = new Comment();
        comment.setId(commentId);

        comment.setVlogId(commentBO.getVlogId());
        comment.setVlogerId(commentBO.getVlogerId());

        comment.setCommentUserId(commentBO.getCommentUserId());
        comment.setFatherCommentId(commentBO.getFatherCommentId());
        comment.setContent(commentBO.getContent());

        comment.setLikeCounts(0);
        comment.setCreateTime(new Date());

        commentMapper.insert(comment);

        // redis操作放在service中，评论总数的累加
        redis.increment(REDIS_VLOG_COMMENT_COUNTS + ":" + commentBO.getVlogId(), 1);

        // 留言后的最新评论需要返回给前端进行展示
        CommentVO commentVO = new CommentVO();
        BeanUtils.copyProperties(comment, commentVO);



        // 系统消息：评论/回复
        Vlog vlog = vlogService.getVlog(commentBO.getVlogId());
        Map msgContent = new HashMap();
        msgContent.put("vlogId", vlog.getId());
        msgContent.put("vlogCover", vlog.getCover());
        msgContent.put("commentId", commentId);
        msgContent.put("commentContent", commentBO.getContent());
        Integer type = MessageEnum.COMMENT_VLOG.type;
        if (StringUtils.isNotBlank(commentBO.getFatherCommentId()) &&
                !commentBO.getFatherCommentId().equalsIgnoreCase("0") ) {
            type = MessageEnum.REPLY_YOU.type;
        }

        msgService.createMsg(commentBO.getCommentUserId(),
                commentBO.getVlogerId(),
                type,
                msgContent);



        return commentVO;
    }

消息创建流程分析

在createComment方法中，评论/回复信息入库后，系统会执行以下步骤创建系统消息：

1. 获取视频信息

java 复制代码

Vlog vlog = vlogService.getVlog(commentBO.getVlogId());

首先获取被评论视频的详细信息，用于构建消息内容。

2. 构建消息内容

java 复制代码

Map msgContent = new HashMap();
msgContent.put("vlogId", vlog.getId());
msgContent.put("vlogCover", vlog.getCover());
msgContent.put("commentId", commentId);
msgContent.put("commentContent", commentBO.getContent());

与点赞视频消息相比，评论/回复消息包含更丰富的内容：

vlogId: 视频ID
vlogCover: 视频封面
commentId: 评论ID（新创建的）
commentContent: 评论内容

这些信息使接收者能够直接查看评论内容，并提供了上下文参考。

3. 确定消息类型

java 复制代码

Integer type = MessageEnum.COMMENT_VLOG.type;
if (StringUtils.isNotBlank(commentBO.getFatherCommentId()) &&
    !commentBO.getFatherCommentId().equalsIgnoreCase("0")) {
    type = MessageEnum.REPLY_YOU.type;
}

这段代码通过检查fatherCommentId（父评论ID）来区分直接评论和回复：

如果fatherCommentId为空或为"0"，表示这是对视频的直接评论，消息类型为COMMENT_VLOG
否则，表示这是对已有评论的回复，消息类型为REPLY_YOU

4. 创建系统消息

java 复制代码

msgService.createMsg(commentBO.getCommentUserId(),
                    commentBO.getVlogerId(),
                    type,
                    msgContent);

最后调用消息服务创建系统消息，参数包括：

发送者ID：评论用户ID
接收者ID：视频创作者ID
消息类型：评论或回复
消息内容：包含视频和评论信息的Map

系统消息入库保存 - 点赞评论

消息创建流程

当用户点赞一条评论时，系统会执行以下步骤来创建系统消息：

1. 获取评论信息

java 复制代码

Comment comment = commentService.getComment(commentId);

首先获取被点赞评论的详细信息，包括关联的视频ID和评论作者ID。

2. 获取视频信息

java 复制代码

Vlog vlog = vlogService.getVlog(comment.getVlogId());

通过评论中的视频ID，获取视频的详细信息，用于构建消息内容。

3. 构建消息内容

java 复制代码

Map msgContent = new HashMap();
msgContent.put("vlogId", vlog.getId());
msgContent.put("vlogCover", vlog.getCover());
msgContent.put("commentId", commentId);

构建包含三个关键信息的消息内容：

vlogId: 视频ID，用于定位评论所属的视频
vlogCover: 视频封面，用于在消息中展示视觉元素
commentId: 评论ID，用于定位具体的评论

4. 创建系统消息

java 复制代码

msgService.createMsg(userId,
                   comment.getCommentUserId(),
                   MessageEnum.LIKE_COMMENT.type,
                   msgContent);

最后调用消息服务创建系统消息，参数包括：

发送者ID：点赞用户的ID
接收者ID：评论作者的ID（注意不是视频作者）
消息类型：点赞评论（LIKE_COMMENT）
消息内容：包含视频和评论信息的Map

MongoDB分页查询系统消息列表

控制器层实现 (Controller)

java 复制代码

@Slf4j
@Api(tags = "MsgController 消息功能模块的接口")
@RequestMapping("msg")
@RestController
public class MsgController extends BaseInfoProperties {
    @Autowired
    private MsgService msgService;
    
    @GetMapping("list")
    public GraceJSONResult list(@RequestParam String userId,
                               @RequestParam Integer page,
                               @RequestParam Integer pageSize) {
        // mongodb 从0分页，区别于数据库
        if (page == null) {
            page = COMMON_START_PAGE_ZERO;
        }
        if (pageSize == null) {
            pageSize = COMMON_PAGE_SIZE;
        }
        List<MessageMO> list = msgService.queryList(userId, page, pageSize);
        return GraceJSONResult.ok(list);
    }
}

控制器层关键点：

提供RESTful API接口，映射到/msg/list路径
接收三个请求参数：用户ID、页码和每页大小
对页码和页大小进行默认值处理
调用服务层方法获取消息列表
返回统一格式的响应结果

服务层实现 (Service)

服务层实现了从数据访问层获取数据并进行业务处理的核心逻辑：

java 复制代码

@Override
public List<MessageMO> queryList(String toUserId, Integer page, Integer pageSize) {
    // 1. 创建分页请求对象
    Pageable pageable = PageRequest.of(page,
                                      pageSize,
                                      Sort.Direction.DESC,
                                      "createTime");
    
    // 2. 调用Repository层方法执行MongoDB查询
    List<MessageMO> list = messageRepository
        .findAllByToUserIdEqualsOrderByCreateTimeDesc(toUserId, pageable);
    
    // 3. 对查询结果进行后处理
    for (MessageMO msg : list) {
        // 如果类型是关注消息，则需要查询我之前有没有关注过他，用于在前端标记"互粉""互关"
        if (msg.getMsgType() != null && msg.getMsgType() == MessageEnum.FOLLOW_YOU.type) {
            Map map = msg.getMsgContent();
            if (map == null) {
                map = new HashMap();
            }
            String relationship = redis.get(REDIS_FANS_AND_VLOGGER_RELATIONSHIP + ":" + msg.getToUserId() + ":" + msg.getFromUserId());
            if (StringUtils.isNotBlank(relationship) && relationship.equalsIgnoreCase("1")) {
                map.put("isFriend", true);
            } else {
                map.put("isFriend", false);
            }
            msg.setMsgContent(map);
        }
    }
    
    // 4. 返回处理后的消息列表
    return list;
}

服务层关键实现步骤

创建分页请求对象 (Pageable)
- PageRequest.of() 方法创建一个 Pageable 实例
- 参数说明：
  - page: 页码索引（MongoDB从0开始计数）
  - pageSize: 每页记录数
  - Sort.Direction.DESC: 降序排序
  - "createTime": 排序字段
执行MongoDB查询
- 调用 messageRepository 的方法
- 传入接收者ID和分页对象
- 返回符合条件的消息列表
消息后处理
- 遍历查询结果
- 针对关注类型消息进行特殊处理
- 查询Redis获取关注关系
- 向消息内容中添加互粉标记
状态判断逻辑
- 从Redis获取键值：REDIS_FANS_AND_VLOGGER_RELATIONSHIP:接收者ID:发送者ID
- 值为"1"表示双向关注
- 设置isFriend标记，用于前端显示"互关"状态

数据访问层实现 (Repository)

数据访问层通过Spring Data MongoDB提供的方法命名约定来定义查询方法：

java 复制代码

// 通过实现Repository，自定义条件查询
List<MessageMO> findAllByToUserIdEqualsOrderByCreateTimeDesc(String toUserId, 
                                                          Pageable pageable);

数据访问层工作原理

Repository接口定义
- 通常继承自 MongoRepository<MessageMO, String>
- 无需编写实现类，Spring Data会自动提供实现
方法命名约定
- findAllByToUserIdEquals: 查找所有接收者ID等于指定值的消息
- OrderByCreateTimeDesc: 按创建时间降序排序
方法参数
- String toUserId: 消息接收者ID
- Pageable pageable: 分页和排序参数
MongoDB查询转换
- Spring Data将方法名解析为MongoDB查询
- 生成类似于 db.messages.find({toUserId: ?}).sort({createTime: -1}).skip(?).limit(?)

Spring Data自定义查询方法详解

方法签名分析

java 复制代码

List<MessageMO> findAllByToUserIdEqualsOrderByCreateTimeDesc(String toUserId, Pageable pageable);

这是一个在Repository接口中定义的方法，Spring Data会根据方法名自动生成查询实现。让我们逐部分分析：

1. 返回类型

java 复制代码

List<MessageMO>

返回一个MessageMO对象的集合
MessageMO应该是消息的MongoDB文档对象(Message MongoDB Object)
表明这是一个可能返回多条记录的查询

2. 方法名称解析

方法名可以分解为几个部分，Spring Data根据这些部分自动构建查询：

findAll: 查询操作，表示获取所有匹配的记录
ByToUserIdEquals: 查询条件，表示字段toUserId必须等于提供的参数
OrderByCreateTimeDesc: 排序条件，表示结果按createTime字段降序排列

3. 参数列表

java 复制代码

(String toUserId, Pageable pageable)

toUserId: 用于匹配消息接收者的ID
Pageable pageable: Spring Data提供的分页和排序参数对象

实际执行的查询

这个方法会被Spring Data转换为类似以下的MongoDB查询：

javascript 复制代码

db.messages.find({ toUserId: "用户ID值" })
           .sort({ createTime: -1 })
           .skip(pageable.getPageNumber() * pageable.getPageSize())
           .limit(pageable.getPageSize())

或者如果是JPA/SQL，会转换为类似：

sql 复制代码

SELECT * FROM message 
WHERE to_user_id = ?
ORDER BY create_time DESC
LIMIT ? OFFSET ?

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Springboot仿抖音app开发之用户业务模块后端复盘及相关业务知识总结

Springboot仿抖音app开发之评论业务模块后端复盘及相关业务知识总结

消息数据存储入库选型

重要数据（如订单、价格、商户）选择MySQL的原因

非重要数据（如日志、快照、消息）选择MongoDB的原因

保存系统消息到MongoDB

1. 数据模型设计 (MessageMO)

2. 数据访问层 (MessageRepository)

3. 服务接口 (MsgService)

4. 服务实现 (MsgServiceImpl)

系统消息入库保存 - 关注

关注功能中的消息触发

MsgService服务实现分析

消息类型枚举设计

系统消息入库保存 - 点赞短视频

1. 记录点赞关系

2. 获取视频详情

3. 构建消息内容

4. 创建系统消息

系统消息入库保存 - 评论与回复

消息创建流程分析

1. 获取视频信息

2. 构建消息内容

3. 确定消息类型

4. 创建系统消息

系统消息入库保存 - 点赞评论

消息创建流程

1. 获取评论信息

2. 获取视频信息

3. 构建消息内容

4. 创建系统消息

MongoDB分页查询系统消息列表

控制器层实现 (Controller)

服务层实现 (Service)

服务层关键实现步骤

数据访问层实现 (Repository)

数据访问层工作原理

Spring Data自定义查询方法详解

方法签名分析

1. 返回类型

2. 方法名称解析

3. 参数列表

实际执行的查询