关注推送-Feed流

前言（技术选型）：

Feed流

概念：Feed 流（信息流），即"关注页"看到的动态列表。类似于微信朋友圈、微博关注页，内容由用户关注的人发布，按时间顺序排列。
需求：在项目中，当 A 用户发布了一篇探店笔记（Blog），关注了 A 的粉丝应该能在自己的"关注"列表里刷到这篇笔记。

推模式

原理：博主发笔记时，主动推送到所有粉丝的收件箱（Redis）。
优点：读操作极快，直接读自己的收件箱即可。
缺点：大V发贴由于粉丝多，写入压力大（适合中小规模用户体量）。

Redis ZSet

设计：我们将 BlogId 作为 Value，时间戳作为 Score。
策略：不按"第几页"查，而是按"在这个时间之前"查。
第一次查：查当前时间之前的 10 条。
第二次查：查上一页最后一条动态的时间戳之前的 10 条。
优势：无论头部插入了多少新数据，只要我记得上次读到了哪个时间点，我就能准确地接着往下读，完全不受新数据插入的影响

推送笔记

流程：

保存笔记到数据库。
查询当前用户的所有粉丝。
循环推送：遍历粉丝，通过 stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, blogId, timestamp) 将笔记 ID 写入每个粉丝的 Redis ZSet 中。
代码实现：

scss 复制代码

@Override  
public Result saveBlog(Blog blog) {  
    // 获取登录用户  
    UserDTO user = UserHolder.getUser();  
    blog.setUserId(user.getId());  
    // 保存探店博文  
    blogService.save(blog);  
    //查询作者所有粉丝  
    List<Follow> fans = followService.query().eq("follow_user_id", user.getId()).list();  
    if (fans == null || fans.isEmpty()){  
            return Result.ok();  
    }  
    //推送笔记id给所有粉丝  
    for (Follow fan : fans) {  
        String key = FEED_KEY + fan.getUserId();  
        stringRedisTemplate  
                .opsForZSet()  
                .add(key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());  
    }  
    //返回id  
    return Result.ok(blog.getId());  
}

注意事项 ：

将笔记推送到粉丝邮箱时，以当前时间戳作为分数。

读取推送

流程：

数据处理：lastId为上次查询数据的最大时间戳，offset为偏移量，如果是第一次查询，两者可能为空，因此要防止出现空指针异常。
查询redis邮箱：

key为要查询的key
0， maxScore为分数查询范围
safeOffset为偏移量
2为每页展示数据

处理查询结果，得到本次查询的lastId和safeOffset。
查询数据库返回数据。

代码实现：

ini 复制代码

@Override  
public Result queryBlogOfFollow(Long lastId, Integer offset) {  
    // 获取当前用户  
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();  
    // 防御式处理，避免请求参数缺失导致空指针  
    long maxScore = (lastId == null || lastId <= 0) ? Long.MAX_VALUE : lastId;  
    int safeOffset = (offset == null || offset < 0) ? 0 : offset;  
  
    // 查询收件箱 ZREVRANGEBYSCORE key Max Min WITHSCORES LIMIT offset count    String key = FEED_KEY + userId;  
    Set<String> ids = stringRedisTemplate.opsForZSet()  
            .reverseRangeByScore(key, 0, maxScore, safeOffset, 2);  
    if (ids == null || ids.isEmpty()) {  
        return Result.ok();  
    }  
  
    // 解析出blogId和score  
    List<Long> blogIds = ids.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());  
    long minTime = 0;  
    int os = 1;  
    for (String id : ids) {  
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, id);  
        if (score == null) {  
            continue;  
        }  
        long time = score.longValue();  
        if (time == minTime) {  
            os++;  
        } else {  
            minTime = time;  
            os = 1;  
        }  
    }
      
    // 根据id查询blog  
    String idStr = StrUtil.join(",", blogIds);  
    List<Blog> blogs = query().in("id", blogIds)  
            .last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")")  
            .list();  
    for (Blog blog : blogs) {  
        queryBlogUser(blog);  
        isBlogLiked(blog);  
    }  
    ScrollPageResult scrollPageResult = new ScrollPageResult(blogs, minTime, os);  
    return Result.ok(scrollPageResult);  
}

注意事项

redis查询命令为reverseRangeByScore，按分数（时间戳）倒序查找范围内的元素。
lastId和safeOffset的获取：增强for按顺序遍历ids集合，拿到的score是递减的，如果当前时间time与已经记录的minTime不等，那么time一定是更小的，将time赋值给minTime并将偏移量重置为1。如果当前时间time与已经记录的minTime相等，偏移量自增1。
数据库查询：如果直接使用in操作符则查询结果是无序的，使用last（）方法手动添加ORDER BY FIELD，确保数据库查询结果有序