黑马点评-好友关注实现-编程知识

关注和取关

针对用户的操作，可以对用户进行关注和取消关注功能：

需要实现两个接口：

关注和取关接口
判断是否关注的接口

接口：

//关注和取关
@PutMapping("/{id}/{isFollow}")
public Result follow(@PathVariable("id") Long followUserId, @PathVariable("isFollow") Boolean isFollow) {return followService.follow(followUserId, isFollow);
}
//是否关注
@GetMapping("/or/not/{id}")
public Result isFollow(@PathVariable("id") Long followUserId) {return followService.isFollow(followUserId);
}

逻辑实现：

// 查询关注service
@Override
public Result isFollow(Long followUserId) {// 1.获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 2.查询是否关注 select count(*) from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?Integer count = query().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId).count();// 3.判断return Result.ok(count > 0);}// 关注和取关service@Overridepublic Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {// 1.获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();String key = "follows:" + userId;// 1.判断到底是关注还是取关if (isFollow) {// 2.关注，新增数据Follow follow = new Follow();follow.setUserId(userId);follow.setFollowUserId(followUserId);boolean isSuccess = save(follow);} else {// 3.取关，删除 delete from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?remove(new QueryWrapper<Follow>().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId));}return Result.ok();}

共同关注

想要去看共同关注的好友，需要首先进入到这个页面，这个页面会发起两个请求

去查询用户的详情

去查询用户的笔记

接口如下：

// UserController 根据id查询用户
@GetMapping("/{id}")
public Result queryUserById(@PathVariable("id") Long userId){// 查询详情User user = userService.getById(userId);if (user == null) {return Result.ok();}UserDTO userDTO = BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);// 返回return Result.ok(userDTO);
}// BlogController  根据id查询博主的探店笔记
@GetMapping("/of/user")
public Result queryBlogByUserId(@RequestParam(value = "current", defaultValue = "1") Integer current,@RequestParam("id") Long id) {// 根据用户查询Page<Blog> page = blogService.query().eq("user_id", id).page(new Page<>(current, SystemConstants.MAX_PAGE_SIZE));// 获取当前页数据List<Blog> records = page.getRecords();return Result.ok(records);
}

共同关注使用我们之前学习过的set集合来实现，在set集合中，有交集并集补集的api，我们可以把两人的关注的人分别放入到一个set集合中，然后再通过api去查看这两个set集合中的交集数据。

首先需要改造当前的关注列表。改造原因是因为我们需要在用户关注了某位用户后，需要将数据放入到set集合中，方便后续进行共同关注，同时当取消关注时，也需要从set集合中进行删除。

@Override
public Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {// 1.获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();String key = "follows:" + userId;// 1.判断到底是关注还是取关if (isFollow) {// 2.关注，新增数据Follow follow = new Follow();follow.setUserId(userId);follow.setFollowUserId(followUserId);boolean isSuccess = save(follow);if (isSuccess) {// 把关注用户的id，放入redis的set集合 sadd userId followerUserIdstringRedisTemplate.opsForSet().add(key, followUserId.toString());}} else {// 3.取关，删除 delete from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?boolean isSuccess = remove(new QueryWrapper<Follow>().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId));if (isSuccess) {// 把关注用户的id从Redis集合中移除stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, followUserId.toString());}}return Result.ok();
}

共同关注逻辑实现：

@Override
public Result followCommons(Long id) {// 1.获取当前用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();String key = "follows:" + userId;// 2.求交集String key2 = "follows:" + id;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

当我们关注了用户后，这个用户发了动态，那么我们应该把这些数据推送给用户，这个需求，其实我们又把他叫做Feed流，关注推送也叫做Feed流，直译为投喂。为用户持续的提供“沉浸式”的体验，通过无限下拉刷新获取新的信息。

对于新型的Feed流的的效果：不需要我们用户再去推送信息，而是系统分析用户到底想要什么，然后直接把内容推送给用户，从而使用户能够更加的节约时间，不用主动去寻找。

我们本次针对好友的操作，采用Timeline的方式，只需要拿到我们关注用户的信息，然后按照时间排序即可。我们在保存完探店笔记后，获得到当前笔记的粉丝，然后把数据推送到粉丝的redis中去。

博主推送：

@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.查询笔记作者的所有粉丝 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id给所有粉丝for (Follow follow : follows) {// 4.1.获取粉丝idLong userId = follow.getUserId();// 4.2.推送String key = FEED_KEY + userId;stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());}// 5.返回idreturn Result.ok(blog.getId());
}

粉丝接收：

接口：

@GetMapping("/of/follow")
public Result queryBlogOfFollow(@RequestParam("lastId") Long max, @RequestParam(value = "offset", defaultValue = "0") Integer offset){return blogService.queryBlogOfFollow(max, offset);
}

逻辑实现：

@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 ZREVRANGEBYSCORE key Max Min LIMIT offset countString key = FEED_KEY + userId;Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);// 3.非空判断if (typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()) {return Result.ok();}// 4.解析数据：blogId、minTime（时间戳）、offsetList<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());long minTime = 0; // 2int os = 1; // 2for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples) { // 5 4 4 2 2// 4.1.获取idids.add(Long.valueOf(tuple.getValue()));// 4.2.获取分数(时间戳）long time = tuple.getScore().longValue();if(time == minTime){os++;}else{minTime = time;os = 1;}}os = minTime == max ? os : os + offset;// 5.根据id查询blogString 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是否被点赞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);
}