Redis实战——达人探店
目录
1、发布笔记
1.1 上传图片
1.2. 发表博文功能:
2. 查看探店笔记
3. 点赞功能的实现
4. 点赞排行榜的实现
1、发布笔记
笔记类似点评网站的评价,往往是图文结合。
对应的表有两个
tb_blog:探店笔记表,包含笔记中的标题、文字、图片等
tb_blog_comments:其他用户对探店笔记的评价
对应发布流程:
1.1 上传图片
主要逻辑就是保存文件到静态资源中,然后通过读取文件路径来获取图片
@PostMapping("blog")public Result uploadImage(@RequestParam("file") MultipartFile image) {try {// 获取原始文件名称String originalFilename = image.getOriginalFilename();// 生成新文件名String fileName = createNewFileName(originalFilename);// 保存文件image.transferTo(new File(SystemConstants.IMAGE_UPLOAD_DIR, fileName));// 返回结果log.debug("文件上传成功,{}", fileName);return Result.ok(fileName);} catch (IOException e) {throw new RuntimeException("文件上传失败", e);}}private String createNewFileName(String originalFilename) {// 获取后缀String suffix = StrUtil.subAfter(originalFilename, ".", true);// 生成目录String name = UUID.randomUUID().toString();int hash = name.hashCode();int d1 = hash & 0xF;int d2 = (hash >> 4) & 0xF;// 判断目录是否存在File dir = new File(SystemConstants.IMAGE_UPLOAD_DIR, StrUtil.format("/blogs/{}/{}", d1, d2));if (!dir.exists()) {dir.mkdirs();}// 生成文件名return StrUtil.format("/blogs/{}/{}/{}.{}", d1, d2, name, suffix);}
1.2. 发表博文功能:
业务逻辑:保存前端传过来的博客信息。
@RestController
@RequestMapping("/blog")
public class BlogController {@Resourceprivate IBlogService blogService;@PostMappingpublic Result saveBlog(@RequestBody Blog blog) {//获取登录用户UserDTO user = UserHolder.getUser();blog.setUpdateTime(user.getId());//保存探店博文blogService.saveBlog(blog);//返回idreturn Result.ok(blog.getId());}
}
2. 查看探店笔记
前端会传过来一个博客Id,通过博客id查询博客信息,并封装用户信息在blog中,返回给前端展示。
@Override
public Result queryBlogById(Long id) {// 1.查询blogBlog 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());}
3. 点赞功能的实现
问题分析:一个用户无限点赞,明显是不合理的
我们的需求:
同一个用户只能点赞一次,再次点击则取消点赞
如果当前用户已经点赞,则点赞按钮高亮显示(前端已实现,判断字段Blog类的isLike属性)
实现步骤:
给Blog类中添加一个isLike字段,标示是否被当前用户点赞
修改点赞功能,利用Redis的set集合判断是否点赞过,未点赞过则点赞数+1,已点赞过则点赞数-1
修改根据id查询Blog的业务,判断当前登录用户是否点赞过,赋值给isLike字段
修改分页查询Blog业务,判断当前登录用户是否点赞过,赋值给isLike字段
这里采用Redis中的set集合来保存已经点赞用户信息
为什么采用set集合:
因为我们的已经点赞过的用户是不能重复的,当用户操作过之后,无论他怎么操作,都是点赞,取消点赞。
具体步骤
1. 先给Blog实体类添加一个isLike字段
@TableField(exist = false)
private Boolean isLike;
2. 执行业务逻辑:
(1)先获取登录的用户
(2)判断当前登录用户是否已经点赞
(3)如果未点赞,可以点赞
数据库点赞数+1
保存用户到Redis的set集合
(4)如果已点赞,取消点赞
数据库点赞数-1
把用户从Redis的set集合移除
@Overridepublic Result likeBlog(Long id){// 1.获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 2.判断当前登录用户是否已经点赞String key = BLOG_LIKED_KEY + id;Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());if(BooleanUtil.isFalse(isMember)){//3.如果未点赞,可以点赞//3.1 数据库点赞数+1boolean 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.如果已点赞,取消点赞//4.1 数据库点赞数-1boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();//4.2 把用户从Redis的set集合移除if(isSuccess){stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key,userId.toString());}}
4. 点赞排行榜的实现
这里我们的需求是先点赞的出现在前,后点赞的出现在后。这里set集合因为没有排序功能,无法满足我们的需求。
我们接下来来对比一下这些集合的区别是什么
所有点赞的人,需要是唯一的,所以我们应当使用set或者是sortedSet
其次我们需要排序,就可以直接锁定使用sortedSet啦
这里存储我们采用Zadd方法,存入key,value 和score分数值(分数值采用时间戳进行存储)
然后可以通过是否有分数值,来判断用户是否已经点赞
所以我们要修改我们的点赞逻辑代码:
@Overridepublic Result likeBlog(Long id) {// 1.获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 2.判断当前登录用户是否已经点赞String key = BLOG_LIKED_KEY + id;Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());if (score == null) {// 3.如果未点赞,可以点赞// 3.1.数据库点赞数 + 1boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked + 1").eq("id", id).update();// 3.2.保存用户到Redis的set集合 zadd key value scoreif (isSuccess) {stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());}} else {// 4.如果已点赞,取消点赞// 4.1.数据库点赞数 -1boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();// 4.2.把用户从Redis的set集合移除if (isSuccess) {stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, userId.toString());}}return Result.ok();}private void isBlogLiked(Blog blog) {// 1.获取登录用户UserDTO user = UserHolder.getUser();if (user == null) {// 用户未登录,无需查询是否点赞return;}Long userId = user.getId();// 2.判断当前登录用户是否已经点赞String key = "blog:liked:" + blog.getId();Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());blog.setIsLike(score != null);}
然后就是实现我们的点赞排行榜功能啦~
业务逻辑:
1.查询top5的点赞用户( zrange key 0 4 )
2.解析出其中的用户id
3.根据用户id查询用户 WHERE id IN ( 5 , 1 ) ORDER BY FIELD(id, 5, 1)
4.返回用户集合
@Override
public Result queryBlogLikes(Long id) {String key = BLOG_LIKED_KEY + id;// 1.查询top5的点赞用户 zrange key 0 4Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);if (top5 == null || top5.isEmpty()) {return Result.ok(Collections.emptyList());}// 2.解析出其中的用户idList<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 WHERE id IN ( 5 , 1 ) ORDER BY FIELD(id, 5, 1)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);
}
注意:这里查询用户为何不用 listquery()方法 的 原因是 我们 where条件id采用的是In,他会将我们的排序顺序打乱,所以我们采用自建的sql语句加上 ORDER BY FIELD(id, 5, 1) 来进行重新排序,
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