hincky的主页 hincky的主页
  • 学习笔记

    • Vue笔记
    • Vuepress
    • nginx
  • 语言类

    • java
    • go
    • python
    • 设计模式
  • 框架类

    • Spring
    • Spring Security
    • Mybatis
  • 容器技术

    • docker
    • k8s
    • helm
    • prometheus
    • grafana
    • jenkins
  • 命令集合

    • linux命令
    • docker命令
    • git命令
    • vim命令
    • k8s命令
  • 数据库

    • sql
    • mysql
  • 协议

    • 网络模型
    • http/1.1
    • WebSocket
    • http/2
    • TLS/SSL
    • tcp
    • IP
    • tcpdump抓包命令
    • wireshark抓包工具
  • 通用

    • Git
  • 技术分享

    • git push/pull总是超时怎么办
    • idea debug技巧
    • postman使用
    • 问题总结
    • idea使用技巧
  • Oauth2

    • Oauth2原理
  • 项目列表

    • redis项目
    • 微服务项目
  • 分类
  • 标签
  • 归档
  • 随笔
GitHub (opens new window)

Hincky

当有趣的人,做想做的事
  • 学习笔记

    • Vue笔记
    • Vuepress
    • nginx
  • 语言类

    • java
    • go
    • python
    • 设计模式
  • 框架类

    • Spring
    • Spring Security
    • Mybatis
  • 容器技术

    • docker
    • k8s
    • helm
    • prometheus
    • grafana
    • jenkins
  • 命令集合

    • linux命令
    • docker命令
    • git命令
    • vim命令
    • k8s命令
  • 数据库

    • sql
    • mysql
  • 协议

    • 网络模型
    • http/1.1
    • WebSocket
    • http/2
    • TLS/SSL
    • tcp
    • IP
    • tcpdump抓包命令
    • wireshark抓包工具
  • 通用

    • Git
  • 技术分享

    • git push/pull总是超时怎么办
    • idea debug技巧
    • postman使用
    • 问题总结
    • idea使用技巧
  • Oauth2

    • Oauth2原理
  • 项目列表

    • redis项目
    • 微服务项目
  • 分类
  • 标签
  • 归档
  • 随笔
GitHub (opens new window)
  • redis-点评项目

    • 基础篇

    • 实战篇

      • 导读
        • 开篇导读
      • 短信登录
        • 导入项目
          • 导入SQL
          • 有关当前模型
          • 导入后端项目
          • 导入前端工程
          • 运行前端项目
        • 基于Session实现登录流程
        • 实现发送短信验证码功能
        • 实现登录拦截功能
        • 隐藏用户敏感信息
        • session共享问题
        • Redis代替session的业务流程
          • 设计key的结构
          • 设计key的具体细节
          • 整体访问流程
        • 基于Redis实现短信登录
        • 解决状态登录刷新问题
          • 初始方案思路总结:
          • 优化方案
          • 代码
      • 商户查询缓存
        • 什么是缓存?
          • 为什么要使用缓存
          • 如何使用缓存
        • 添加商户缓存
          • 缓存模型和思路
          • 代码如下
        • 缓存更新策略
          • 数据库缓存不一致解决方案:
          • 数据库和缓存不一致采用什么方案
        • 实现商铺和缓存与数据库双写一致
        • 缓存穿透问题的解决思路
        • 编码解决商品查询的缓存穿透问题:
        • 缓存雪崩问题及解决思路
        • 缓存击穿问题及解决思路
        • 利用互斥锁解决缓存击穿问题
      • 利用逻辑过期解决缓存击穿问题
        • 利用逻辑过期解决缓存击穿问题
        • 封装Redis工具类
      • 优惠劵秒杀
        • 全局唯一ID
        • Redis实现全局唯一Id
        • 添加优惠卷
        • 实现秒杀下单
        • 库存超卖问题分析
        • 乐观锁解决超卖问题
        • 优惠券秒杀-一人一单
        • 集群环境下的并发问题
      • 分布式锁-redis
        • 基本原理和实现方式对比
        • Redis分布式锁的实现核心思路
        • 实现分布式锁版本一
        • Redis分布式锁误删情况说明
        • 解决Redis分布式锁误删问题
        • 分布式锁的原子性问题
        • Lua脚本解决多条命令原子性问题
        • 利用Java代码调用Lua脚本改造分布式锁
      • 分布式锁-redission
        • 分布式锁-Redission快速入门
        • 分布式锁-redission可重入锁原理
        • 分布式锁-redission锁重试和WatchDog机制
        • 分布式锁-redission锁的MutiLock原理
      • 秒杀优化
        • 秒杀优化-异步秒杀思路
        • 秒杀优化-Redis完成秒杀资格判断
        • 秒杀优化-基于阻塞队列实现秒杀优化
      • 消息队列
        • 认识消息队列
        • 基于List实现消息队列
        • 基于PubSub的消息队列
        • 基于Stream的消息队列
        • 基于Stream的消息队列-消费者组
        • Stream-异步秒杀下单
      • 网红探店
        • 发布探店笔记
        • 查看探店笔记
        • 点赞功能
        • 点赞排行榜
      • 好友关注
        • 关注和取消关注
        • 共同关注
        • Feed流实现方案
        • 推送到粉丝收件箱
        • 实现分页查询收邮箱
      • 附近商户
        • GEO数据结构的基本用法
        • 导入店铺数据到GEO
        • 实现附近商户功能
      • 用户签到
        • BitMap功能演示
        • 实现签到功能
        • 签到统计
        • bitmap来解决缓存穿透
      • UV统计
        • UV统计-HyperLogLog
        • 测试百万数据的统计
    • 高级篇

  • springcloud微服务项目

  • 项目实战
  • redis-点评项目
  • 实战篇
hincky
2022-11-08
目录

网红探店

# 发布探店笔记

发布探店笔记

探店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

具体发布流程

1653578992639

上传接口

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("upload")
public class UploadController {

    @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);
        }
    }

}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

注意:同学们在操作时,需要修改SystemConstants.IMAGE_UPLOAD_DIR 自己图片所在的地址,在实际开发中图片一般会放在nginx上或者是云存储上。

BlogController

@RestController
@RequestMapping("/blog")
public class BlogController {

    @Resource
    private IBlogService blogService;

    @PostMapping
    public 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id
        return Result.ok(blog.getId());
    }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

# 查看探店笔记

实现查看发布探店笔记的接口

1653579931626

实现代码:

BlogServiceImpl

@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);
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

# 点赞功能

初始代码

@GetMapping("/likes/{id}")
public Result queryBlogLikes(@PathVariable("id") Long id) {
    //修改点赞数量
    blogService.update().setSql("liked = liked +1 ").eq("id",id).update();
    return Result.ok();
}
1
2
3
4
5
6

问题分析:这种方式会导致一个用户无限点赞,明显是不合理的

造成这个问题的原因是,我们现在的逻辑,发起请求只是给数据库+1,所以才会出现这个问题

1653581590453

完善点赞功能

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

为什么采用set集合:

因为我们的数据是不能重复的,当用户操作过之后,无论他怎么操作,都是

具体步骤:

1、在Blog 添加一个字段

@TableField(exist = false)
private Boolean isLike;
1
2

2、修改代码

 @Override
    public 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+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.如果已点赞,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的set集合移除
            if(isSuccess){
                stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key,userId.toString());
            }
        }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

# 点赞排行榜

在探店笔记的详情页面,应该把给该笔记点赞的人显示出来,比如最早点赞的TOP5,形成点赞排行榜:

之前的点赞是放到set集合,但是set集合是不能排序的,所以这个时候,咱们可以采用一个可以排序的set集合,就是咱们的sortedSet

1653805077118

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

1653805203758

修改代码

BlogServiceImpl

点赞逻辑代码

   @Override
    public 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 + 1
            boolean 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 score
            if (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 -1
            boolean 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);
    }
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41

点赞列表查询列表

BlogController

@GetMapping("/likes/{id}")
public Result queryBlogLikes(@PathVariable("id") Long id) {

    return blogService.queryBlogLikes(id);
}
1
2
3
4
5

BlogService

@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(Collections.emptyList());
    }
    // 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 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);
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
编辑 (opens new window)
#redis
消息队列
好友关注

← 消息队列 好友关注→

最近更新
01
人生前期重要的能力
05-17
02
防火墙命令
04-11
03
docker-compose部署mysql主从集群
03-22
更多文章>
Theme by Vdoing | Copyright © 2022-2023 Hincky | MIT License | 粤ICP备2022120427号
  • 跟随系统
  • 浅色模式
  • 深色模式
  • 阅读模式