Redis应用之Feed流关注推送

2024-09-08 00:12
文章标签 应用 redis 推送 关注 feed

本文主要是介绍Redis应用之Feed流关注推送，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------# 3.好友关注：

3.1.关注和取关：

a.接口说明：

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b.编码实现：

  • 1.Controller层接口：
@RestController
@RequestMapping("/follow")
public class FollowController {@Resourceprivate IFollowService followService;/*** 关注用户* @param followUserId 关注用户的id* @param isFollow 是否已关注* @return*/@PutMapping("/{id}/{isFollow}")public Result follow(@PathVariable("id") Long followUserId, @PathVariable Boolean isFollow){return followService.follow(followUserId, isFollow);}/*** 是否关注用户* @param followUserId 关注用户的id* @return*/@GetMapping("/or/not/{id}")public Result isFollow(@PathVariable("id") Long followUserId){return followService.isFollow(followUserId);}
}
  • 2.Service层代码：
@Service
public class FollowServiceImpl extends ServiceImpl<FollowMapper, Follow> implements IFollowService {/*** 关注用户** @param followUserId 关注用户的id* @param isFollow     是否已关注* @return*/@Overridepublic Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();if (isFollow) {// 用户为关注，则关注Follow follow = new Follow();follow.setUserId(userId);follow.setFollowUserId(followUserId);this.save(follow);} else {// 用户已关注，删除关注信息this.remove(new LambdaQueryWrapper<Follow>().eq(Follow::getUserId, userId).eq(Follow::getFollowUserId, followUserId));}return Result.ok();}/*** 是否关注用户** @param followUserId 关注用户的id* @return*/@Overridepublic Result isFollow(Long followUserId) {Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();int count = this.count(new LambdaQueryWrapper<Follow>().eq(Follow::getUserId, userId).eq(Follow::getFollowUserId, followUserId));return Result.ok(count > 0);}
}
  • 3.页面上的关注测试：
    在这里插入图片描述

3.2.共同关注：

a.接口说明：

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b.编码实现：

  • 1.我们想要查询出两个用户的共同关注对象，这就需要使用求交集，对于求交集，我们可以使用Set集合
@Service
public class FollowServiceImpl extends ServiceImpl<FollowMapper, Follow> implements IFollowService {@Resourceprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;@Resourceprivate IUserService userService;/*** 关注用户** @param followUserId 关注用户的id* @param isFollow     是否已关注* @return*/@Overridepublic Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();String key = FOLLOW_KEY + userId;if (isFollow) {// 用户为关注，则关注Follow follow = new Follow();follow.setUserId(userId);follow.setFollowUserId(followUserId);boolean isSuccess = this.save(follow);if (isSuccess) {// 用户关注信息保存成功，把关注的用户id放入Redis的Set集合中，stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, followUserId.toString());}} else {// 用户已关注，删除关注信息boolean isSuccess = this.remove(new LambdaQueryWrapper<Follow>().eq(Follow::getUserId, userId).eq(Follow::getFollowUserId, followUserId));if (isSuccess) {stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, followUserId.toString());}}return Result.ok();}/*** 是否关注用户** @param followUserId 关注用户的id* @return*/@Overridepublic Result isFollow(Long followUserId) {Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();int count = this.count(new LambdaQueryWrapper<Follow>().eq(Follow::getUserId, userId).eq(Follow::getFollowUserId, followUserId));return Result.ok(count > 0);}/*** 查询共同关注** @param id* @return*/@Overridepublic Result followCommons(Long id) {Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();String key1 = FOLLOW_KEY + userId;String key2 = FOLLOW_KEY + id;// 查询当前用户与目标用户的共同关注对象Set<String> intersect = stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key1, key2);if (Objects.isNull(intersect) || intersect.isEmpty()) {return Result.ok(Collections.emptyList());}List<Long> ids = intersect.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());// 查询共同关注的用户信息List<UserDTO> userDTOList = userService.listByIds(ids).stream().map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class)).collect(Collectors.toList());return Result.ok(userDTOList);}
}

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3.3.Feed流关注推送

a.什么是Feed流？

  • 1.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。
  • 2.Feed流是一种基于用户个性化需求和兴趣的信息流推送方式，常见于社交媒体、新闻应用、音乐应用等互联网平台。
  • 3.Feed流通过算法和用户行为数据分析，动态地将用户感兴趣的内容以流式方式呈现在用户的界面上。
    在这里插入图片描述

b.Feed流产品有两种常见模式：

b1.时间排序（Timeline）：
  • 1.不做内容筛选，简单的按照内容发布时间排序，常用于好友或关注。例如朋友圈
    • 优点：信息全面，不会有缺失。并且实现也相对简单
    • 缺点：信息噪音较多，用户不一定感兴趣，内容获取效率低
b2.智能排序：
  • 1.利用智能算法屏蔽掉违规的、用户不感兴趣的内容。推送用户感兴趣信息来吸引用户
    • 优点：投喂用户感兴趣信息，用户粘度很高，容易沉迷
    • 缺点：如果算法不精准，可能起到反作用

c.时间排序（Timeline）的实现方式：

  • 1.本例中的个人页面，是基于关注的好友来做Feed流，因此采用Timeline的模式。该模式的实现方案有三种：
    在这里插入图片描述
c1.拉模式：

1.拉模式概念：

  • 1.拉模式也叫做读扩散。
  • 2.在拉模式中，终端用户或应用程序主动发送请求来获取最新的数据流。它是一种按需获取数据的方式，用户可以在需要时发出请求来获取新数据。
  • 3.在Feed流中，数据提供方将数据发布到实时数据源中，而终端用户或应用程序通过订阅或请求来获取新数据。

2.拉模式优点：

  • 1.节约空间，可以减少不必要的数据传输，只需要获取自己感兴趣的数据，因为赵六在读信息时，并没有重复读取，而且读取完之后可以把他的收件箱进行清楚。

3.拉模式缺点：

  • 1.延迟较高，当用户读取数据时才去关注的人里边去读取数据，假设用户关注了大量的用户，那么此时就会拉取海量的内容，对服务器压力巨大
    在这里插入图片描述
c2.推模式：

1.推模式概念：

  • 1.推模式也叫做写扩散。在推模式中，数据提供方主动将最新的数据推送给终端用户或应用程序。数据提供方会实时地将数据推送到终端用户或应用程序，而无需等待请求。

2.推模式优点：

  • 1.优点：数据延迟低，不用临时拉取

2.推模式缺点：

  • 1.内存耗费大，假设一个大V写信息，很多人关注他， 就会写很多份数据到粉丝那边去
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c3.推拉结合：

定义：

  • 1.也叫做读写混合，兼具推和拉两种模式的优点。
  • 2.在推拉结合模式中，数据提供方会主动将最新的数据推送给终端用户或应用程序，同时也支持用户通过拉取的方式来获取数据。这样可以实现实时的数据更新，并且用户也具有按需获取数据的能力。
  • 3.推拉模式是一个折中的方案，站在发件人这一段:
    • 如果是个普通的人，那么我们采用写扩散的方式，直接把数据写入到他的粉丝中去，因为普通的人他的粉丝关注量比较小，所以这样做没有压力
    • 如果是大V，那么他是直接将数据先写入到一份到发件箱里边去，然后再直接写一份到活跃粉丝收件箱里边去
  • 4.现在站在收件人这端来看:
    • 如果是活跃粉丝，那么大V和普通的人发的都会直接写入到自己收件箱里边来
    • 而如果是普通的粉丝，由于他们上线不是很频繁，所以等他们上线时，再从发件箱里边去拉信息
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d.本案例模式选择：

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  • 1.当前项目用户量比较小，所以这里我们选择使用推模式，延迟低、内存占比也没那么大
  • 2.由于我们需要实现分页查询功能，这里我们可以选择 list 或者 SortedSet，而不能使用Set，因为Set是无序的， list是有索引的，SortedSet 是有序的，那么我们该如何选择呢？
  • 3.如果我们选择 list 会存在索引漂移现象（这个在Vue中也存在），从而导致读取重复数据，所以我们不能选择使用 list
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  • 4.我们可以选择使用滚动分页，我们使用SortedSet，如果使用排名和使用角标是一样的，但是SortedSet可以按照Score排序（Score默认按照时间戳生成，所以是固定的），每次我们可以选择比之前Score较小的，这样就能够实现滚动排序，从而防止出现问题
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e.编码实现：

  • 1.代码实现：在BlogServiceImpl中修改原有的保存探店笔记的方法：
    /*** 保存探店笔记** @param blog* @return*/@Overridepublic Result saveBlog(Blog blog) {Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();blog.setUserId(userId);// 保存探店笔记boolean isSuccess = this.save(blog);if (!isSuccess){return Result.fail("笔记保存失败");}// 查询笔记作者的所有粉丝List<Follow> follows = followService.list(new LambdaQueryWrapper<Follow>().eq(Follow::getFollowUserId, userId));// 将笔记推送给所有的粉丝for (Follow follow : follows) {// 获取粉丝的idLong id = follow.getUserId();// 推送笔记String key = FEED_KEY + id;stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());}return Result.ok(blog.getId());}

3.4.实现关注推送页面的分页查询:

a.滚动分页查询收件箱的思路：

  • 1.Redis中的数据样例：
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  • 2.角标查询及其问题演示：
    在这里插入图片描述
  • 3.滚动查询演示：
    在这里插入图片描述
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b.接口介绍：

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b.编码实现：

    /*** 关注推送页面的笔记分页** @param max* @param offset* @return*/@Overridepublic Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {// 1、查询收件箱Long userId = ThreadLocalUtls.getUser().getId();String key = FEED_KEY + userId;// ZREVRANGEBYSCORE key Max Min LIMIT offset countSet<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);// 2、判断收件箱中是否有数据if (typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()) {return Result.ok();}// 3、收件箱中有数据，则解析数据: blogId、minTime（时间戳）、offsetList<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());long minTime = 0; // 记录当前最小值int os = 1; // 偏移量offset，用来计数for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples) { // 5 4 4 2 2// 获取idids.add(Long.valueOf(tuple.getValue()));// 获取分数（时间戳）long time = tuple.getScore().longValue();if (time == minTime) {// 当前时间等于最小时间，偏移量+1os++;} else {// 当前时间不等于最小时间，重置minTime = time;os = 1;}}// 4、根据id查询blog（使用in查询的数据是默认按照id升序排序的，这里需要使用我们自己指定的顺序排序）String idStr = StrUtil.join(",", ids);List<Blog> blogs = this.list(new LambdaQueryWrapper<Blog>().in(Blog::getId, ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")"));// 设置blog相关的用户数据，是否被点赞等属性值for (Blog blog : blogs) {// 查询blog有关的用户queryUserByBlog(blog);// 查询blog是否被点赞isBlogLiked(blog);}// 5、封装并返回ScrollResult scrollResult = new ScrollResult();scrollResult.setList(blogs);scrollResult.setOffset(os);scrollResult.setMinTime(minTime);return Result.ok(scrollResult);}

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这篇关于Redis应用之Feed流关注推送的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1146563。

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