【Redis | 黑马点评 + 思维导图】秒杀优化、Redis消息队列、达人探店

秒杀优化

异步秒杀思路

我们来回顾一下下单流程

当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤

1、查询优惠卷

2、判断秒杀库存是否足够

3、查询订单

4、校验是否是一人一单

5、扣减库存

6、创建订单

在这六步操作中，又有很多操作是要去操作数据库的，而且还是一个线程串行执行， 这样就会导致我们的程序执行的很慢，所以我们需要异步程序执行，那么如何加速呢？

在这里笔者想给大家分享一下课程内没有的思路，看看有没有小伙伴这么想，比如，我们可以不可以使用异步编排来做，或者说我开启N多线程，N多个线程，一个线程执行查询优惠卷，一个执行判断扣减库存，一个去创建订单等等，然后再统一做返回，这种做法和课程中有哪种好呢？答案是课程中的好，因为如果你采用我刚说的方式，如果访问的人很多，那么线程池中的线程可能一下子就被消耗完了，而且你使用上述方案，最大的特点在于，你觉得时效性会非常重要，但是你想想是吗？并不是，比如我只要确定他能做这件事，然后我后边慢慢做就可以了，我并不需要他一口气做完这件事，所以我们应当采用的是课程中，类似消息队列的方式来完成我们的需求，而不是使用线程池或者是异步编排的方式来完成这个需求

优化方案：我们将耗时比较短的逻辑判断放入到redis中，比如是否库存足够，比如是否一人一单，这样的操作，只要这种逻辑可以完成，就意味着我们是一定可以下单完成的，我们只需要进行快速的逻辑判断，根本就不用等下单逻辑走完，我们直接给用户返回成功， 再在后台开一个线程，后台线程慢慢的去执行queue里边的消息，这样程序不就超级快了吗？ 而且也不用担心线程池消耗殆尽的问题，因为这里我们的程序中并没有手动使用任何线程池，当然这里边有两个难点

• 第一个难点是我们怎么在redis中去快速校验一人一单，还有库存判断

• 第二个难点是由于我们校验和tomct下单是两个线程，那么我们如何知道到底哪个单他最后是否成功，或者是下单完成，为了完成这件事我们在redis操作完之后，我们会将一些信息返回给前端，同时也会把这些信息丢到异步queue中去，后续操作中，可以通过这个id来查询我们tomcat中的下单逻辑是否完成了。

我们现在来看看整体思路：当用户下单之后，判断库存是否充足只需要导redis中去根据key找对应的value是否大于0即可，如果不充足，则直接结束，如果充足，继续在redis中判断用户是否可以下单，如果set集合中没有这条数据，说明他可以下单，如果set集合中没有这条记录，则将userId和优惠卷存入到redis中，并且返回0，整个过程需要保证是原子性的，我们可以使用Lua脚本来操作

当以上判断逻辑走完之后，我们可以判断当前redis中返回的结果是否是0 ，如果是0，则表示可以下单，则将之前说的信息存入到到queue中去，然后返回，然后再来个线程异步的下单，前端可以通过返回的订单id来判断是否下单成功。

Redis完成秒杀资格判断

需求：

• 新增秒杀优惠券的同时，将优惠券信息保存到Redis中

• 基于Lua脚本，判断秒杀库存、一人一单，决定用户是否抢购成功

• 如果抢购成功，将优惠券id和用户id封装后存入阻塞队列

• 开启线程任务，不断从阻塞队列中获取信息，实现异步下单功能

  

VoucherServiceImpl

@Override
@Transactional
public void addSeckillVoucher(Voucher voucher) {
    // 保存优惠券
    save(voucher);
    // 保存秒杀信息
    SeckillVoucher seckillVoucher = new SeckillVoucher();
    seckillVoucher.setVoucherId(voucher.getId());
    seckillVoucher.setStock(voucher.getStock());
    seckillVoucher.setBeginTime(voucher.getBeginTime());
    seckillVoucher.setEndTime(voucher.getEndTime());
    seckillVoucherService.save(seckillVoucher);
    // 保存秒杀库存到Redis中
    //SECKILL_STOCK_KEY 这个变量定义在RedisConstans中
    //private static final String SECKILL_STOCK_KEY ="seckill:stock:"
    stringRedisTemplate.opsForValue().set(SECKILL_STOCK_KEY + voucher.getId(), voucher.getStock().toString());
}

完整lua表达式

-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]

-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId

-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    -- 3.2.库存不足，返回1
    return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    -- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2
    return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0

当以上lua表达式执行完毕后，剩下的就是根据步骤3,4来执行我们接下来的任务了

VoucherOrderServiceImpl

@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
    //获取用户
    Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
    // 1.执行lua脚本
    Long result = stringRedisTemplate.execute(
            SECKILL_SCRIPT,
            Collections.emptyList(),
            voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
    );
    int r = result.intValue();
    // 2.判断结果是否为0
    if (r != 0) {
        // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
        return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
    }
    //TODO 保存阻塞队列
    // 3.返回订单id
    return Result.ok(orderId);
}

基于阻塞队列实现秒杀优化

VoucherOrderServiceImpl

修改下单动作，现在我们去下单时，是通过lua表达式去原子执行判断逻辑，如果判断我出来不为0 ，则要么是库存不足，要么是重复下单，返回错误信息，如果是0，则把下单的逻辑保存到队列中去。

    //阻塞队列
    private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);

    /**
     * 优惠卷的秒杀下单（阻塞队列优化版）
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    @Transactional
    public Result seckillVoucher(Long id) {
        //Lua脚本中需要的用户id
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        //Lua脚本中需要的订单id
        long nextOrderId = redisIdWorker.nextId("order");

        //执行Lua脚本得到该用户是否具有秒杀资格
        int result = stringRedisTemplate.execute(
                QUALIFICATION_TESTING,
                Collections.emptyList(),
                id.toString(), userId.toString(), String.valueOf(nextOrderId)
        ).intValue();

        //说明该用户没有资格秒杀，返回错误结果
        if (result != 0) {
            return result == 1 ? Result.fail("库存不足") : Result.fail("不能重复下单");
        }

        //将订单相关信息加入到阻塞队列中
        
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();

        voucherOrder.setVoucherId(id);

        voucherOrder.setUserId(userId);
        
        voucherOrder.setId(nextOrderId);

        orderTasks.add(voucherOrder);
        
        //返回订单id
        return Result.ok(nextOrderId);
    }

阻塞队列的特点就是当某一线程在队列中获取元素的时候，如果队列为空则当前线程会一直阻塞，直到队列中有元素之后才会被再次唤醒。

然后我们再采用线程池的方式异步执行我们的订单处理任务。而这些任务是在用户秒杀抢购之前就要开始执行，所以这里我们需要在当前类初始化之后就立马执行。

想要实现这个要求我们可以使用Spring提供的注解@PostConstruct来做。

//异步处理线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

//在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
@PostConstruct
private void init() {
   SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
// 用于线程池处理的任务
// 当初始化完毕后，就会去从队列中去拿信息
 private class VoucherOrderHandler implements Runnable{

        @Override
        public void run() {
            while (true){
                try {
                    // 1.获取队列中的订单信息
                    VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
                    // 2.创建订单
                    handleVoucherOrder(voucherOrder);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理订单异常", e);
                }
          	 }
        }
     
       private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
            //1.获取用户
            Long userId = voucherOrder.getUserId();
            // 2.创建锁对象
            RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
            // 3.尝试获取锁
            boolean isLock = redisLock.lock();
            // 4.判断是否获得锁成功
            if (!isLock) {
                // 获取锁失败，直接返回失败或者重试
                log.error("不允许重复下单！");
                return;
            }
            try {
				//注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效
                proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
            } finally {
                // 释放锁
                redisLock.unlock();
            }
    }
    
	private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks =new  ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        // 1.执行lua脚本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
        );
        int r = result.intValue();
        // 2.判断结果是否为0
        if (r != 0) {
            // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
        }
        VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
        // 2.3.订单id
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        voucherOrder.setId(orderId);
        // 2.4.用户id
        voucherOrder.setUserId(userId);
        // 2.5.代金券id
        voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
        // 2.6.放入阻塞队列
        orderTasks.add(voucherOrder);
        //3.获取代理对象
         proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();
        //4.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }
     
      @Transactional
    public  void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        // 5.1.查询订单
        int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
        // 5.2.判断是否存在
        if (count > 0) {
            // 用户已经购买过了
           log.error("用户已经购买过了");
           return ;
        }

        // 6.扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
                .update();
        if (!success) {
            // 扣减失败
            log.error("库存不足");
            return ;
        }
        save(voucherOrder);
 
    }

这个地方如果启动报错：

Cannot find current proxy: Set 'exposeProxy' property on Advised to 'true' to make it available, and ensure that AopContext.currentProxy() is invoked in the same thread as the AOP invocation context.

可以在启动类上添加如下注解：

 @EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass=true,exposeProxy=true)

记得添加依赖：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.aspectj/aspectjweaver -->
<dependency>
    <groupId>org.aspectj</groupId>
    <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
    <version>1.9.1</version>
</dependency>

小总结：

秒杀业务的优化思路是什么？

• 先利用Redis完成库存余量、一人一单判断，完成抢单业务
• 再将下单业务放入阻塞队列，利用独立线程异步下单
• 基于阻塞队列的异步秒杀存在哪些问题？
  • 内存限制问题
  • 数据安全问题

秒杀优化逻辑梳理

我们优化的核心思路就是把一些简短的操作放在redis中进行(通过这些简短的操作就已经可以将结果返回给用户)，把涉及数据库的操作单独开一个线程进行(持久化操作异步执行)。这样就可以避免程序串行执行响应时间长的缺点。

而这次优化主要分为三个步骤：

• 秒杀资格判断(与用户直接交互)
• 阻塞队列构建(与用户直接交互)
• 阻塞队列中任务的异步执行(用户无感，异步执行)

在秒杀资格判断这一环节中，我们主要判断两点：

• 库存是否充足
• 用户是否下过单

而库存充足的判断显然我们需要把优惠卷当前的库存缓存到redis中【key：seckill:stock: + 优惠卷id】，这个操作我们放在添加优惠卷的Service层方法中。在核实该用户确实具有秒杀资格之后，我们需要在redis中修改库存，然后将用户id存入到优惠卷的set集合中(与一人一单相吻合)【key：seckill:order: + 优惠卷id】。显然这些操作是一气呵成的，必须具有原子性，所以秒杀资格判断这段逻辑我们是通过Lua脚本实现的。

然后我们来看看阻塞队列的构建部分

这一个部分我们主要做三件事：

• 创建阻塞队列
• 根据Lua脚本的执行结果选择是否创建订单
• 将订单放入到阻塞队列中

其主要作用就是将用户id、订单id、优惠卷id从储存起来，到时候为以下异步的持久化操作提供支持：

• 数据库的扣减库存(需要优惠卷id)
• 数据库中的订单创建(需要用户id、订单id、优惠卷id)

• 优惠卷id由前端提供
• 用户id我们在主线程中直接通过threadlocal获得，而在异步线程中我们直接在订单中就可以拿到用户id，因为在主线程中我们已经完成了订单对象的封装。
• 订单id我们是通过之前写的工具类RedisIdWorker直接生成

最后我们就来看看阻塞队列中任务的异步执行部分

这一部分我们要做的事情只有一个那就是：开启异步线程执行阻塞队列中的任务。

开启一个新的线程我们采取线程池的方式，然后我们还要明确这一部分我们在项目刚一启动就要开始执行了，所以这里我们借助了@PostConstruct注解，在当前类初始化的时候就开始执行异步持久化任务。

在这个新开的线程中，我们从队列中获取订单信息，然后再尝试去获取分布式锁【key：lock:order: + 用户id】来执行数据库的持久化工作。

Redis消息队列

认识消息队列

什么是消息队列：字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色：

• 消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）
• 生产者：发送消息到消息队列
• 消费者：从消息队列获取消息并处理消息

使用队列的好处在于 解耦： 所谓解耦，举一个生活中的例子就是：快递员(生产者)把快递放到快递柜里边(Message Queue)去，我们(消费者)从快递柜里边去拿东西，这就是一个异步，如果耦合，那么这个快递员相当于直接把快递交给你，这事固然好，但是万一你不在家，那么快递员就会一直等你，这就浪费了快递员的时间，所以这种思想在我们日常开发中，是非常有必要的。

这种场景在我们秒杀中就变成了：我们下单之后，利用redis去进行校验下单条件，再通过队列把消息发送出去，然后再启动一个线程去消费这个消息，完成解耦，同时也加快我们的响应速度。

这里我们可以使用一些现成的mq，比如kafka，rabbitmq等等，但是呢，如果没有安装mq，我们也可以直接使用redis提供的mq方案，降低我们的部署和学习成本。

基于List实现消息队列

基于List结构模拟消息队列

消息队列（Message Queue），字面意思就是存放消息的队列。而Redis的list数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果。

队列是入口和出口不在一边，因此我们可以利用：LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合 LPOP来实现。
不过要注意的是，当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。

基于List的消息队列有哪些优缺点？
优点：

• 利用Redis存储，不受限于JVM内存上限
• 基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证
• 可以满足消息有序性

缺点：

• 无法避免消息丢失
• 只支持单消费者

基于PubSub的消息队列

PubSub（发布订阅）是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。

SUBSCRIBE channel [channel] ：订阅一个或多个频道
PUBLISH channel msg ：向一个频道发送消息
PSUBSCRIBE pattern[pattern] ：订阅与pattern格式匹配的所有频道

基于PubSub的消息队列有哪些优缺点？
优点：

• 采用发布订阅模型，支持多生产、多消费

缺点：

• 不支持数据持久化
• 无法避免消息丢失
• 消息堆积有上限，超出时数据丢失

基于Stream的消息队列

Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列。

发送消息的命令：

例如：

读取消息的方式之一：XREAD

例如，使用XREAD读取第一个消息：

XREAD阻塞方式，读取最新的消息：

在业务开发中，我们可以循环的调用XREAD阻塞方式来查询最新消息，从而实现持续监听队列的效果，伪代码如下

注意：当我们指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果我们处理一条消息的过程中，又有超过1条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题

STREAM类型消息队列的XREAD命令特点：

• 消息可回溯
• 一个消息可以被多个消费者读取
• 可以阻塞读取
• 有消息漏读的风险

基于Stream的消息队列-消费者组

消费者组（Consumer Group）：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。具备下列特点：

创建消费者组：

• key：队列名称
• groupName：消费者组名称
• ID：起始ID标示，$代表队列中最后一个消息，0则代表队列中第一个消息
• MKSTREAM：队列不存在时自动创建队列

其它常见命令：

删除指定的消费者组

XGROUP DESTORY key groupName

给指定的消费者组添加消费者

XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername

删除消费者组中的指定消费者

XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername

从消费者组读取消息：

XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]

• group：消费组名称

• consumer：消费者名称，如果消费者不存在，会自动创建一个消费者

• count：本次查询的最大数量

• BLOCK milliseconds：当没有消息时最长等待时间

• NOACK：无需手动ACK，获取到消息后自动确认

• STREAMS key：指定队列名称

• ID：获取消息的起始ID：

  • >：从下一个未消费的消息开始
  • 其它：根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始
    • 一般是在异常时，消息可能没有被确认，这个时候我们就可以使用0，来从 pending-list中重新获得该未被确认的消息，来处理它。

消费者监听消息的基本思路(伪代码)：

STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点：

• 消息可回溯
• 可以多消费者争抢消息，加快消费速度
• 可以阻塞读取
• 没有消息漏读的风险
• 有消息确认机制，保证消息至少被消费一次

最后我们来个小对比

基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单

需求：

• 创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders

• 修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId

  原先我们是在执行Lua脚本，认定有秒杀资格之后，才会去使用java代码将消息添加到阻塞队列中(java.util包下)

• 项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单
  

修改lua表达式,新增3.6

VoucherOrderServiceImpl

private class VoucherOrderHandler implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            try {
                // 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >
                List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                    Consumer.from("g1", "c1"),
                    StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
                    StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed())
                );
                // 2.判断订单信息是否为空
                if (list == null || list.isEmpty()) {
                    // 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环
                    continue;
                }
                // 解析数据
                MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                Map<Object, Object> value = record.getValue();
                VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                // 3.创建订单
                createVoucherOrder(voucherOrder);
                // 4.确认消息 XACK
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理订单异常", e);
                //处理异常消息
                handlePendingList();
            }
        }
    }

    private void handlePendingList() {
        while (true) {
            try {
                // 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0
                List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                    Consumer.from("g1", "c1"),
                    StreamReadOptions.empty().count(1),
                    StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0"))
                );
                // 2.判断订单信息是否为空
                if (list == null || list.isEmpty()) {
                    // 如果为null，说明没有异常消息，结束循环
                    break;
                }
                // 解析数据
                MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                Map<Object, Object> value = record.getValue();
                VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                // 3.创建订单
                createVoucherOrder(voucherOrder);
                // 4.确认消息 XACK
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理pendding订单异常", e);
                try{
                    Thread.sleep(20);
                }catch(Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

达人探店

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

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);
        }
    }

}

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());
    }
}

查看探店笔记

实现查看发布探店笔记的接口

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);
}

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();
}

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

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;

2、修改代码

    /**
     * 处理用户的博客点赞
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        //获取当前用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        //判断当前用户是否点过赞
        Boolean isLiked = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id, userId.toString());

        if (!isLiked) {
            //说明该用户没有点过赞

            //数据库+1
            LambdaUpdateWrapper<Blog> blogLambdaUpdateWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();

            blogLambdaUpdateWrapper.eq(Blog::getId,id);

            blogLambdaUpdateWrapper.set(Blog::getLiked,getById(id).getLiked() + 1);

            boolean isSuccess = update(blogLambdaUpdateWrapper);

            //将该用户id加入到set中
            if (isSuccess) stringRedisTemplate.opsForSet().add(RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id,userId.toString());

            //返回结果
            return Result.ok();
        }

        //说明该用户没有点过赞

        //数据库-1
        LambdaUpdateWrapper<Blog> blogLambdaUpdateWrapper = new LambdaUpdateWrapper<>();

        blogLambdaUpdateWrapper.eq(Blog::getId,id);

        blogLambdaUpdateWrapper.set(Blog::getLiked,getById(id).getLiked() - 1);

        boolean isSuccess = update(blogLambdaUpdateWrapper);

        //将该用户id从set中剔除
        if (isSuccess) stringRedisTemplate.opsForSet().remove(RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id,userId.toString());


        //返回结果
        return Result.ok();
    }

第三四步：

    /**
     * 判断该用户是否对博客点赞，并对isLiked赋值
     * @param blog
     */
    private void isBlogLiked(Blog blog) {
        //获取blog的id
        Long id = blog.getId();

        //获取用户id
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();

        Boolean isLiked = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id, userId.toString());

        if (BooleanUtil.isTrue(isLiked)) blog.setIsLike(true);
    }

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

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

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);
    }

点赞列表查询列表

BlogController

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

    return blogService.queryBlogLikes(id);
}

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);
}

思维导图总结