【Redis企业实战】仿黑马点评项目
1.短信登陆：基于Redis实现共享session实现登录发送短信验证码：使用Redis中的String结构，将key:phone,value:code存入Redis短信验证码登录、注册：根据手机手机号查询登录用户，用户存在则将查询的用户存入redis，用户不存在创建用户再存入redis，采用保存登录的用户信息，可以使用String结构，以JSON字符串来保存，比较直观。Hash结构可以将对象中的
·
目录
三、优惠券秒杀（Redisson分布式锁解决超卖、一人一单，Stream消息队列实现异步秒杀）
5、基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单
完整版项目代码：dazhongdianping: 仿大众点评 (gitee.com)
一、短信登陆：基于Redis实现共享session实现登录
1、发送短信验证码
使用Redis中的String结构，将key:phone,value:code存入Redis
@Override
public Result sendCode(String phone, HttpSession session) {
// 1.校验手机号
if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
// 2.如果不符合，返回错误信息
return Result.fail("手机号格式错误！");
}
// 3.符合，生成验证码
String code = RandomUtil.randomNumbers(6);
// 4.保存验证码到 session
stringRedisTemplate.opsForValue().set(LOGIN_CODE_KEY + phone, code, LOGIN_CODE_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 5.发送验证码
log.debug("发送短信验证码成功，验证码：{}", code);
// 返回ok
return Result.ok();
}2、短信验证码登录、注册
根据手机手机号查询登录用户，用户存在则将查询的用户存入redis，用户不存在创建用户再存入redis，采用保存登录的用户信息，可以使用String结构，以JSON字符串来保存，比较直观。Hash结构可以将对象中的每个字段独立存储，可以针对单个字段做CRUD，并且内存占用更少。
public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
// 1.校验手机号
String phone = loginForm.getPhone();
if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
// 2.如果不符合，返回错误信息
return Result.fail("手机号格式错误！");
}
// 3.从redis获取验证码并校验
String cacheCode = stringRedisTemplate.opsForValue().get(LOGIN_CODE_KEY + phone);
String code = loginForm.getCode();
if (cacheCode == null || !cacheCode.equals(code)) {
// 不一致，报错
return Result.fail("验证码错误");
}
// 4.一致，根据手机号查询用户 select * from tb_user where phone = ?
User user = query().eq("phone", phone).one();
// 5.判断用户是否存在
if (user == null) {
// 6.不存在，创建新用户并保存
user = createUserWithPhone(phone);
}
// 7.保存用户信息到 redis中
// 7.1.随机生成token，作为登录令牌
String token = UUID.randomUUID().toString(true);
// 7.2.将User对象转为HashMap存储
UserDTO userDTO = BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);
Map<String, Object> userMap = BeanUtil.beanToMap(userDTO, new HashMap<>(),
CopyOptions.create()
.setIgnoreNullValue(true)
.setFieldValueEditor((fieldName, fieldValue) -> fieldValue.toString()));
// 7.3.存储
String tokenKey = LOGIN_USER_KEY + token;
stringRedisTemplate.opsForHash().putAll(tokenKey, userMap);
// 7.4.设置token有效期
stringRedisTemplate.expire(tokenKey, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 8.返回token
return Result.ok(token);
}3、校验登陆状态
为每一个UserDTO创建一个独立线程，使多线程之间资源无法共享。创建二级拦截器，第一级拦截器：1.获取token。2.查询redis用户。3.保存到ThreadLocal，4.刷新token有效期。5.放行。第二级拦截器：1.查询Threadlocal的用户。2.不存在，拦截。3.存在，放行。
UserHolder：
public class UserHolder {
private static final ThreadLocal<UserDTO> tl = new ThreadLocal<>();
public static void saveUser(UserDTO user){
tl.set(user);
}
public static UserDTO getUser(){
return tl.get();
}
public static void removeUser(){
tl.remove();
}
}拦截器：
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
// 登录拦截器
registry.addInterceptor(new LoginInterceptor())
.excludePathPatterns(
"/shop/**",
"/voucher/**",
"/shop-type/**",
"/upload/**",
"/blog/hot",
"/user/code",
"/user/login"
).order(1);
// token刷新的拦截器
registry.addInterceptor(new RefreshTokenInterceptor(stringRedisTemplate)).addPathPatterns("/**").order(0);
}Redis代替session需要考虑的问题：
- 选择合适的数据结构
- 选择合适的key
- 选择合适的存储粒度
二、商户查询缓存
1、添加Redis缓存
2、缓存更新策略：
| 内存淘汰 | 超时剔除 | 主动更新 | |
| 说明 | 不用自己维护，利用Redis的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据。下次查询时更新缓存。 | 给缓存数据添加TTL时间，到期后自动删除缓存。下次查询时更新缓存。 | 编写业务逻辑，在修改数据库的同时，更新缓存。 |
| 一致性 | 差 | 一般 | 好 |
| 维护成本 | 无 | 低 | 高 |
缓存更新策略之主动更新
1. Cache Aside Pattern：由缓存的调用者（程序员），在更新数据库的同时更新缓存
2. Read/Write Through Pattern：缓存与数据库整合为一个服务，由服务来维护一致性。调用者调用该服务，无需关心缓存一致性问题
3. Write Behind Caching Pattern：调用者只操作缓存，由其它线程异步的将缓存数据持久化到数据库，保证最终一致。
操作缓存和数据库时有三个问题需要考虑：
1.
删除缓存还是更新缓存？
- 更新缓存：每次更新数据库都更新缓存，无效写操作较多
- 删除缓存：更新数据库时让缓存失效，查询时再更新缓存
2.
如何保证缓存与数据库的操作的同时成功或失败？
- 单体系统，将缓存与数据库操作放在一个事务
- 分布式系统，利用TCC等分布式事务方案
缓存更新策略的最佳实践方案：
- 低一致性需求：使用Redis自带的内存淘汰机制
- 高一致性需求：主动更新，并以超时剔除作为兜底方案
读操作：
- 缓存命中则直接返回
- 缓存未命中则查询数据库，并写入缓存，设定超时时间
写操作：
- 先写数据库，然后再删除缓存
- 要确保数据库与缓存操作的原子性
3、缓存穿透
缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。
常见的解决方案有两种：
| 优点 | 缺点 | |
| 缓存空对象 | 实现简单，维护方便 | 额外内存消耗 可能造成短期不一致 |
| 布隆过滤 | 内存占用较少，没有多余key | 实现复杂 存在误判可能 |
缓存穿透产生的原因是什么？
用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大压力
缓存穿透的解决方案有哪些？
- 缓存null值
- 布隆过滤
- 增强id的复杂度，避免被猜测id规律
- 做好数据的基础格式校验
- 加强用户权限校验
- 做好热点参数的限流
public <R,ID> R queryWithPassThrough(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){
String key = keyPrefix + id;
// 1.从redis查询商铺缓存
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
// 3.存在，直接返回
return JSONUtil.toBean(json, type);
}
// 判断命中的是否是空值
if (json != null) {
// 返回一个错误信息
return null;
}
// 4.不存在，根据id查询数据库
R r = dbFallback.apply(id);
// 5.不存在，返回错误
if (r == null) {
// 将空值写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误信息
return null;
}
// 6.存在，写入redis
this.set(key, r, time, unit);
return r;
}4、缓存雪崩
缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。
解决方案：
- 给不同的Key的TTL添加随机值
- 利用Redis集群提高服务的可用性
- 给缓存业务添加降级限流策略
- 给业务添加多级缓存
5、缓存击穿：
缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
解决方案：
- 互斥锁
- 逻辑过期
| 解决方案 | 优点 | 缺点 |
| 互斥锁 |
•
没有额外的内存消耗
•
保证一致性
•
实现简单
|
•
线程需要等待，性能受影响
•
可能有死锁风险
|
| 逻辑过期 |
•
线程无需等待，性能较好
|
•
不保证一致性
•
有额外内存消耗
•
实现复杂
|
互斥锁解决缓存击穿实现代码：
public <R, ID> R queryWithMutex(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
String key = keyPrefix + id;
// 1.从redis查询商铺缓存
String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
// 3.存在，直接返回
return JSONUtil.toBean(shopJson, type);
}
// 判断命中的是否是空值
if (shopJson != null) {
// 返回一个错误信息
return null;
}
// 4.实现缓存重建
// 4.1.获取互斥锁
String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
R r = null;
try {
boolean isLock = tryLock(lockKey);
// 4.2.判断是否获取成功
if (!isLock) {
// 4.3.获取锁失败，休眠并重试
Thread.sleep(50);
return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
}
// 4.4.获取锁成功，根据id查询数据库
r = dbFallback.apply(id);
// 5.不存在，返回错误
if (r == null) {
// 将空值写入redis
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
// 返回错误信息
return null;
}
// 6.存在，写入redis
this.set(key, r, time, unit);
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
// 7.释放锁
unlock(lockKey);
}
// 8.返回
return r;
}
private boolean tryLock(String key) {
Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
return BooleanUtil.isTrue(flag);
}
private void unlock(String key) {
stringRedisTemplate.delete(key);
}逻辑过期解决缓存击穿实现代码：
public <R, ID> R queryWithLogicalExpire(
String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
String key = keyPrefix + id;
// 1.从redis查询商铺缓存
String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
// 2.判断是否存在
if (StrUtil.isBlank(json)) {
// 3.存在，直接返回
return null;
}
// 4.命中，需要先把json反序列化为对象
RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
// 5.判断是否过期
if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
// 5.1.未过期，直接返回店铺信息
return r;
}
// 5.2.已过期，需要缓存重建
// 6.缓存重建
// 6.1.获取互斥锁
String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
boolean isLock = tryLock(lockKey);
// 6.2.判断是否获取锁成功
if (isLock){
// 6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建
CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
try {
// 查询数据库
R newR = dbFallback.apply(id);
// 重建缓存
this.setWithLogicalExpire(key, newR, time, unit);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}finally {
// 释放锁
unlock(lockKey);
}
});
}
// 6.4.返回过期的商铺信息
return r;
}三、优惠券秒杀（Redisson分布式锁解决超卖、一人一单，Stream消息队列实现异步秒杀）
1、全局唯一ID
全局唯一ID生成策略：
- UUID
- Redis自增
- snowflake算法
- 数据库自增
Redis自增ID策略：
- 每天一个key，方便统计订单量
- ID构造是 时间戳 + 计数器
2、超卖问题
超卖问题是典型的多线程安全问题，针对这一问题的常见解决方案就是加锁：
超卖这样的线程安全问题，解决方案有哪些？
1.悲观锁：
添加同步锁，让线程串行执行，认为线程安全问题一定会发生，因此在操作数据之前先获取锁，确保线程串行执行
- 优点：简单粗暴
- 缺点：性能一般
- 实现：Synchronized、Lock
- 优点：性能好
- 缺点：存在成功率低的问题
- 实现：版本号法、CAS法
3、基于Redis的分布式锁
一人一单问题：通过加锁可以解决在单机情况下的一人一单安全问题，但是在集群模式下就不行了。可采用分布式锁。
分布式锁：
基于Redis的分布式锁实现思路：
- 利用set nx ex获取锁，并设置过期时间，保存线程标示
- 释放锁时先判断线程标示是否与自己一致，一致则删除锁
特性：
- 利用set nx满足互斥性
- 利用set ex保证故障时锁依然能释放，避免死锁，提高安全性
- 利用Redis集群保证高可用和高并发特性
基于setnx实现的分布式锁存在下面的问题：
- 不可重入：同一个线程无法多次获取同一把锁
- 不可重试：获取锁只尝试一次就返回false，没有重试机制
- 超市释放：锁超时释放虽然可以避免死锁，但如果是业务执行耗时较长，也会导致锁释放，存在安全隐患
- 主从一致性：如果Redis提供了主从集群，主从同步存在延迟，当主宕机时，如果从并同步主中的锁数据，则会出现锁实现
4、实现Redisson的分布式锁
Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务，其中就包含了各种分布式锁的实现。
Redisson可重入锁原理：
Redisson分布式锁原理：
- 可重入：利用hash结构记录线程id和重入次数
- 可重试：利用信号量和PubSub功能实现等待、唤醒，获取锁失败的重试机制
- 超时续约：利用watchDog，每隔一段时间（releaseTime / 3），重置超时时间
- 主从一致性：采用Redis集群主从同步，可解决主从一致性问题
利用Redisson解决创建订单时一人一单问题实现代码
private void createVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
Long userId = voucherOrder.getUserId();
Long voucherId = voucherOrder.getVoucherId();
// 创建锁对象
RLock redisLock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
// 尝试获取锁
boolean isLock = redisLock.tryLock();
// 判断
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 {
// 5.1.查询订单
int count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherId).count();
// 5.2.判断是否存在
if (count > 0) {
// 用户已经购买过了
log.error("不允许重复下单！");
return;
}
// 6.扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock = stock - 1") // set stock = stock - 1
.eq("voucher_id", voucherId).gt("stock", 0) // where id = ? and stock > 0
.update();
if (!success) {
// 扣减失败
log.error("库存不足！");
return;
}
// 7.创建订单
save(voucherOrder);
} finally {
// 释放锁
redisLock.unlock();
}
}总结：
1）不可重入Redis分布式锁：
- 原理：利用setnx的互斥性；利用ex避免死锁；释放锁时判断线程标示
- 缺陷：不可重入、无法重试、锁超时失效
2）可重入的Redis分布式锁：
- 原理：利用hash结构，记录线程标示和重入次数；利用watchDog延续锁时间；利用信号量控制锁重试等待
- 缺陷：redis宕机引起锁失效问题
3）Redisson的multiLock：
- 原理：多个独立的Redis节点，必须在所有节点都获取重入锁，才算获取锁成功
- 缺陷：运维成本高、实现复杂
5、基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单
异步秒杀下单流程图
消息队列（Message Queue），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
Redis提供了三种不同的方式来实现消息队列：
- list结构：基于List结构模拟消息队列
- PubSub：基本的点对点消息模型
- Stream：比较完善的消息队列模型
| List | PubSub | Stream | |
| 消息持久化 | 支持 | 不支持 | 支持 |
| 阻塞读取 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 消息堆积处理 | 受限于内存空间，可以利用多消费者加快处理 | 受限于消费者缓冲区 | 受限于队列长度，可以利用消费者组提高消费速度，减少堆积 |
| 消息确认机制 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| 消息回溯 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| 其余优点 | 利用Redis存储，不受限于JVM内存上限 可以满足消息有序性 | 采用发布订阅模型，支持多生产、多消费 | XREADGROUP:可以多消费者抢消息，加快消费速度，没有消息漏读风险 XREAD：有消息漏读风险 |
| 缺点 | 无法避免消息丢失 只支持单消费者 | 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
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：
- 消息分流：队列中的消息会分流给组内的不同消费者，而不是重复消费，从而加快消息处理的速度
- 消息标示：消费者组会维护一个标示，记录最后一个被处理的消息，哪怕消费者宕机重启，还会从标示之后读取消息。确保每一个 消息都会被消费
- 消息确认：消费者获取消息后，消息处于pending状态，并存入一个pending-list。当处理完成后需要通过XACK来确认消息，标记 消息为已处理，才会从pending-list移除。
利用Stream结果实现异步秒杀实现代码：（lua+java）
-- 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 0public 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");
}
// 3.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}@PostConstruct
private void init() {
SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
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);
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("处理订单异常", e);
}
}
}
}四、达人探店
1、发布探店笔记（见Feed流）
2、点赞
Redis缓存点赞信息，SortedSet集合
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();
}3、点赞排行榜
获取Top5点赞用户
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);
}五、好友关注
1、关注和取关
实现代码
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 followerUserId
stringRedisTemplate.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();
}
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);
}2、共同关注
Set集合的交集功能实现代码
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);
}3、关注推送(Feed流)
Feed流产品有两种常见模式：
Timeline
：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
智能排序
：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
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：
-
推模式（也叫写扩散）：和名字一样，就是一种推的方式，发送者发送了一个消息后，立即将这个消息推送给接收者，但是接收者此时不一定在线，那么就需要有一个地方存储这个数据，这个存储的地方我们称为：同步库。推模式也叫写扩散的原因是，一个消息需要发送个多个粉丝，那么这条消息就会复制多份，写放大，所以也叫写扩散。这种模式下，对同步库的要求就是写入能力极强和稳定。读取的时候因为消息已经发到接收者的收件箱了，只需要读一次自己的收件箱即可，读请求的量极小，所以对读的QPS需求不大。归纳下，推模式中对同步库的要求只有一个：写入能力强。
-
拉模式（也叫读扩散）：这种是一种拉的方式，发送者发送了一条消息后，这条消息不会立即推送给粉丝，而是写入自己的发件箱，当粉丝上线后再去自己关注者的发件箱里面去读取，一条消息的写入只有一次，但是读取最多会和粉丝数一样，读会放大，所以也叫读扩散。拉模式的读写比例刚好和写扩散相反，那么对系统的要求是：读取能力强。另外这里还有一个误区，很多人在最开始设计feed流系统时，首先想到的是拉模式，因为这种和用户的使用体感是一样的，但是在系统设计上这种方式有不少痛点，最大的是每个粉丝需要记录自己上次读到了关注者的哪条消息，如果有1000个关注者，那么这个人需要记录1000个位置信息，这个量和关注量成正比的，远比用户数要大的多，这里要特别注意，虽然在产品前期数据量少的时候这种方式可以应付，但是量大了后就会事倍功半，得不偿失，切记切记。
-
推拉结合模式：推模式在单向关系中，因为存在大V，那么一条消息可能会扩散几百万次，但是这些用户中可能有一半多是僵尸，永远不会上线，那么就存在资源浪费。而拉模式下，在系统架构上会很复杂，同时需要记录的位置信息是天量，不好解决，尤其是用户量多了后会成为第一个故障点。基于此，所以有了推拉结合模式，大部分用户的消息都是写扩散，只有大V是读扩散，这样既控制了资源浪费，又减少了系统设计复杂度。但是整体设计复杂度还是要比推模式复杂。
归纳如下：
-
如果产品中是双向关系，那么就采用推模式。
-
如果产品中是单向关系，且用户数少于1000万，那么也采用推模式，足够了。
-
如果产品是单向关系，单用户数大于1000万，那么采用推拉结合模式，这时候可以从推模式演进过来，不需要额外重新推翻重做。
-
永远不要只用拉模式。
-
如果是一个初创企业，先用推模式，快速把系统设计出来，然后让产品去验证、迭代，等客户数大幅上涨到1000万后，再考虑升级为推拉集合模式。
| 拉模式 | 推模式 | 推拉结合 | |
| 写比例 | 低 | 高 | 中 |
| 读比例 | 高 | 低 | 中 |
| 用户读取延迟 | 高 | 低 | 低 |
| 实现难度 | 复杂 | 简单 | 很复杂 |
| 使用场景 | 很少使用 | 用户量少、没有大V | 过千万的用户量，有大V |
本项目采用推模式：用SortedSet保存博客id，以及时间戳推送给粉丝收件箱实现代码
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id
Long userId = follow.getUserId();
// 4.2.推送
String key = FEED_KEY + userId;
stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());
}
// 5.返回id
return Result.ok(blog.getId());
}粉丝收件箱接收实现代码
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 count
String 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）、offset
List<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());
long minTime = 0; // 2
int os = 1; // 2
for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples) { // 5 4 4 2 2
// 4.1.获取id
ids.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;
}
}
// 5.根据id查询blog
String 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);
}六、附近的商户
1、GEO数据结构
GEO就是Geolocation的简写形式，代表地理坐标。Redis在3.2版本中加入了对GEO的支持，允许存储地理坐标信息，帮助我们根据经纬度来检索数据。常见的命令有：
GEOADD：添加一个地理空间信息，包含：经度（longitude）、纬度（latitude）、值（member）
GEOHASH：将指定member的坐标转为hash字符串形式并返回
GEOPOS：返回指定member的坐标
GEORADIUS：指定圆心、半径，找到该圆内包含的所有member，并按照与圆心之间的距离排序后返回。6.2以后已废弃
GEOSEARCH：在指定范围内搜索member，并按照与指定点之间的距离排序后返回。范围可以是圆形或矩形。6.2.新功能
GEOSEARCHSTORE：与GEOSEARCH功能一致，不过可以把结果存储到一个指定的key。 6.2.新功能
2、附近商户搜索
按照商户类型做分组，类型相同的商户作为同一组，以typeId为key存入同一个GEO集合中即可
public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
// 1.判断是否需要根据坐标查询
if (x == null || y == null) {
// 不需要坐标查询，按数据库查询
Page<Shop> page = query()
.eq("type_id", typeId)
.page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
// 返回数据
return Result.ok(page.getRecords());
}
// 2.计算分页参数
int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
// 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distance
String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
.search(
key,
GeoReference.fromCoordinate(x, y),
new Distance(5000),
RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
);
// 4.解析出id
if (results == null) {
return Result.ok(Collections.emptyList());
}
List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
if (list.size() <= from) {
// 没有下一页了，结束
return Result.ok(Collections.emptyList());
}
// 4.1.截取 from ~ end的部分
List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
list.stream().skip(from).forEach(result -> {
// 4.2.获取店铺id
String shopIdStr = result.getContent().getName();
ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
// 4.3.获取距离
Distance distance = result.getDistance();
distanceMap.put(shopIdStr, distance);
});
// 5.根据id查询Shop
String idStr = StrUtil.join(",", ids);
List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
for (Shop shop : shops) {
shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
}
// 6.返回
return Result.ok(shops);
}七、用户签到
1、BitMap用法
Redis中是利用string类型数据结构实现BitMap，因此最大上限是512M，转换为bit则是 2^32个bit位。
BitMap的操作命令有：
SETBIT：向指定位置（offset）存入一个0或1
GETBIT ：获取指定位置（offset）的bit值
BITCOUNT ：统计BitMap中值为1的bit位的数量
BITFIELD ：操作（查询、修改、自增）BitMap中bit数组中的指定位置（offset）的值
2、签到功能
实现代码：
public Result sign() {
// 1.获取当前登录用户
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
// 2.获取日期
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 3.拼接key
String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
String key = USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;
// 4.获取今天是本月的第几天
int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();
// 5.写入Redis SETBIT key offset 1
stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, dayOfMonth - 1, true);
return Result.ok();
}3、签到统计
实现代码：
public Result signCount() {
// 1.获取当前登录用户
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
// 2.获取日期
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
// 3.拼接key
String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
String key = USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;
// 4.获取今天是本月的第几天
int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();
// 5.获取本月截止今天为止的所有的签到记录，返回的是一个十进制的数字 BITFIELD sign:5:202203 GET u14 0
List<Long> result = stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(
key,
BitFieldSubCommands.create()
.get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth)).valueAt(0)
);
if (result == null || result.isEmpty()) {
// 没有任何签到结果
return Result.ok(0);
}
Long num = result.get(0);
if (num == null || num == 0) {
return Result.ok(0);
}
// 6.循环遍历
int count = 0;
while (true) {
// 6.1.让这个数字与1做与运算，得到数字的最后一个bit位 // 判断这个bit位是否为0
if ((num & 1) == 0) {
// 如果为0，说明未签到，结束
break;
}else {
// 如果不为0，说明已签到，计数器+1
count++;
}
// 把数字右移一位，抛弃最后一个bit位，继续下一个bit位
num >>>= 1;
}
return Result.ok(count);
}
为开发者提供学习成长、分享交流、生态实践、资源工具等服务，帮助开发者快速成长。
更多推荐
2
0- 0
已为社区贡献1条内容
所有评论(0)