hmdp - 达人探店

达人探店

达人探店主要包含三部分内容:

  • 发布探店笔记
  • 点赞
  • 点赞排行榜

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

点击首页最下方菜单栏中的+按钮,即可发布探店图文:

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);
        }
    }

}
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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());
    }
}
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查看探店笔记

实现查看发布探店笔记的接口:

需求:点击首页的探店笔记,会进入详情页面,实现该页面的查询接口:

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);
}
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点赞功能

在首页的探店笔记排行榜和探店图文详情页面都有点赞的功能:

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();
}
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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,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,都是无效的

具体步骤:

  1. 在Blog 添加一个字段
@TableField(exist = false)
private Boolean isLike;
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  1. 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());
            }
        }
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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

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,所以应当使用set或者是sortedSet
  • 需要实现排序,就可以直接锁定使用sortedSet
List Set SortedSet
排序方式 按添加顺序排序 无法排序 根据score值排序
唯一性 不唯一 唯一 唯一
查找方式 按索引查找或首尾查找 根据元素查找 根据元素查找

代码优化

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);
    }
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点赞列表查询列表

BlogController

@GetMapping("/likes/{id}")
public Result queryBlogLikes(@PathVariable("id") Long id) {
    return blogService.queryBlogLikes(id);
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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);
}
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