1. 好友关注

在探店图文的详情页面中，可以关注发布笔记的作者：

进到探店笔记详情页，会发出两个请求，1是判断是否已经关注，2是尝试关注用户的请求。

关注是User之间的关系，是博主与粉丝的关系，数据库中有一张tb_follow表来标示：

其中userId是当前登录的用户id，follow_user_id是被关注的用户id

实现对应接口：

1. 判断是否关注：

Controller层:

@GetMapping("/or/not/{id}")
public Result isFollow(@PathVariable("id") Long followUserId) {return followService.isFollow(followUserId);
}

Service层：

@Override
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. 关注业务接口：如果已经关注，就在数据库中添加userid（当前登录用户的id）和关注的用户id（follow_user_id）等数据。

如果未关注，就删除数据。

Controller层：

//关注
@PutMapping("/{id}/{isFollow}")
public Result follow(@PathVariable("id") Long followUserId, @PathVariable("isFollow") Boolean isFollow) {return followService.follow(followUserId, isFollow);
}

Service层：

关注service@Overridepublic Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) {// 1.获取登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 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);} else {// 3.取关，删除 delete from tb_follow where user_id = ? and follow_user_id = ?remove(new QueryWrapper().eq("user_id", userId).eq("follow_user_id", followUserId));}return Result.ok();}

 2. 好友共同关注

 需求：利用Redis中恰当的数据结构，实现共同关注功能。在博主个人页面展示出当前用户与博主的共同关注呢。

我们可以使用Redis中的set集合，将每个用户关注的用户id，也就是follow_user_id，存入set集合中，每个用户对应一个关注博主的set集合，然后取他们之间的交集，就可以找到共同关注的博主。

所以，我们要先改造之前关注用户的业务逻辑，每次用户关注时，将关注的用户存入Set集合中。

 关注业务改造：

@Override
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 followerUserIdstringRedisTemplate.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().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();
}

然后，我们就可以实现共同关注的接口了。

  Controller层：

@GetMapping("/common/{id}")public Result followCommons(@PathVariable("id") Long followUserId){return followService.followCommons(followUserId);}

Service层：

1.获取当前用户id和目标用户id在redis中的key

2.使用set中求交集的方法，得到结果

3.解析结果，得到id组合

4.通过id组合获取用户组合。

5.返回用户组合给前端。

@Override
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 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 ids = intersect.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());// 4.查询用户List users = userService.listByIds(ids).stream().map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class)).collect(Collectors.toList());return Result.ok(users);
}

共同关注功能实现。

3. 关注推送（Feed流） 

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。

传统的推送模式是用户自己查找内容，而Feed这是根据内容信息来取查找对应用户并推送

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

这里我们的关注推送，就采用第一种 Timeline。

该模式的实现方法同样有三种：

1. 拉模式

也叫做读扩散。它是每个博主发出博客信息后，都有一个发件箱，这个时候，粉丝要来读它的信息，就从这个发件箱里拉取信息到自己的收件箱中并读取，所以叫拉模式。

 缺点：可能会有延迟

2.推模式

也叫作写扩散。它是一个博主发布博客信息后，直接将博客推送到粉丝的收件箱中。这种方法，解决了拉模式的延迟问题，但也会导致内存问题。

3.推拉结合

也叫做读写混合，兼具推和拉两种模式的优点。

现在有三个粉丝，同时关注了大V博主，有两个粉丝关注了普通博主张三。 

这时候，张三发送了博客信息，但由于它是普通博主，粉丝基数不大，不用担心内存问题，所以直接采用推模式，发送给粉丝。

 而对于大V博主来说，将粉丝分为活跃粉丝和普通粉丝，活跃粉丝采用推模式，而普通粉丝采用拉模式，将消息放进收件箱中。

这就是三种实现模式，我们做个对比。 

这里，我们采用推模式来实现好友推送功能。

这里提一嘴分页问题：

Feed流中的数据会不断更新，所以数据的角标也在变化，因此不能采用传统的分页模式。 

传统分页模式：

所以，我们必须采用Feed流的滚动分页。

1. 首先，修改新增探店笔记的业务，在保存blog到数据库的同时，推送到粉丝的收件箱

    @Overridepublic Result saveBlog(Blog blog) {// 获取登录用户UserDTO user = UserHolder.getUser();blog.setUserId(user.getId());// 保存探店博文boolean isSuccess = save(blog);if (!isSuccess){//没有保存成功，返回错误信息return Result.fail("新增失败!");}//成功，将博客信息放到粉丝收件箱//1.先获取粉丝群体 select * from tb_follow where follow_user_id = ?QueryChainWrapper follows = followService.query().eq("follow_user_id", user.getId());//2.将消息推送至粉丝收件箱String key = "feeds:"+user.getId();stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key,blog.getId().toString(),System.currentTimeMillis());// 返回idreturn Result.ok(blog.getId());}