2. Rank:按某个非时间的因子排序,一般是按照用户的喜好度排序,一般用于新闻推荐类、商品推荐等。
Feed 流初始化
Feed 流【关注页 Feed 流】的初始化指的是,当用户的 Feed 流还不存在的时候,为该用户创建一个属于他自己的关注页 Feed 流,具体怎么做呢?其实很简单,遍历一遍关注列表,取出所有关注用户的 feed,将 feedId 存放到 redis 的 sortSet 中即可。这里面有几个关键点:3.score 值:如果是 Timeline 类型,直接取 feed 创建的时间戳即可。如果是 rank 类型,则把你的业务对应的权重值设进去。
4.用户取消关注。
拉:A用户发布新的动态时,先不进行推送,而是等 粉丝进来的时候,才主动到 A用户的个人页TimeLine 拉取最新的 feed,然后进行一个 merge。如果关注了多个大V,可以并发的向多个大V 个人页TimeLine 中拉取。
3.如果是普通用户,还需要将自己的Feed消息写给自己的粉丝,如果有100个粉丝,那么就要写给100个用户。
完全使用推模式就可以彻底解决这个问题,但是会带来存储量增大,大V Feed 发送总时间增大,从发给第一个粉丝到发给最后一个粉丝可能要几分钟时间。
3.用户新增/取消关注,更新自己的Feed流。
/** * 堆代码 duidaima.com * 获取关注的人的信息流 */ public List<FeedDto> listFocusFeed(Long userId, Integer page, Integer size) { String focusFeedKey = "focusFeedKey" + userId; // 如果 zset 为空,先初始化 if (!zSetRedisTemplate.exists(focusFeedKey)) { initFocusIdeaSet(userId); } // 如果 zset 存在,但是存在 0 值 Double zscore = zSetRedisTemplate.zscore(focusFeedKey, "0"); if (zscore != null && zscore > 0) { return null; } //分页 int offset = (page - 1) * size; long score = System.currentTimeMillis(); // 按 score 值从大到小从 zSet 中取出 FeedId 集合 List<String> list = zSetRedisTemplate.zrevrangeByScore(focusFeedKey, score, 0, offset, size); List<FeedDto> result = new ArrayList<>(); if (QlchatUtil.isNotEmpty(list)) { for (String s : list) { // 根据 feedId 从缓存中 load 出 feed FeedDto feedDto = this.loadCache(Long.valueOf(s)); if (feedDto != null) { result.add(feedDto); } } } return result; } /** * 初始化关注的人的信息流 zSet */ private void initFocusFeedSet( Long userId) { String focusFeedKey = "focusFeedKey" + userId; zSetRedisTemplate.del(focusIdeaKey); // 从数据库中加载当前用户关注的人发布过的 Feed List<Feed> list = this.feedMapper.listFocusFeed(userId); if (QlchatUtil.isEmpty(list)) { //保存0,避免空数据频繁查库 zSetRedisTemplate.zadd(focusFeedKey, 1, "0"); zSetRedisTemplate.expire(focusFeedKey, RedisKeyConstants.ONE_MINUTE * 5); return; } // 遍历 FeedList,把 FeedId 存到 zSet 中 for (Feed feed : list) { zSetRedisTemplate.zadd(focusFeedKey, feed.getCreateTime().getTime(), feed.getId().toString()); } zSetRedisTemplate.expire(focusFeedKey, 60 * 60 * 60); }
/** * 新增/删除 feed时,处理粉丝 feed 流 * * @param userId 新增/删除 feed的用户id * @param feedId 新增/删除 的feedId * @param type feed_add = 新增feed feed_sub = 删除feed */ public void handleFeed(Long userId, Long feedId, String type) { Integer currentPage = 1; Integer size = 1000; List<FansDto> fansDtos; while (true) { Page page = new Page(); page.setSize(size); page.setPage(currentPage); fansDtos = this.fansService.listFans(userId, page); for (FansDto fansDto : fansDtos) { String focusFeedKey = "focusFeedKey" + userId; // 如果粉丝 zSet 不存在,退出 if (!this.zSetRedisTemplate.exists(focusFeedKey)) { continue; } // 新增Feed if ("feed_add".equals(type)) { this.removeOldestZset(focusFeedKey); zSetRedisTemplate.zadd(focusFeedKey, System.currentTimeMillis(), feedId); } // 删除Feed else if ("feed_sub".equals(type)) { zSetRedisTemplate.zrem(focusFeedKey, feedId); } } if (fansDtos.size() < size) { break; } currentPage++; } } /** * 删除 zSet 中最旧的数据 */ private void removeOldestZset(String focusFeedKey){ // 如果当前 zSet 大于1000,删除最旧的数据 if (this.zSetRedisTemplate.zcard(focusFeedKey) >= 1000) { // 获取当前 zSet 中 score 值最小的 List<String> zrevrange = this.zSetRedisTemplate.zrevrange(focusFeedKey, -1, -1, String.class); if (QlchatUtil.isNotEmpty(zrevrange)) { this.zSetRedisTemplate.zrem(focusFeedKey, zrevrange.get(0)); } } }用户新增关注/取消关注
/** * 关注/取关 时,处理followerId的zSet * * @param followId 被关注的人 * @param followerId 当前用户 * @param type focus = 关注 unfocus = 取关 */ public void handleFocus( Long followId, Long followerId, String type) { String focusFeedKey = "focusFeedKey" + userId; // 如果粉丝 zSet 不存在,退出 if (!this.zSetRedisTemplate.exists(focusFeedKey)) { return; } List<FeedDto> FeedDtos = this.listFeedByFollowId(source, followId); for (FeedDto feedDto : FeedDtos) { // 关注 if ("focus".equals(type)) { this.removeOldestZset(focusFeedKey); this.zSetRedisTemplate.zadd(focusFeedKey, feedDto.getCreateTime().getTime(), feedDto.getId()); } // 取关 else if ("unfocus".equals(type)) { this.zSetRedisTemplate.zrem(focusFeedKey, feedDto.getId()); } } }上面展示的是核心代码,仅仅是为大家提供一个实现思路,并不是直接可运行的代码,毕竟真正实现还会涉及到很多其他的无关要紧的类。