跳到主要内容

达人探店点赞实现

在当今的社交和电商领域中，达人探店功能成为了吸引用户、增加用户互动的重要手段。本文将深入探讨达人探店相关功能的实现，包括发布探店笔记、查看探店笔记、点赞功能、点赞排行榜、点赞查询列表等方面。

发布探店笔记​

数据库设计​

表结构设计

  • tb_blog表：用于存储探店笔记的基本信息，包括商户 id、用户 id、标题、照片、文字描述、点赞数量、评论数量、创建时间和更新时间等字段。
  • tb_blog_comments表：用于存储探店笔记的评论信息，包括用户 id、探店 id、父级评论 id、回复评论 id、回复内容、点赞数、状态和创建时间等字段。
create table tb_blog
(
    id          bigint unsigned auto_increment comment '主键'
        primary key,
    shop_id     bigint                                   not null comment '商户id',
    user_id     bigint unsigned                          not null comment '用户id',
    title       varchar(255) collate utf8mb4_unicode_ci  not null comment '标题',
    images      varchar(2048)                            not null comment '探店的照片，最多9张，多张以","隔开',
    content     varchar(2048) collate utf8mb4_unicode_ci not null comment '探店的文字描述',
    liked       int unsigned default '0'                 null comment '点赞数量',
    comments    int unsigned                             null comment '评论数量',
    create_time timestamp    default CURRENT_TIMESTAMP   not null comment '创建时间',
    update_time timestamp    default CURRENT_TIMESTAMP   not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新时间'
)
    collate = utf8mb4_general_ci
    row_format = COMPACT;
    
create table tb_blog_comments
(
    id          bigint unsigned auto_increment comment '主键'
        primary key,
    user_id     bigint unsigned                     not null comment '用户id',
    blog_id     bigint unsigned                     not null comment '探店id',
    parent_id   bigint unsigned                     not null comment '关联的1级评论id，如果是一级评论，则值为0',
    answer_id   bigint unsigned                     not null comment '回复的评论id',
    content     varchar(255)                        not null comment '回复的内容',
    liked       int unsigned                        null comment '点赞数',
    status      tinyint unsigned                    null comment '状态，0：正常，1：被举报，2：禁止查看',
    create_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '创建时间',
    update_time timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '更新时间'
)
    collate = utf8mb4_general_ci
    row_format = COMPACT;

具体实现​

上传文件接口：

@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);
    }
}

修改路径为 自己的nginx前端里面的img目录：

public static final String IMAGE_UPLOAD_DIR = "/opt/homebrew/var/www/hmdp/imgs/";

发布博客 ：

    @PostMapping
    public Result saveBlog(@RequestBody Blog blog) {
        // 获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        blog.setUserId(user.getId());
        // 保存探店博文
        blogService.save(blog);
        // 返回id
        return Result.ok(blog.getId());
    }

在发布博客时，首先获取当前登录用户的信息，并将其设置为博客的用户 id。然后，调用博客服务的保存方法将博客信息保存到数据库中。最后，返回博客的 id 作为响应。

查看探店笔记：

@Override
public Result queryBlogById(Long id) {
    // 根据id查询
    Blog blog = this.getById(id);
    if (blog == null) {
        return Result.fail("博文不存在");
    }
    // 查询用户
    queryBlogUser(blog);
    return Result.ok(blog);
}

private void queryBlogUser(Blog blog) {
    Long userId = blog.getUserId();
    User user = userService.getById(userId);
    blog.setName(user.getNickName());
    blog.setIcon(user.getIcon());
}

点赞功能实现​

需求分析

  • 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。

给 Blog 添加字段：

    /**
     * 是否点赞过了
     */
    @TableField(exist = false)
    private Boolean isLike;

修改业务代码：

    @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        // 判断当前用户是否已经点赞
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
        Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());
        if (BooleanUtil.isFalse(isMember)) {
            // 没有点赞，点赞数+1，保存到redis
            boolean isSuccess = this.update().setSql("like=like + 1").eq("id", id).update();
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, userId.toString());
            }
        } else {
            // 已经点赞，点赞数-1，从redis删除
            boolean isSuccess = this.update().setSql("like=like - 1").eq("id", id).update();
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, userId.toString());
            }
        }
        return Result.ok();
    }

修改关于博客是否被当前用户点赞：

    @Override
    public Result queryBlogById(Long id) {
        // 根据id查询
        Blog blog = this.getById(id);
        if (blog == null) {
            return Result.fail("博文不存在");
        }
        // 查询用户
        queryBlogUser(blog);
        isBlogLiked(blog);
        return Result.ok(blog);
    }

    private void isBlogLiked(Blog blog) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = BLOG_LIKED_KEY + blog.getId();
        Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());
        blog.setIsLike(BooleanUtil.isTrue(isMember));
    }

    @Override
    public Result queryHotBlog(Integer current) {
        // 根据用户查询
        Page<Blog> page = this.query()
              .orderByDesc("liked")
              .page(new Page<>(current, SystemConstants.MAX_PAGE_SIZE));
        // 获取当前页数据
        List<Blog> records = page.getRecords();
        // 查询用户
        records.forEach(blog -> {
            this.isBlogLiked(blog);
            this.queryBlogUser(blog);
        });
        return Result.ok(records);
    }

点赞排行榜​

需求分析 在探店笔记的详情页面，需要展示给该笔记点赞的人，例如最早点赞的 TOP5，形成点赞排行榜。

实现思路 之前的点赞是放到 set 集合中，但 set 集合不能排序。因此，这里使用 sortedSet 来实现可排序的点赞集合。

修改 likeblogs:

    @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        // 判断当前用户是否已经点赞
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
        Double isMember = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
        if (isMember == null) {
            // 没有点赞，点赞数+1，保存到redis
            boolean isSuccess = this.update().setSql("liked=liked + 1").eq("id", id).update();
            // zadd key value score
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());
            }
        } else {
            // 已经点赞，点赞数-1，从redis删除
            boolean isSuccess = this.update().setSql("liked=liked - 1").eq("id", id).update();
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, userId.toString());
            }
        }
        return Result.ok();
    }

    private void isBlogLiked(Blog blog) {
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = BLOG_LIKED_KEY + blog.getId();
        Double isMember = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
        blog.setIsLike(isMember!= null);
    }

点赞列表查询​

    @Override
    public Result queryBlogLikes(Long id) {
        // 查询top5点赞用户
        String key = BLOG_LIKED_KEY + id;
        Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);
        if (top5 == null || top5.isEmpty()) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 解析出用户的id
        List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
        // 根据用户id查询用户信息
        List<UserDTO> userDTOS = userService.query().in("id", ids)
              .last("ORDER BY FIELD(id," + StringUtil.join(ids, ",") + ")")
              .list()
              .stream()
              .map(user -> {
                    return BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);
                })
              .collect(Collectors.toList());
        return Result.ok(userDTOS);
    }
0%