摘要：达人探店业务：
- 本质是发表blog和点赞等功能。
- 利用Redis的Set实现点赞与取消点赞，
- 然后利用SortedSet对点赞功能进行改进实现点赞排行的功能。
在学习的过程中，我们不应该急于写代码，首先分析业务逻辑，将业务的输入输出和过程都搞明白，然后根据业务逻辑写代码。最后完成调试
实现代码：
BlogServiceImpl
@Override
public Result queryBlogById(Long id) {// 1.查询blogBlog 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);
}达人探店-点赞功能
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();
}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，我们现在的逻辑，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：
因为我们的数据是不能重复的，当用户操作过之后，无论他怎么操作，都是
具体步骤：
1、在Blog 添加一个字段--前端根据这个字段，来实现点赞标识业务
@TableField(exist = false)
private Boolean isLike;2、修改代码
@Overridepublic 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+1boolean 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-1boolean 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());}}利用Redis中Set基本可以改进点赞功能，但是我们需要实现点赞排行榜，这就需要用到SortedSet。
点赞排行榜
我们接下来来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，所以我们应当使用set或者是sortedSet
其次我们需要排序，就可以直接锁定使用sortedSet啦
修改代码
BlogServiceImpl
点赞逻辑代码：主要涉及到将Set变为SortedSet。
@Overridepublic 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 + 1boolean 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 scoreif (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 -1boolean 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);}点赞列表查询列表
BlogController
@GetMapping("/likes/{id}")
public Result queryBlogLikes(@PathVariable("id") Long id) {return blogService.queryBlogLikes(id);
}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 4Set<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idList<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);
}最后代码总结，分析其中优秀代码：
主要是涉及到Stream流的用法。
Java 8 Stream | 菜鸟教程 (runoob.com)
