Redis与MySQL结合实现好友功能：基于Spring Boot的高效解决方案

背景与引言

在现代社交场景中，好友功能已经成为必备的一部分。用户之间的好友关系通常包括关注、取关、共同关注等多种操作。这些功能如果单纯依靠数据库来实现，虽然简单，但在复杂场景下却难以高效处理。比如，如何快速查询两个用户的共同关注列表，就变得颇为棘手。

数据库与Redis的结合

我们采用MySQL和Redis的方式结合使用，这样既能存储结构化的数据，又能高效处理集合操作。MySQL主要存储用户的基本信息和关注状态，而Redis通过其built-in的集合操作来管理用户间的关注关系。

Redis集合操作的优势

Redis的Sets数据类型提供了完善的集合操作，包括添加成员、移除成员、查询成员、统计成员数、判断成员以及查询交集等功能。这些操作在处理好友关系时效率非常高。

Redis命令示例

SADD key member [member...]：用于添加成员到集合中，支持批量添加。

SREM key member [member...]：用于移除指定成员。

SCARD key：返回集合中成员的数量。

SISMEMBER key member：判断指定用户是否是集合的成员。

SMEMBERS key：返回集合中的所有成员。

SINTER key [key...]：求多个集合的交集。

业务逻辑实现

关注与取关

添加关注：当用户选择关注某用户时，我们首先检查数据库是否存在已有记录。如果不存在，再通过MySQL插入新的记录，并将用户ID添加到Redis的关注集合中。

取关：当用户选择取关，我们更新数据库中的记录状态，并从Redis中移除用户ID。

重新关注：如果用户取消关注后重新关注同一个用户，我们再次将用户ID添加到Redis集合中。

共同关注查询

通过Redis的SINTER操作，我们可以快速得到两个用户的共同关注列表。具体步骤如下：

获取当前登录用户的关注集合和被关注用户的关注集合。

使用SINTER操作计算两者的交集。

将交集结果转换为用户ID列表，调用用户服务获取详细信息。

Spring Boot配置

Redis配置

package com.zjq.seckill.config;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
@Configuration
public class RedisTemplateConfiguration {
    @Bean
    public RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate template = new RedisTemplate();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        return template;
    }
}

依赖管理


   
    
    
        
     
      org.springframework.boot
     
        
     
      spring-boot-starter-data-redis
     
    
    
    
    
        
     
      com.zjq
     
        
     
      commons
     
        
     
      1.0-SNAPSHOT

测试与验证

通过上述实现，我们可以轻松完成以下操作：

用户A关注用户B

用户B取关

查询用户A和用户C的共同关注列表

controller与service实现

@RestController
public class FollowController {
    @Resource
    private FollowService followService;
    @Resource
    private HttpServletRequest request;
    @PostMapping("/{followUserId}")
    public ResultInfo follow(@PathVariable Integer followUserId, @RequestParam int isFollowed, String access_token) {
        return followService.follow(followUserId, isFollowed, access_token, request.getServletPath());
    }
}

@Service
public class FollowService {
    @Resource
    private FollowMapper followMapper;
    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;
    @Value("${service.name.ms-oauth-server}")
    private String oauthServerName;
    @Value("${service.name.ms-diners-server}")
    private String dinersServerName;
    public ResultInfo follow(Integer followUserId, int isFollowed, String access_token, String path) {
        // 业务逻辑详见代码
        return resultInfo;
    }
    private void addToRedisSet(Integer dinerId, Integer followUserId) {
        redisTemplate.opsForSet().add(RedisKeyConstant.following.getKey() + dinerId, followUserId);
        redisTemplate.opsForSet().add(RedisKeyConstant.followers.getKey() + followUserId, dinerId);
    }
}

总结

通过Redis和MySQL的结合，我们成功实现了高效的好友关系管理。这种设计既保证了数据的高效操作，又保持了系统的可扩展性。未来，我们可以进一步优化查询性能，并引入更多的功能如用户通知和好友排名。

转载地址：http://iiqfk.baihongyu.com/

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