探花交友04-圈子功能实现_奉贤探花-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/InLoadwetrust/article/details/129599590

本文详细介绍了探花交友项目中的圈子功能实现，包括发布动态、浏览好友动态等核心功能。采用MongoDB+Redis的技术方案，利用MongoDB存储数据，Redis缓存数据，实现了数据量大、读多写少的需求。此外，文章还涵盖了表结构设计、环境搭建、API接口及其实现等关键步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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1.1、接口分析

地址：http://192.168.136.160:3000/project/19/interface/api/118
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响应：

{
   
    "counts": 4698,
    "pagesize": 20,
    "pages": 58,
    "page": 16,
    "items": [
        {
   
            "id": 1011,
            "avatar": "assets/images/avatar_2.png",
            "nickname": "黑马小妹",
            "gender": "woman",
            "age": 23,
            "tags": [
                "本科",
                "年龄相仿",
                "单身"
            ],
            "fateValue": 96
        },
        {
   
            "id": 2495,
            "avatar": "assets/images/avatar_1.png",
            "nickname": "米朵妹妹",
            "gender": "man",
            "age": 28,
            "tags": [
                "年龄相仿",
                "本科",
                "单身"
            ],
            "fateValue": 87
        },
        {
   
            "id": 5708,
            "avatar": "assets/images/avatar_4.png",
            "nickname": "黑马小妹",
            "gender": "man",
            "age": 24,
            "tags": [
                "单身",
                "本科",
                "年龄相仿"
            ],
            "fateValue": 94
        },
        {
   
            "id": 4768,
            "avatar": "assets/images/avatar_3.png",
            "nickname": "黑马小妹",
            "gender": "man",
            "age": 24,
            "tags": [
                "年龄相仿",
                "单身",
                "本科"
            ],
            "fateValue": 80
        }
    ]
}

1.2、功能实现

1.2.1 controller

TanhuaController编写推荐列表方法

/**
 * 查询分页推荐好友列表
 */
@GetMapping("/recommendation")
public ResponseEntity recommendation(RecommendUserDto dto) {
   
    PageResult pr = tanhuaService.recommendation(dto);
    return ResponseEntity.ok(pr);
}

1.2.2 service

TanhuaService编写推荐列表方法

//查询分页推荐好友列表
public PageResult recommendation(RecommendUserDto dto) {
   
    //1、获取用户id
    Long userId = UserHolder.getUserId();
    //2、调用recommendUserApi分页查询数据列表（PageResult -- RecommendUser）
    PageResult pr = recommendUserApi.queryRecommendUserList(dto.getPage(),dto.getPagesize(),userId);
    //3、获取分页中的RecommendUser数据列表
    List<RecommendUser> items = (List<RecommendUser>) pr.getItems();
    //4、判断列表是否为空
    if(items == null || items.size() <=0) {
   
        return pr;
    }
    //5、提取所有推荐的用户id列表
    List<Long> ids = CollUtil.getFieldValues(items, "userId", Long.class);
    UserInfo userInfo = new UserInfo();
    userInfo.setAge(dto.getAge());
    userInfo.setGender(dto.getGender());
    //6、构建查询条件，批量查询所有的用户详情
    Map<Long, UserInfo> map = userInfoApi.findByIds(ids, userInfo);
    //7、循环推荐的数据列表，构建vo对象
    List<TodayBest> list = new ArrayList<>();
    for (RecommendUser item : items) {
   
        UserInfo info = map.get(item.getUserId());
        if(info!=null) {
   
            TodayBest vo = TodayBest.init(info, item);
            list.add(vo);
        }
    }
    //8、构造返回值
    pr.setItems(list);
    return pr;
}

1.2.3 API接口

在RecommendUserApi 接口和RecommendUserApiImpl实现类中添加方法查询

//分页查询
public PageResult queryRecommendUserList(Integer page, Integer pagesize, Long toUserId) {
   
    //1、构建Criteria对象
    Criteria criteria = Criteria.where("toUserId").is(toUserId);
    //2、创建Query对象
    Query query = Query.query(criteria).with(Sort.by(Sort.Order.desc("score"))).limit(pagesize)
            .skip((page - 1) * pagesize);
    //3、调用mongoTemplate查询
    List<RecommendUser> list = mongoTemplate.find(query, RecommendUser.class);
    long count = mongoTemplate.count(query, RecommendUser.class);
    //4、构建返回值PageResult
    return  new PageResult(page,pagesize,count,list);
}

1.2.4 请求dto对象

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class RecommendUserDto {
   

    private Integer page = 1; //当前页数
    private Integer pagesize = 10; //页尺寸
    private String gender; //性别 man woman
    private String lastLogin; //近期登陆时间
    private Integer age; //年龄
    private String city; //居住地
    private String education; //学历
}