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前言：
我们继续对黑马点评的项目进行学习，这一章节主要学习的是关注用户的相关功能。
摘要：
本文介绍了社交平台用户关注功能的完整实现方案。
核心内容包括：1. 数据库设计使用tb_follow表存储关注关系；2. 实现关注/取消关注功能，通过Redis Set存储关注列表；3. 共同关注功能利用Set求交集实现；4. 采用推模式的Feed流方案，使用ZSet实现滚动分页推送。
文章详细分析了各功能的技术实现要点，包括Controller层参数处理、Service层业务逻辑、Redis数据结构选择等，并对比了不同方案的优缺点。该实现兼顾了功能完整性和性能考量，适合作为中小型社交平台的关注系统基础架构。
关注/取消关注- 用户可以关注感兴趣的博主
共同关注- 查看当前用户与博主的共同关注好友
关注推送（Feed流）- 接收关注用户发布的笔记动态
一、数据库设计
tb_follow 表结构
sql CREATE TABLE `tb_follow` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户id', `follow_user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '关联的用户id（被关注者）', `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`) );对应的实体类：
java @Data @EqualsAndHashCode(callSuper = false) @Accessors(chain = true) @TableName("tb_follow") public class Follow implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO) private Long id; private Long userId; private Long followUserId; private LocalDateTime createTime; }注意：主键设置为自增长，简化开发。
二、关注/取消关注功能实现
3.1 Controller层
java @RestController @RequestMapping("/follow") public class FollowController { @Resource private IFollowService followService; // 判断是否关注 @GetMapping("/or/not/{id}") public Result isFollow(@PathVariable("id") Long followUserId) { return followService.isFollow(followUserId); } // 关注/取消关注 @PutMapping("/{id}/{isFollow}") public Result follow(@PathVariable("id") Long followUserId, @PathVariable("isFollow") Boolean isFollow) { return followService.follow(followUserId, isFollow); } }
@PathVariable("id") Long followUserId这行代码的作用，就是把URL中的{id}参数（字符串）提取出来，自动转换成Long类型，然后赋值给followUserId变量。整个过程的两个关键步骤是：
映射（绑定）：
@PathVariable("id")告诉Spring，去URL的路径里找到名叫id的变量（也就是{id}这个位置的值）。类型转换：
Long告诉Spring，把拿到的字符串（比如 "10086"）转换成一个Long类型的数字（比如 10086L），再交给 Java 代码使用。图解示例
假设前端发来的请求URL是：
/follow/123/truejava
@PutMapping("/{id}/{isFollow}") public Result follow( @PathVariable("id") Long followUserId, // 步骤1: 找到 "123" → 步骤2: 转换为 123L → 赋值给 followUserId @PathVariable("isFollow") Boolean isFollow // 步骤1: 找到 "true" → 步骤2: 转换为 true → 赋值给 isFollow )执行结果就是：
followUserId变量的值是123L
isFollow变量的值是true几个关键点
变量名不重要：你可以用
@PathVariable("id") Long abc，效果一样，abc变量最终的值也是123L。变量名是给开发者自己看的。转换有规则：Spring 支持大部分常见类型的自动转换，如
int、long、boolean、Date等。如果URL里的值无法转换（比如给Long传了个"abc"），就会报错。类型不匹配时：如果把URL里的
{id}值 "123" 赋给@PathVariable("id") String followUserId，类型转换这一步就不做，followUserId的值就直接是字符串"123"。所以，严格来说是类型转换，但它和“参数绑定” (
@PathVariable) 经常一起出现，共同完成了从“URL字符串”到“Java对象”的转换工作。这个用法在Spring MVC里非常常见，不仅仅是处理路径变量，处理普通请求参数时，
@RequestParam也是同样的原理。
3.2 Service层实现
java @Service public class FollowServiceImpl extends ServiceImpl<FollowMapper, Follow> implements IFollowService { @Resource private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Override public Result isFollow(Long followUserId) { // 获取当前登录用户 Long userId = UserHolder.getUser().getId(); // 查询是否关注 Integer count = query() .eq("user_id", userId) .eq("follow_user_id", followUserId) .count(); return Result.ok(count > 0); } @Override public Result follow(Long followUserId, Boolean isFollow) { // 获取当前登录用户 Long userId = UserHolder.getUser().getId(); String key = "follows:" + userId; if (isFollow) { // 关注：新增数据 Follow follow = new Follow(); follow.setUserId(userId); follow.setFollowUserId(followUserId); boolean isSuccess = save(follow); if (isSuccess) { // 将关注用户ID存入Redis Set集合 stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, followUserId.toString()); } } else { // 取关：删除数据 boolean isSuccess = remove(new QueryWrapper<Follow>() .eq("user_id", userId) .eq("follow_user_id", followUserId)); if (isSuccess) { // 从Redis Set集合中移除 stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, followUserId.toString()); } } return Result.ok(); } }QueryWrapper是 MyBatis-Plus 提供的条件构造器，用于动态构建SQL查询条件，避免手写SQL字符串。
常用方法对比
| 方法 | 作用 | SQL对应 |
|---|---|---|
.eq("列名", 值) | 等于 = | WHERE 列名 = 值 |
.ne("列名", 值) | 不等于 != | WHERE 列名 != 值 |
.gt("列名", 值) | 大于 > | WHERE 列名 > 值 |
.lt("列名", 值) | 小于 < | WHERE 列名 < 值 |
.like("列名", 值) | 模糊匹配 | WHERE 列名 LIKE '%值%' |
.in("列名", 集合) | 在集合中 | WHERE 列名 IN (值1, 值2) |
3.3 核心要点
为什么使用Redis Set
为后续"共同关注"功能做准备
Set集合支持高效的求交集操作
Key格式：
follows:userId，Value为用户关注的所有博主ID
三、共同关注功能实现
4.1 Controller层
java
@GetMapping("/common/{id}") public Result followCommons(@PathVariable Long id) { return followService.followCommons(id); }4.2 Service层实现
java
@Override public Result followCommons(Long id) { // 1. 获取当前用户 Long userId = UserHolder.getUser().getId(); String key1 = "follows:" + userId; String key2 = "follows:" + id; // 2. 求交集 Set<String> intersect = stringRedisTemplate.opsForSet() .intersect(key1, key2); if (intersect == null || intersect.isEmpty()) { return Result.ok(Collections.emptyList()); } // 3. 解析ID集合（String -> Long） List<Long> ids = intersect.stream() .map(Long::valueOf) .collect(Collectors.toList()); // 4. 查询用户信息 List<UserDTO> users = userService.listByIds(ids) .stream() .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class)) .collect(Collectors.toList()); return Result.ok(users); }4.3 核心要点
实现原理：
利用Redis Set的
sinter命令求交集
follows:当前用户ID与follows:博主ID的交集即为共同关注关键优化：
需要在关注/取关时同步维护Redis数据
避免直接查询数据库，提高性能
五、关注推送（Feed流）
5.1 Feed流方案对比
Feed流有三种实现模式：
方案 写比例 读比例 延迟 实现难度 使用场景 拉模式（读扩散） 低 高 高 复杂 很少使用 推模式（写扩散） 高 低 低 简单 用户量少、无大V 推拉结合 中 中 低 很复杂 过千万用户量 黑马点评选用推模式：因为项目规模较小，推模式实现简单、时效性好。
5.2 数据结构选型：ZSet
为什么使用SortedSet？
✅ 元素具有唯一性（不重复推送）
✅ 可按时间戳排序（score存储时间戳）
✅ 支持滚动分页（避免传统分页的数据重复/遗漏问题）
对比List的问题：
如果使用List按角标分页，当有新数据插入时，角标会变化，导致查询重复或遗漏。而ZSet按score范围查询可以避免此问题。5.3 发布笔记时推送
java
@Override public Result saveBlog(Blog blog) { // 1. 获取登录用户 UserDTO user = UserHolder.getUser(); blog.setUserId(user.getId()); // 2. 保存博客到数据库 boolean isSuccess = save(blog); if (!isSuccess) { return Result.fail("发布笔记失败！"); } // 3. 查询所有粉丝 List<Follow> fans = followService.lambdaQuery() .eq(Follow::getFollowUserId, user.getId()) .list(); // 4. 推送笔记ID给所有粉丝（推模式） for (Follow fan : fans) { String key = "feed:" + fan.getUserId(); // 粉丝收件箱 stringRedisTemplate.opsForZSet().add( key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis() // 时间戳作为score ); } return Result.ok(); }5.4 滚动分页查询
传统分页的问题：
text
时间线：[新] D, C, B, A [旧] 第1页：D, C 第2页：B, A（本来应该是C, B） 问题：新数据插入导致角标偏移，数据重复或遗漏滚动分页实现：
java
@Override public Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) { // 1. 获取当前用户 Long userId = UserHolder.getUser().getId(); String key = "feed:" + userId; // 2. 查询收件箱（滚动分页） Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet() .reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2); if (typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()) { return Result.ok(); } // 3. 解析数据 List<Long> ids = new ArrayList<>(); long minTime = 0; int os = 1; for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples) { ids.add(Long.valueOf(tuple.getValue())); long time = tuple.getScore().longValue(); if (time == minTime) { os++; } else { minTime = time; os = 1; } } // 4. 查询博客详情（保持顺序） String idStr = StrUtil.join(",", ids); List<Blog> blogs = query() .in("id", ids) .last("ORDER BY FIELD(id, " + idStr + ")") .list(); // 5. 封装返回结果 ScrollResult result = new ScrollResult(); result.setList(blogs); result.setMinTime(minTime); result.setOffset(os); return Result.ok(result); }滚动分页参数说明：
参数 第1次查询 第2次查询 max 当前时间戳 上次的最小时间戳 min 0 0 offset 0 上次最小值相同分数个数 count 3 3 5.5 常见问题与优化
问题1：MySQL查询顺序错乱
现象：Redis取出ID顺序是
[5,1,3]，但listByIds返回的是[1,3,5]原因：
SELECT ... WHERE id IN (5,1,3)默认按主键升序返回解决方案：
java
// 使用ORDER BY FIELD强制保持顺序 .last("ORDER BY FIELD(id, " + idStr + ")")问题2：大V粉丝量大的性能问题
推模式下，拥有百万粉丝的大V发一条笔记需写入100万次Redis，内存与性能压力巨大。
优化方案：
普通用户：继续使用推模式
大V用户：改用拉模式或推拉结合模式（先将笔记存入发件箱，粉丝查询时再拉取）
六、技术要点总结
6.1 Redis数据结构选择
| 功能 | 数据结构 | 原因 |
|---|---|---|
| 共同关注 | Set | 支持sinter求交集 |
| Feed流 | ZSet | 支持按时间戳排序 + 滚动分页 |
| 关注列表 | Set | 存储关注ID集合 |
6.2 关键技术点
读写分离：关注关系存MySQL，社交关系存Redis
缓存同步：关注/取关时同步更新Redis Set
推模式：发布时主动推送给粉丝，降低查询延迟
滚动分页：避免传统分页的数据重复问题
顺序保持：MySQL使用
ORDER BY FIELD保持Redis排序
6.3 优缺点分析
优点：
推模式实现简单，粉丝查询延迟低
Redis ZSet支持高效的排序和分页
Set交集实现共同关注简单高效
缺点：
推模式对存储压力大（每个粉丝存一份）
大V场景下写放大问题严重
未使用推拉结合优化（适合百万级用户的方案）
这个用户关注功能的完整实现涵盖了社交产品的核心需求，适合作为学习Redis在社交场景应用的入门案例。
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