微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能

Posted 2023-04-05 Bug 终结者

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

⛄引言
♨️广播站
一、Redis GEO 数据结构用法
- ⛅GEO基本语法、指令
- ⚡使用GEO存储经纬度、查询距离
二、SpringBoot 整合Redis 导入店铺数据到GEO
三、SpringBoot 整合 Redis 实现附近商户功能
- ☁️需求介绍
- ⚡核心源码
✅附近商户效果图
⛵小结

⛄引言

本文参考黑马点评项目

在点评项目中如何实现附近商家的查询呢，展示出距离自己5公里内的商户，这样的功能如何实现？

答案是可以采用Redis 来实现，当然可能有很多实现方式，本文主要介绍如何使用Redis实现附近商户的搜索功能

♨️广播站

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一、Redis GEO 数据结构用法

⛅GEO基本语法、指令

GEO 就是 GeoLocation 的简写形式，代表地理坐标。Redis在3.2版本中加入了对GEO的支持，允许存储地理坐标信息，帮助我们根据经纬度来检索数据。

常见的命令

GEOADD：添加一个地理空间信息，包含：经度（longitude）、纬度（latitude）、值（member）
GEODIST：计算指定的两个点之间的距离并返回
GEOHASH：将指定member的坐标转为hash字符串形式并返回
GEOPOS：返回指定member的坐标
GEORADIUS：指定圆心、半径，找到该圆内包含的所有member，并按照与圆心之间的距离排序后返回。6.以后已废弃
GEOSEARCH：在指定范围内搜索member，并按照与指定点之间的距离排序后返回。范围可以是圆形或矩形。6.2.新功能
GEOSEARCHSTORE：与GEOSEARCH功能一致，不过可以把结果存储到一个指定的key。 6.2.新功能

⚡使用GEO存储经纬度、查询距离

本篇博文 Redis版本为 6.2版本

进入redis 查询 geo相关指令

使用 GEO 完成以下功能实现两点之间的距离查询，以及指定范围内的地点

需求如下

使用 GEO 添加北京（天安门 116.397469 39.908821 、故宫 116.397027 39.918056、北海公园 116.389977 39.933144）经纬度
查询天安门与故宫之间的距离
在以上添加的地点中查询天安门广场（116.397827 39.90374）附近2公里的地点

GEOADD 添加

GEOPOS 查看指定地点经纬度信息

GEOHASH 查看指定地址经纬度HASH值

拓展： GEOPOS 和 GEOHASH 的区别在于 GEOHASH 节约了经纬度存储的内存、减少不必要的内存消耗，从而提升性能

GEODIST 查看天安门与故宫之间的距离

GEOSEARCH 查询天安门广场附近 2公里的地点

二、SpringBoot 整合Redis 导入店铺数据到GEO

编写SpringBoot 单元测试进行导入Redis数据

@Resource
private IShopService shopService;

@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

@Test
void loadShopData() 
    //1. 查询店铺信息
    List<Shop> shopList = shopService.list();
    //2. 把店铺分组，按照typeId分组、typeId一致的放在一个集合
    Map<Long, List<Shop>> map = shopList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));
    //3. 分批完成写入redis
    for (Map.Entry<Long, List<Shop>> entry : map.entrySet()) 
        //3.1 获取类型id
        Long typeId = entry.getKey();
        String key = RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId;
        //3.2 获取同类型的店铺的集合
        List<Shop> value = entry.getValue();
        List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations = new ArrayList<>(value.size());
        //3.3 写入redis GEOADD key 经度 维度 member
        for (Shop shop : value) 
            locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(
                shop.getId().toString(),
                new Point(shop.getX(), shop.getY())));
        
        stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);

运行完毕，查看Redis即可

三、SpringBoot 整合 Redis 实现附近商户功能

☁️需求介绍

基于黑马点评项目实现附近商户查询功能

采用GEO 数据结构实现附近商户查询
完成分页功能

思路分析：

通过传输过来的 x、y 经纬度，然后我们根据该经纬度去查询redis中附近的商户，查出后即可返回，进行封装，查出来的结果进行循环添加至 Shop 地点距离，即可完成。

⚡核心源码

ShopController

@GetMapping("/of/type")
public Result queryShopByType(
    @RequestParam("typeId") Integer typeId,
    @RequestParam(value = "current", defaultValue = "1") Integer current,
    @RequestParam(value = "x", required = false) Double x,
    @RequestParam(value = "y", required = false) Double y) 
    return shopService.queryShopByType(typeId, current, x, y);

ShopService

@Override
public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) 
    //1. 判断是否需要坐标查询
    if (x == null || y == null) 
        // 不需要坐标查询，按数据库查询
        Page<Shop> page = query()
            .eq("type_id", typeId)
            .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
        // 返回数据
        return Result.ok(page.getRecords());
    
    //2. 计算分页参数
    int form = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
    int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
    //3. 查询redis，按照距离排序、分页 结果：shopId、distance
    String key = RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId;
    GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(
        key,
        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
        new Distance(5000),
        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end));
    //4. 解析id
    if (results == null) 
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    
    List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> content = results.getContent();
    //4.1 截取from => end
    List<Long> ids = new ArrayList<>(content.size());
    Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(content.size());
    if (content.size() <= form) 
        return Result.ok(Collections.emptyList());
    
    content.stream().skip(form).forEach(result -> 
        //4.2 获取店铺id
        String shopIdStr = result.getContent().getName();
        ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
        //4.2 获取距离
        Distance distance = result.getDistance();
        distanceMap.put(shopIdStr, distance);
    );
    //5. 根据id查询shop
    String idStr = StrUtil.join(",", ids);
    List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
    // 循环将 商品距离放入对象距离属性中
    shops.forEach(shop -> 
        shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
    );
    //6. 返回结果
    return Result.ok(shops);

进行测试

✅附近商户效果图

⛵小结

以上就是【Bug 终结者】对 微服务 SpringBoot 整合 Redis 实现附近商户功能 的简单介绍，附近商户搜索，是很常见的功能，掌握GEO即可完成该类似的需求，并高质量完成开发，加油！认真练习，提升技术。 技术改变世界！！！

如果这篇【文章】有帮助到你，希望可以给【Bug 终结者】点个赞👍，创作不易，如果有对【后端技术】、【前端领域】感兴趣的小可爱，也欢迎关注❤️❤️❤️ 【Bug 终结者】❤️❤️❤️，我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💝💝💝！

微服务SpringBoot 整合Redis 实现点赞点赞排行榜

⛅引言

本博文参考黑马程序员B站 Redis课程系列

在点评项目中，有这样的需求，如何实现笔记的点赞、以及点赞的排行榜功能？

使用Redis 的 Set集合、ZSet集合实现点赞功能

Redis 如此强大！

一、发布探店笔记

如何发布探店笔记呢，该部分需求为如下：

要求可上传图片，可输入标题、内容即可
发布按钮，点击后即可发布笔记，同时也需要存储用户对笔记的评价以及点赞相关信息

具体要求：

进入发布页面

实现具体功能即可

核心代码如下

BlogController

@PostMapping("blog")
public Result uploadImage(@RequestParam("file") MultipartFile image) 
    return uploadService.uploadImage(image);

BlogServiceImpl

注意修改路径，在Nginx容器中存储图片即可，也可以买阿里云OSS对象存储来存储图片

@Slf4j
@Service
public class UploadServiceImpl implements IUploadService 
    @Override
    public Result uploadImage(MultipartFile file) 
        try 
            // 获取原始文件名称
            String originalFilename = file.getOriginalFilename();
            // 生成新文件名
            String fileName = createNewFileName(originalFilename);
            // 保存文件，注意修改地址 SystemConstants.IMAGE_UPLOAD_DIR
            file.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);
        
    

    private String createNewFileName(String originalFilename) 
        // 获取后缀
        String suffix = StrUtil.subAfter(originalFilename, ".", true);
        // 生成目录
        String name = UUID.randomUUID().toString();
        int hash = name.hashCode();
        int d1 = hash & 0xF;
        int d2 = (hash >> 4) & 0xF;
        // 判断目录是否存在
        File dir = new File(SystemConstants.IMAGE_UPLOAD_DIR, StrUtil.format("/blogs//", d1, d2));
        if (!dir.exists()) 
            dir.mkdirs();
        
        // 生成文件名
        return StrUtil.format("/blogs///.", d1, d2, name, suffix);

发布成功如下：

二、查看探店笔记

点击笔记需要进入详情页，我们实现详情查看

核心代码

BlogController

RestFul 风格，传入id，通过指定注解接受即可。

@GetMapping("/id")
public Result queryBlogId(@PathVariable("id") Long id) 
    return blogService.queryBlogId(id);

BlogServiceImpl

public Result queryBlogId(Long id) 
    // 1. 查询blog
    Blog blog = getById(id);
    if (blog == null) 
        return Result.fail("笔记不存在！");
    
    //2. 查询用户
    queryBlogUser(blog);
    //3. 查询blog是否被点赞了
    isBlogLiked(blog);
    return Result.ok(blog);

成功查看

三、Spring Boot 整合 Redis 实现点赞功能

如何实现点赞功能？首先我们分析需求

笔记点赞

同一个用户只能对同一篇笔记进行一次点赞，如果点过赞则取消点赞
如果当前用户已经对笔记进行点赞，则高亮显示，反之取消高亮

实现步骤

给 Blog 类增加一个isLike 字段，标识当前用户是否为笔记点赞
修改点赞功能，利用Redis 的Set集合进行判断是否点赞过，没有点赞则+1，已点赞-1
修改根据id查询 Blog 业务，判断当前登录用户是否为某篇笔记点赞过，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为某篇笔记点赞过，赋值给isLike字段

为何采用Set 集合？

因为每个数据是不允许重复的，当用户操作完成后，无论如何操作，都是有且仅有一条记录

添加Blog isLike字段

// 系统是采用MyBatis-Plus 实现的，而当前字段在数据表中不存在，则采用注解进行过滤
@TableField(exist = false)
private Boolean isLike;

修改代码

@Override
public 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+1
        boolean 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-1
        boolean 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());

运行结果即可实现点赞

取消点赞

四、Spring Boot 整合 Redis 实现点赞排行榜

已经实现点赞功能后，如何实现Redis 点赞排行榜呢？

需求分析

采用Redis ZSet 集合实现Redis点赞排行榜功能
完成用户的 Top5 排序

为何采用 Zset呢

因为ZSet集合是有序且不重复的，元素具有唯一性，且有序，所以非常适合做点赞排行榜功能

核心代码

实现点赞

@Override
public 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 = RedisConstants.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 + 1
        boolean 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.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());
        
     else 
        //4. 如果已点赞，则取消点赞
        //4.1 数据库点赞数 - 1
        boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();
        //4.2 把用户从redis的set集合移除
        stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, userId.toString());
    
    return Result.ok();

实现查询笔记Top5

@Override
public Result queryBlogLikes(Long id) 
    String key = RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY + id;
    // 1.查询top5的点赞用户 zrange key 0 4
    Set<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id
    List<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);

核心代码后续上传公众号，感兴趣可下方关注进行获取核心源码

测试

成功实现点赞功能、以及排行榜功能！

⛵小结

以上就是【Bug 终结者】对 微服务SpringBoot 整合Redis 实现点赞、点赞排行榜 的简单介绍，Redis 实现点赞功能也是利用Set集合、ZSet集合实现这样一个需求，同时，采用Redis来实现更加的快速，减少系统的消耗，更加快速的实现数据展示！ Redis如何实现点赞、点赞排行榜也是面试高频！

如果这篇【文章】有帮助到你，希望可以给【Bug 终结者】点个赞👍，创作不易，如果有对【后端技术】、【前端领域】感兴趣的小可爱，也欢迎关注❤️❤️❤️ 【Bug 终结者】❤️❤️❤️，我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💝💝💝！

以上是关于微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

微服务 Spring Boot 整合 Redis BitMap 实现签到与统计

1springboot与微服务

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SpringBoot整合redis

微服务 SpringBoot 整合 Redis GEO 实现附近商户功能

文章目录

⛄引言

♨️广播站

一、Redis GEO 数据结构用法

⛅GEO基本语法、指令

⚡使用GEO存储经纬度、查询距离

二、SpringBoot 整合Redis 导入 店铺数据 到GEO

三、SpringBoot 整合 Redis 实现 附近商户功能

☁️需求介绍

⚡核心源码

✅附近商户效果图

⛵小结

微服务SpringBoot 整合Redis 实现点赞点赞排行榜

文章目录

⛅引言

一、发布探店笔记

二、查看探店笔记

三、Spring Boot 整合 Redis 实现点赞功能

四、Spring Boot 整合 Redis 实现点赞排行榜

⛵小结

二、SpringBoot 整合Redis 导入店铺数据到GEO

三、SpringBoot 整合 Redis 实现附近商户功能