实战：第二十一章：实现微博微信关注模型

    @Override
    public ResultData<RelationshipUsersAndFansDto> getRelationshipUsersAndFans(String userId, String followId) {
        List<B8UserUserinfoEntity> myself = userinfoMapper.getRelationshipUsersAndFans(userId);
        List<String> myselfIds = myself.stream().map(B8UserUserinfoEntity::getFollowId).collect(Collectors.toList());
        for (String myselfId : myselfIds) {
            //我关注的人的id集合
            redisService.redisTemplate.opsForSet().add("myselfFollowUsers",myselfId);
        }
        //进入大V主页他关注的人的id集合
        List<B8UserUserinfoEntity> bigV = userinfoMapper.getRelationshipUsersAndFans(followId);
        List<String> bigvIds = bigV.stream().map(B8UserUserinfoEntity::getFollowId).collect(Collectors.toList());
        for (String bigvId : bigvIds) {
            //把我们二个关注的人丢到集合中
            redisService.redisTemplate.opsForSet().add("bigvFollowUsers",bigvId);
        }
        //获取我们共同关注的人id集合
        Set intersectSet = redisService.redisTemplate.opsForSet().intersect("myselfFollowUsers", "bigvFollowUsers");
        List<String> intersectList = new ArrayList<>(intersectSet);
        //共同关注的数量
        int intersectSize = intersectList.size();
        //我关注的人也关注这个大V，但是大V没有关注他，取差集
        Set differenceSet = redisService.redisTemplate.opsForSet().difference("myselfFollowUsers", "bigvFollowUsers");
        List<String> differenceList = new ArrayList<>(differenceSet);
        //差集的数量
        int differenceSize = differenceList.size();
        //封装
        RelationshipUsersAndFansDto relationshipUsersAndFansDto = new RelationshipUsersAndFansDto();
        if(!CollectionUtils.isEmpty(intersectList)){
            //获取共同关注的用户信息
            List<B8UserUserinfoEntity> myselfList = userinfoMapper.getUserByIds(intersectList);
            relationshipUsersAndFansDto.setMyself(myselfList);
        }
        if(!CollectionUtils.isEmpty(differenceList)){
            //获取我关注的人也关注他的用户信息
            List<B8UserUserinfoEntity> bigvList = userinfoMapper.getUserByIds(differenceList);
            relationshipUsersAndFansDto.setBigV(bigvList);
        }
        relationshipUsersAndFansDto.setIntersectSize(intersectSize);
        relationshipUsersAndFansDto.setDifferenceSize(differenceSize);
        return ResultData.success(relationshipUsersAndFansDto);
    }

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.HashOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * spring redis 工具类
 **/
@SuppressWarnings(value = {"unchecked", "rawtypes"})
@Component
@Slf4j
public class RedisService {
    @Autowired
    public RedisTemplate redisTemplate;
    /**
     * 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
     *
     * @param key   缓存的键值
     * @param value 缓存的值
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
    }
    /**
     * 缓存基本的对象，Integer、String、实体类等
     *
     * @param key      缓存的键值
     * @param value    缓存的值
     * @param timeout  时间
     * @param timeUnit 时间颗粒度
     */
    public <T> void setCacheObject(final String key, final T value, final Integer timeout, final TimeUnit timeUnit) {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, timeUnit);
    }
    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key     Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @return true=设置成功；false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout) {
        return expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
    }
    /**
     * 设置有效时间
     *
     * @param key     Redis键
     * @param timeout 超时时间
     * @param unit    时间单位
     * @return true=设置成功；false=设置失败
     */
    public boolean expire(final String key, final long timeout, final TimeUnit unit) {
        return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
    }
    /**
     * 获得缓存的基本对象。
     *
     * @param key 缓存键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> T getCacheObject(final String key) {
        ValueOperations<String, T> operation = redisTemplate.opsForValue();
        return operation.get(key);
    }
    /**
     * 删除单个对象
     *
     * @param key
     */
    public boolean deleteObject(final String key) {
        return redisTemplate.delete(key);
    }
    /**
     * 删除集合对象
     *
     * @param collection 多个对象
     * @return
     */
    public long deleteObject(final Collection collection) {
        return redisTemplate.delete(collection);
    }
    /**
     * 缓存List数据
     *
     * @param key      缓存的键值
     * @param dataList 待缓存的List数据
     * @return 缓存的对象
     */
    public <T> long setCacheList(final String key, final List<T> dataList) {
        Long count = redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, dataList);
        return count == null ? 0 : count;
    }
    /**
     * 获得缓存的list对象
     *
     * @param key 缓存的键值
     * @return 缓存键值对应的数据
     */
    public <T> List<T> getCacheList(final String key) {
        return redisTemplate.opsForList().range(key, 0, -1);
    }
    /**
     * 缓存Set
     *
     * @param key     缓存键值
     * @param dataSet 缓存的数据
     * @return 缓存数据的对象
     */
    public <T> long setCacheSet(final String key, final Set<T> dataSet) {
        Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, dataSet);
        return count == null ? 0 : count;
    }
    /**
     * 获得缓存的set
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Set<T> getCacheSet(final String key) {
        return redisTemplate.opsForSet().members(key);
    }
    /**
     * 缓存Map
     *
     * @param key
     * @param dataMap
     */
    public <T> void setCacheMap(final String key, final Map<String, T> dataMap) {
        if (dataMap != null) {
            redisTemplate.opsForHash().putAll(key, dataMap);
        }
    }
    /**
     * 获得缓存的Map
     *
     * @param key
     * @return
     */
    public <T> Map<String, T> getCacheMap(final String key) {
        return redisTemplate.opsForHash().entries(key);
    }
    /**
     * 往Hash中存入数据
     *
     * @param key   Redis键
     * @param hKey  Hash键
     * @param value 值
     */
    public <T> void setCacheMapValue(final String key, final String hKey, final T value) {
        redisTemplate.opsForHash().put(key, hKey, value);
    }
    /**
     * 获取Hash中的数据
     *
     * @param key  Redis键
     * @param hKey Hash键
     * @return Hash中的对象
     */
    public <T> T getCacheMapValue(final String key, final String hKey) {
        HashOperations<String, String, T> opsForHash = redisTemplate.opsForHash();
        return opsForHash.get(key, hKey);
    }
    /**
     * 获取多个Hash中的数据
     *
     * @param key   Redis键
     * @param hKeys Hash键集合
     * @return Hash对象集合
     */
    public <T> List<T> getMultiCacheMapValue(final String key, final Collection<Object> hKeys) {
        return redisTemplate.opsForHash().multiGet(key, hKeys);
    }
    /**
     * 获得缓存的基本对象列表
     *
     * @param pattern 字符串前缀
     * @return 对象列表
     */
    public Collection<String> keys(final String pattern) {
        return redisTemplate.keys(pattern);
    }
    /**
     * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建
     *
     * @param key   键
     * @param item  项
     * @param value 值
     * @return true 成功 false失败
     */
    public Boolean hset(String key, String item, Object value) {
        try {
            redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value);
            return true;
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage(), e);
            return false;
        }
    }
    /**
     * HashGet
     *
     * @param key  键 不能为 null
     * @param item 项 不能为 null
     * @return 值
     */
    public Object hget(String key, String item) {
        return redisTemplate.opsForHash().get(key, item);
    }
    /**
     * 删除hash表中的值
     *
     * @param key  键 不能为 null
     * @param item 项 可以使多个不能为 null
     */
    public void hdel(String key, Object... item) {
        redisTemplate.opsForHash().delete(key, item);
    }
    /**
     * 判断 key是否存在
     *
     * @param key 键
     * @return true 存在 false不存在
     */
    public Boolean hasKey(String key) {
        try {
            return redisTemplate.hasKey(key);
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage(), e);
            return false;
        }
    }
}