【探花交友】day07—搜附近（二）-阿里云开发者社区

【探花交友】day07—搜附近（二）

2023-07-25 114

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本文涉及的产品

云数据库 Redis 版，社区版 2GB

云数据库 MongoDB，通用型 2核4GB

简介： 【探花交友】day07—搜附近（二）

1.3、喜欢的dubbo服务

用户的喜欢与不喜欢列表需要保存在redis中，为了防止redis中的数据丢失，同时需要将数据保存到mongodb进行持久化保存。

1.3.1、定义接口

1. package com.tanhua.dubbo.api;
2. 
3. public interface UserLikeApi {
4. 
5. //保存或者更新
6.     Boolean saveOrUpdate(Long userId, Long likeUserId, boolean isLike);
7. }

1.3.2、编写实现

1. @DubboService
2. public class UserLikeApiImpl implements UserLikeApi{
3. 
4. @Autowired
5. private MongoTemplate mongoTemplate;
6. 
7. @Override
8. public Boolean saveOrUpdate(Long userId, Long likeUserId, boolean isLike) {
9. try {
10. //1、查询数据
11. Query query = Query.query(Criteria.where("userId").is(userId).and("likeUserId").is(likeUserId));
12. UserLike userLike = mongoTemplate.findOne(query, UserLike.class);
13. //2、如果不存在，保存
14. if(userLike == null) {
15.                 userLike = new UserLike();
16.                 userLike.setUserId(userId);
17.                 userLike.setLikeUserId(likeUserId);
18.                 userLike.setCreated(System.currentTimeMillis());
19.                 userLike.setUpdated(System.currentTimeMillis());
20.                 userLike.setIsLike(isLike);
21.                 mongoTemplate.save(userLike);
22.             }else {
23. //3、更新
24. Update update = Update.update("isLike", isLike)
25.                         .set("updated",System.currentTimeMillis());
26.                 mongoTemplate.updateFirst(query,update,UserLike.class);
27.             }
28. return true;
29.         } catch (Exception e) {
30.             e.printStackTrace();
31. return false;
32.         }
33.     }
34. }

1.4、左滑右滑

左滑：“不喜欢”，右滑：“喜欢”，如果双方喜欢，那么就会成为好友。

1.4.1、TanHuaController

1. /**
2.  * 喜欢
3.  */
4. @GetMapping("{id}/love")
5. public ResponseEntity<Void> likeUser(@PathVariable("id") Long likeUserId) {
6. this.tanhuaService.likeUser(likeUserId);
7. return ResponseEntity.ok(null);
8. }
9. 
10. /**
11.  * 不喜欢
12.  */
13. @GetMapping("{id}/unlove")
14. public ResponseEntity<Void> notLikeUser(@PathVariable("id") Long likeUserId) {
15. this.tanhuaService.notLikeUser(likeUserId);
16. return ResponseEntity.ok(null);
17. }

1.4.2、TanHuaService

1. @Autowired
2. private MessagesService messagesService;
3. 
4. //探花喜欢 106 -  2
5. public void likeUser(Long likeUserId) {
6. //1、调用API，保存喜欢数据(保存到MongoDB中)
7. Boolean save = userLikeApi.saveOrUpdate(UserHolder.getUserId(),likeUserId,true);
8. if(!save) {
9. //失败
10. throw new BusinessException(ErrorResult.error());
11.         }
12. //2、操作redis，写入喜欢的数据，删除不喜欢的数据 (喜欢的集合，不喜欢的集合)
13.         redisTemplate.opsForSet().remove(Constants.USER_NOT_LIKE_KEY+UserHolder.getUserId(),likeUserId.toString());
14.         redisTemplate.opsForSet().add(Constants.USER_LIKE_KEY+UserHolder.getUserId(),likeUserId.toString());
15. //3、判断是否双向喜欢
16. if(isLike(likeUserId,UserHolder.getUserId())) {
17. //4、添加好友
18.             messagesService.contacts(likeUserId);
19.         }
20.     }
21. 
22. public Boolean isLike(Long userId,Long likeUserId) {
23. String key = Constants.USER_LIKE_KEY+userId;
24. return redisTemplate.opsForSet().isMember(key,likeUserId.toString());
25.     }
26. 
27. //不喜欢
28. public void notLikeUser(Long likeUserId) {
29. //1、调用API，保存喜欢数据(保存到MongoDB中)
30. Boolean save = userLikeApi.saveOrUpdate(UserHolder.getUserId(),likeUserId,false);
31. if(!save) {
32. //失败
33. throw new BusinessException(ErrorResult.error());
34.         }
35. //2、操作redis，写入喜欢的数据，删除不喜欢的数据 (喜欢的集合，不喜欢的集合)
36.         redisTemplate.opsForSet().add(Constants.USER_NOT_LIKE_KEY+UserHolder.getUserId(),likeUserId.toString());
37.         redisTemplate.opsForSet().remove(Constants.USER_LIKE_KEY+UserHolder.getUserId(),likeUserId.toString());
38. //3、判断是否双向喜欢，删除好友(各位自行实现)
39.     }

1.4.3、测试

user_like表，可以看到已经相互喜欢了：

tanhua_users表，可以看到相互是好友了：

环信平台：

2、MongoDB地理位置检索

MongoDB 支持对地理空间数据的查询操作。

2.1、地理位置索引

地理位置查询，必须创建索引才可以能查询，目前有两种索引。

2d :

使用2d index 能够将数据作为二维平面上的点存储起来,在MongoDB 2.4以前使用2。

2dsphere:

2dsphere索引支持查询在一个类地球的球面上进行几何计算，以GeoJSON对象或者普通坐标对的方式存储数据。

MongoDB内部支持多种GeoJson对象类型：

Point

最基础的坐标点，指定纬度和经度坐标，首先列出经度，然后列出纬度：

有效的经度值介于-180和之间180，两者都包括在内。
有效的纬度值介于-90和之间90，两者都包括在内。

{ type: "Point", coordinates: [ 40, 5 ] }

LineString

{ type: "LineString", coordinates: [ [ 40, 5 ], [ 41, 6 ] ] }

Polygon

1. {
2.   type: "Polygon",
3.   coordinates: [ [ [ 0 , 0 ] , [ 3 , 6 ] , [ 6 , 1 ] , [ 0 , 0  ] ] ]
4. }

2.2、案例

查询附近并按照距离返回

查询附近

查询当前坐标附近的目标

1. @Test
2. public void testNear() {
3. //构造坐标点
4. GeoJsonPoint point = new GeoJsonPoint(116.404, 39.915);
5. //构造半径
6. Distance distanceObj = new Distance(1, Metrics.KILOMETERS);
7. //画了一个圆圈
8. Circle circle = new Circle(point, distanceObj);
9. //构造query对象
10. Query query = Query.query(Criteria.where("location").withinSphere(circle));
11. //省略其他内容
12.     List<Places> list = mongoTemplate.find(query, Places.class);
13.     list.forEach(System.out::println);
14. }

查询并获取距离

我们假设需要以当前坐标为原点，查询附近指定范围内的餐厅，并直接显示距离

1. //查询附近且获取间距
2. @Test
3. public void testNear1() {
4. //1、构造中心点(圆点)
5. GeoJsonPoint point = new GeoJsonPoint(116.404, 39.915);
6. //2、构建NearQuery对象
7. NearQuery query = NearQuery.near(point, Metrics.KILOMETERS).maxDistance(1, Metrics.KILOMETERS);
8. //3、调用mongoTemplate的geoNear方法查询
9.     GeoResults<Places> results = mongoTemplate.geoNear(query, Places.class);
10. //4、解析GeoResult对象，获取距离和数据
11. for (GeoResult<Places> result : results) {
12. Places places = result.getContent();
13. double value = result.getDistance().getValue();
14.         System.out.println(places+"---距离："+value + "km");
15.     }
16. }

3、上报地理位置

当客户端检测用户的地理位置，当变化大于500米时或每隔5分钟，向服务端上报地理位置。

用户的地理位置存储到MongoDB中，如下：

【探花交友】day07—搜附近（二）

1.4、左滑右滑

2、MongoDB地理位置检索

2.1、地理位置索引

2.2、案例

3、上报地理位置

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