Timeline介紹
所謂timeline就是當用戶打開主頁看到的隨著時間軸發生的一系列時間的整合，主要包含：
推、拉模式
推模式 ： 當一個用戶關注了或者評論了一個問題或用戶，觸發事件，將會將這一動態廣播給該用戶所有的粉絲拉模式 ： 用戶由于某種行為觸發事件后，不會廣播給每一個粉絲，只有當粉絲主動查詢該用戶最近動態時，才從緩存中讀取，組建timeline內容。推拉結合 ：當一個用戶的粉絲數目過多時，推模式會對后臺造成很大壓力，浪費存貯空間，特別有些粉絲很有可能已經很久未登錄；同樣的，當一個用戶關注的人特別多，或者同時有很多用戶同時查詢同樣的動態時，對后臺讀取數據壓力特別大。于是，在大多數大規模網站采用一種推拉結合的模式，即是對活躍的用戶采用推模式，對不活躍用戶采用拉模式 ，這樣就緩解了后端的壓力，同時滿足了大多數用戶的需求。Timeline的存儲
在項目中采用timeline的新鮮事（最新動態）統一存儲 的模式，存儲在在mysql中feed表中，記錄下來用戶新鮮事的核心數據 （例如，如果用戶關注了一個問題，那么數據就會包含：用戶id，用戶的頭像、問題id，問題的title，問題的url等）。
整體路線
下圖表現了整合timeline實現路線，從事件觸發到事件處理，然后到timeline存儲，以及調用不同模板去渲染整合：
實現代碼
采用經典的三層結構，即model、service以及controller。
首先，是model層，新建java普通對象Feed，并構造對應的setter以及getter，同樣的在mysql中創建Feed表，包含與Feed類一致的字段，使用mybatis將數據庫與Feed關聯。需要注意的是，為了方便保存新鮮事的核心數據，我們將核心數據保存成json串 的形式，但是這樣在前端讀取json會很不方便，因此在本項目中創建一個JSONObject對象，當創建data時，同時也會將json對象化，然后在創建一個get方法，通過key就可以獲得保存在json串中對應的核心數據，方便了前端模板讀取數據。
public class Feed {private int id;private int type;private int userId;private Date createdDate;private String data; //利用JSON串存儲的private JSONObject dataJSON = null; // 直接保存一個json對象，便于直接通過key獲取在json串中對應的valuepublic int getId() {return id;}public void setId(int id) {this.id = id;}public int getType() {return type;}public void setType(int type) {this.type = type;}public int getUserId() {return userId;}public void setUserId(int userId) {this.userId = userId;}public Date getCreatedDate() {return createdDate;}public void setCreatedDate(Date createdDate) {this.createdDate = createdDate;}public String getData() {return data;}public void setData(String data) {this.data = data;dataJSON = JSONObject.parseObject(data);}/*** 通過json串中的key獲取value，為了方便在以后在前端直接從json讀取相應的信息* @param key* @return*/public String get(String key){return dataJSON == null ? null : dataJSON.getString(key);}
}
// DAO 層
@Mapper
public interface FeedDao {String TABLE_NAME = " feed ";String INSERT_FIELDS = " type, user_id, created_date, data ";String SELECT_FIELDS = " id, " + INSERT_FIELDS;/*** 向Feed表插入一條新鮮事* @param feed* @return*/@Insert({"insert into ", TABLE_NAME, " (", INSERT_FIELDS, " ) values (#{type},#{userId},#{createdDate},#{data})"})int addFeed(Feed feed);/*** 通過根據新鮮事的id查詢對應的新鮮事* @param id* @return*/@Select({"select ", SELECT_FIELDS, " from ", TABLE_NAME, " where id=#{id}"})Feed getFeedById(int id);/*** 在拉模式下，根據用戶的關注用戶id列表查找用戶的新鮮事* 由于比較復雜，通過在類相同路徑的xml文件進行配置* @param maxId 設置最大的id數目* @param userIds 關注用戶的id列表* @param count 用于分頁顯示* @return*/List<Feed> selectUserFeeds(@Param("maxId") int maxId,@Param("userIds") List<Integer> userIds,@Param("count") int count);
}
用于配置selectUserFeeds的xml文件為：
<mapper namespace="cn.dut.wenda.dao.FeedDao"><sql id="table">feed</sql><sql id="selectFields">id, user_id, type, created_date, data</sql><select id="selectUserFeeds" resultType="cn.dut.wenda.model.Feed">SELECT<include refid="selectFields"/>FROM<include refid="table"/>WHERE id < #{maxId}<if test="userIds.size() != 0">AND user_id in<foreach collection="userIds" index="index" item="item" open="(" separator="," close=")">#{item}</foreach></if>ORDER BY id DESCLIMIT #{count}</select>
</mapper>
// Service層
@Service
public class FeedService {@AutowiredFeedDao feedDao;public List<Feed> getUserFeeds(int maxId, List<Integer> userIds, int count){return feedDao.selectUserFeeds(maxId, userIds, count);}public Feed getFeedById(int id){return feedDao.getFeedById(id);}public boolean addFeed(Feed feed){feedDao.addFeed(feed);return feed.getId() > 0;}
}
最后，創建Controller層，通過controller層用戶選擇以推拉哪種模式查看timeline頁面。
@RequestMapping(path = "/pushfeeds", method = RequestMethod.GET)public String getPushFeeds(Model model){// 用戶為登錄時，將默認顯示用戶為0的timeline，在feedHandler中，每次新的feed都被添加到了用戶0的timeline中int localUserId = hostHolder.getUser() != null ? hostHolder.getUser().getId() : 0;List<String> feedIds = jedisAdapter.lrange(RedisKeyUtils.getTimelineKey(localUserId), 0, 10);List<Feed> feeds = new ArrayList<>();for (String feedId : feedIds){Feed feed = feedService.getFeedById(Integer.parseInt(feedId));feeds.add(feed);}model.addAttribute("feeds", feeds);return "feeds";}/*** 拉模式下，用戶通過查詢feed表，找到自己關注的用戶的最新動態，動態組建timeline* 做法是先將用戶的關注對象在redis中查詢出來，然后得到fellowees的ids，* 然后在feed表中找到這些用戶的feed，最后返回timeline到前端顯示* @param model* @return*/@RequestMapping(path = "/pullfeeds", method = RequestMethod.GET)public String getPullFeeds(Model model){// 已經在攔截器中添加了本路徑，當為登錄時發生未登錄跳轉int localUserId = hostHolder.getUser() != null ? hostHolder.getUser().getId() : 0;List<Integer> followees = new ArrayList<>();if (localUserId != 0){followees = followService.getFollowee(localUserId, EntityType.ENTITY_USER, Integer.MAX_VALUE);}
// System.out.println(Arrays.toString(followees.toArray()));List<Feed> feeds = feedService.getUserFeeds(Integer.MAX_VALUE, followees, 10);model.addAttribute("feeds", feeds);return "feeds";}
最重要最關鍵的一步，就是創建事件處理Handler，當用戶觸發事件時，需要在處理事件的Handler中進行處理，對應上面的路線圖中的兩個數據庫操作。
/*** 處理事件Handler* @param model*/@Overridepublic void doHandle(EventModel model) {// 事件觸發后，會構造一個新的feed對象// 其中保存type是為了在前端調用不同的模板去渲染，比如評論問題和關注問題會根據type的不同來用不同的宏去渲染Feed feed = new Feed();feed.setType(model.getEventType().getValue());feed.setCreatedDate(new Date());feed.setUserId(model.getActorId());feed.setData(buildFeedData(model));if (feed.getData() == null){return;}
// feedService.addFeed(feed);System.out.println(feedService.addFeed(feed));// 采用推模式，將用戶所有的粉絲查找出來，然后進行廣播// 在redis中針對每一個每一個粉絲，將用戶的timeline在feed表中的id存在每一個粉絲對應的在redis存放timeline的隊列中List<Integer> followers = followService.getFollower(EntityType.ENTITY_USER, model.getActorId(), Integer.MAX_VALUE);// 將用戶0添加進來，為了用戶為登錄情況下，看到所有用戶的timelinefollowers.add(0);for (int follower :followers){String timelineKey = RedisKeyUtils.getTimelineKey(follower);jedisAdapter.lpush(timelineKey, String.valueOf(feed.getId()));System.out.println(timelineKey + " : " + feed.getId());}}/*** 根據事件模型將在前端顯示所用到的數據存放在json串中* @param eventModel* @return*/private String buildFeedData(EventModel eventModel){Map<String, String> map = new HashMap<>();User actor = userService.getUser(eventModel.getActorId());if (actor == null){return null;}map.put("userId", String.valueOf(actor.getId()));map.put("userHead", actor.getHeadUrl());map.put("userName", actor.getName());if (eventModel.getEventType() == EventType.COMMENT|| (eventModel.getEventType() == EventType.FOLLOW&& eventModel.getEntityType() == EntityType.ENTITY_QUESTION)){Question question = questionService.selectById(eventModel.getEntityId());if (question == null){return null;}map.put("questionId", String.valueOf(question.getId()));map.put("questionTitle", question.getTitle());return JSONObject.toJSONString(map);}return null;}
實現中出現的錯誤
第一個 ，就由于采用前端使用freemarker渲染，前面已經說了對不同的核心數據采用不同的模板進行渲染，因此，需要使用freemarker中的macro進行調用選擇，出現第一個錯誤：
freemarker.core.NonHashException: For "." left-hand operand: Expected a hash, but this has evaluated to a string (wrapper: f.t.SimpleScalar):
==> vo [in template "feeds.html" at line 9, column 25]
顯示錯誤地方代碼為：
<#list feeds as feedvo><#if feedvo.type == 1><@comment_question vo="${feedvo}"></@comment_question><#elseif feedvo.type == 4><@follow_question vo="${feedvo}"></@follow_question></#if></#list>
原因為feedvo是一個復雜數據類型，而上面的寫法，把它變成一個String類型，因此在宏里面不能對它進行復雜數據類型的操作，然后修改為下面代碼問題解決。
<#list feeds as feedvo><#if feedvo.type == 1><@comment_question vo=feedvo></@comment_question><#elseif feedvo.type == 4><@follow_question vo=feedvo></@follow_question></#if></#list>
第二個 ，在通過Service層中的getUserFeeds方法，根據關注用戶id列表獲取Feed表中的數據時，發現得到的Feed對象的id都為0.通過以下步驟找到問題以及解決方法：總結
對于大型網站的timeline應該采用推拉結合的模式，具體活躍用戶的定義可以參照微博等知名網站方式，由于本項目只是身為初學者的我練習使用的，因此采用了推拉兩種方式。另外還有許多不足之處，希望您指正，自己也會繼續學習，謝謝。
本項目參照牛客網spring boot問答網站項目視頻
總結
以上是生活随笔 為你收集整理的Spring boot项目（问答网站）之timeline的推拉两种模式 的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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