实现滚动分页查询功能：让你的应用流通滚动
目次功能实现步调
代码实现
详细剖析
总结
在这篇博客中，我们将探索如何实现一个滚动分页查询功能。滚动分页是一种非常实用的分页技术，特别实用于社交媒体和新闻类应用。当用户下拉页面时，可以自动加载更多内容，提供无缝的用户体验。接下来，我将为大家详细讲解详细的实现过程，并附上相干代码示例。
功能实现步调
[*]获取当前用户：首先，我们必要获取当前登录用户的ID，这样才气查询该用户的相干数据。
[*]查询收件箱：通过Redis的有序聚集（zset）查询当前用户的收件箱，获取博客ID和时间戳。
[*]剖析数据：提取博客ID和时间戳，并计算新的偏移量，确保能精确加载更多数据。
[*]查询博客信息：根据提取的博客ID从数据库中查询详细的博客信息。
[*]封装并返回效果：将查询到的博客信息、偏移量和最小时间戳封装到效果对象中，返回给前端。
代码实现
下面是实现上述步调的详细代码：
@Override
public Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {
// 1. 获取当前用户
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
// 2. 查询收件箱 zrevrangebyscore key max min limit offset count
String key = FEED_KEY + userId;
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：blogId、score(时间戳)、offset
List<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());
long minTime = 0;
int os = 1;
for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples) {
// 获取id
ids.add(Long.valueOf(tuple.getValue()));
// 获取分数
long time = tuple.getScore().longValue();
if (time == minTime) {
os++;
} else {
minTime = time;
os = 1;
}
}
// 4. 根据blogId查询blog信息
String idStr = StrUtil.join(",", ids);
List<Blog> blogs = query().in("id", ids)
.last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")")
.list();
for (Blog blog : blogs) {
// 查询blog有关的用户
this.queryBlogUser(blog);
// 查询点赞状态
this.isBlogLiked(blog);
}
// 5. 封装并返回
ScrollResult r = new ScrollResult();
r.setList(blogs);
r.setOffset(os);
r.setMinTime(minTime);
return Result.ok(r);
}
详细剖析
[*] 获取当前用户：
[*]利用 UserHolder.getUser().getId() 获取当前登录用户的ID，确保查询到的数据与当前用户相干。
[*] 查询收件箱：
[*]利用Redis的 reverseRangeByScoreWithScores 方法，从有序聚集中按分数（时间戳）逆序获取博客ID和时间戳。这里的 key 是由用户ID拼接而成，确保唯一性。
[*] 剖析数据：
[*]将查询到的博客ID和时间戳剖析出来，并计算偏移量。如果多个博客的时间戳雷同，必要调整偏移量，确保能精确加载更多数据。
[*] 查询博客信息：
[*]利用提取到的博客ID列表从数据库中查询博客详细信息。为了保持次序，利用 ORDER BY FIELD 子句。
[*] 封装并返回效果：
[*]将查询到的博客信息、偏移量和最小时间戳封装到 ScrollResult 对象中，并返回给前端。
总结
通过以上步调，我们乐成实现了一个简单的滚动分页查询功能。这样的实现不但提拔了用户体验，还能在大量数据加载时保持应用的流通性。在实际应用中，你可以根据详细需求对查询逻辑进行优化，例如增加缓存、优化数据库查询等。希望这篇博客对你实现滚动分页查询有所资助！
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