关注：分析业务需求

思路：

那么全部用数据库来实现，方便吗？

纯数据库：两个select找，再判断交集，这样显然是低效和缓慢的

所以，我们用redis来进行优化。

步骤：

这样，我们就可以快速的实现业务了。

流程图：

代码：

@Override
    public Result followCommons(Long id) {
        // 1.获取当前用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        String key = "follows:" + userId;
        // 2.求交集
        String key2 = "follows:" + id;
        Set<String> intersect = stringRedisTemplate.opsForSet().intersect(key, key2);
        if (intersect == null || intersect.isEmpty()) {
            // 无交集
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 3.解析id集合
        List<Long> ids = intersect.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
        // 4.查询用户
        List<UserDTO> users = userService.listByIds(ids)
                .stream()
                .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
                .collect(Collectors.toList());
        return Result.ok(users);
    }

feed流

什么是feed流？

当然，我们小白做智能排序还是有点难度，所以，这次我们就按timeline来进行初步的理解。

Feed流有三种模式：

1.模式

优点：节省内存空间

缺点：耗时久

2.推模式

推模式相比拉模式，去掉了发件箱，当博主发布文章时，直接推送到粉丝的收件箱中

优点：耗时低

缺点：内存占用高

3.推拉结合模式

将粉丝多的大v使用拉模式，对于粉丝数量少的使用拉模式

一般软件由于流量少，一般是采用推模式，大厂软件流量高，采用推拉结合模式

推模式代码实现：

// 4.推送笔记id给所有粉丝
        for (Follow follow : follows) {
            // 4.1.获取粉丝id
            Long userId = follow.getUserId();
            // 4.2.推送
            String key = FEED_KEY + userId;
            stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, blog.getId().toString(), System.currentTimeMillis());
        }
        // 5.返回id