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，特别适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具体的实现过程，并附上相关代码示例。

实现滚动分页查询功能：让你的应用流畅滚动

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，特别适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具体的实现过程，并附上相关代码示例。

功能实现步骤

1. 获取当前用户：首先，我们需要获取当前登录用户的ID，这样才能查询该用户的相关数据。
2. 查询收件箱：通过Redis的有序集合（zset）查询当前用户的收件箱，获取博客ID和时间戳。
3. 解析数据：提取博客ID和时间戳，并计算新的偏移量，确保能正确加载更多数据。
4. 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。
5. 封装并返回结果：将查询到的博客信息、偏移量和最小时间戳封装到结果对象中，返回给前端。

代码实现

下面是实现上述步骤的具体代码：

@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);
}

详细解析

1. 获取当前用户：

   • 使用 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关。

2. 查询收件箱：

   • 使用Redis的 reverseRangeByScoreWithScores 方法，从有序集合中按分数（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。

3. 解析数据：

   • 将查询到的博客ID和时间戳解析出来，并计算偏移量。如果多个博客的时间戳相同，需要调整偏移量，确保能正确加载更多数据。

4. 查询博客信息：

   • 使用提取到的博客ID列表从数据库中查询博客详细信息。为了保持顺序，使用 ORDER BY FIELD 子句。

5. 封装并返回结果：

   • 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

通过以上步骤，我们成功实现了一个简单的滚动分页查询功能。这样的实现不仅提升了用户体验，还能在大量数据加载时保持应用的流畅性。在实际应用中，你可以根据具体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帮助！