一、今日目标
上篇文章链接：【wiki知识库】08.添加用户登录功能--后端SpringBoot部分-CSDN博客 上篇文章做了登录功能的后端逻辑，实现了登录拦截还有权限校验部分，为网站提供了一定的安全性保障，在这篇文章就要实现最后的部分：浏览量的统计和点赞功能。 这一部分就是纯Sql，还有自动化任务。
二、SpringBoot代码修改
2.1 新增IpUtil
这个工具类的作用就是在你访问接口的时候，可以获取到你的真实IP。
代码语言：javascript复制public class IpUtil {
private static final String UNKNOWN = "unknown";
private static final String LOCALHOST = "127.0.0.1";
private static final String SEPARATOR = ",";
public static String getIpAddr(HttpServletRequest request) {
System.out.println(request);
String ipAddress;
try {
ipAddress = request.getHeader("x-forwarded-for");
if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
ipAddress = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
}
if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
ipAddress = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
}
if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
ipAddress = request.getRemoteAddr();
if (LOCALHOST.equals(ipAddress)) {
InetAddress inet = null;
try {
inet = InetAddress.getLocalHost();
} catch (UnknownHostException e) {
e.printStackTrace();
}
ipAddress = inet.getHostAddress();
}
}
// 对于通过多个代理的情况，第一个IP为客户端真实IP,多个IP按照','分割
// "***.***.***.***".length()
if (ipAddress != null && ipAddress.length() > 15) {
if (ipAddress.indexOf(SEPARATOR) > 0) {
ipAddress = ipAddress.substring(0, ipAddress.indexOf(","));
}
}
} catch (Exception e) {
ipAddress = "";
}
return ipAddress;
}
}2.2 添加访问量统计功能
这个功能一说出来你知道要在哪里添加吗？就是我们之前写过的fint-content接口，当我们点开一篇文章查看的时候，对应的我们要为这一篇文章增加访问量。
找打这个接口，然后修改代码。
代码语言：javascript复制 /**
* 查找某个doc的content内容
* @param id content的id
* @return
*/
@GetMapping("/find-content/{id}")
public CommonResp findContent(@PathVariable Long id) {
Content content = contentService.getById(id);
// 查找的同时更新阅读数
docService.increaseViewCount(id);
String message = content.getContent();
return new CommonResp(true,"查找成功",message);
}这是在DocServiceImpl中添加的，代码很简单，压力给到mapper。
代码语言：javascript复制public void increaseViewCount(Long id) {
docMapper.increaseViewCount(id);
}走带mapper中，就是要执行我们自己写的sql语句，在这之前大家先来考虑一个问题，为了增加浏览量我这里给大家两种方案。
- 通过文档的id查询出文档的信息，然后修改文档的浏览量，然后在存回去。
- 通过文档的id直接找到对应的数据，然后直接修改浏览量。
不用想也是第二种。但是一定要注意，如果要执行自定义的Sql，一定要把xml文件放到resources目录下的mapper中。
<update id="increaseViewCount">
update doc set view_count = view_count 1 where id = #{id}
</update>2.3 新增点赞功能
这个功能还是在DocController中添加的。
对应的接口代码如下。
代码语言：javascript复制/**
* 给文章点赞
* @param id 传入的doc的id
* @return
*/
@GetMapping("/vote/{id}")
public CommonResp vote(@PathVariable Long id) {
docService.increaseVoteCount(id);
return new CommonResp(true,"点赞成功",null);
}DocServiceImpl中新增代码。这段代码中，获取了HttpServletRequest对象，通过这个对象我们就可以拿到用户访问时的IP，为什么需要用户的IP？
你有没有经历过这种情况，当你访问某一篇博客的时候，或者看一个视频的时候，在你点赞了之后你就不能够在点赞了，或者你在点赞就是取消点赞了，我们这里解析用户IP也是一样的道理，我们要把当前点赞用户的IP存放在Redis当中，当用户点过一次之后，我们就设置24小时内不能够在点赞。为什么一定要IP呢？因为网站用户不需要账号登陆。
现在你知道了IpUtil的作用了吗。
代码语言：javascript复制 public void increaseVoteCount(Long id) {
ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
HttpServletRequest request = attributes.getRequest();
// 通过IPUtil获取远程访问的IP
String ip = IpUtil.getIpAddr(request);
// 判断用户是否已经投票
if (redisUtil.validateRepeat("DOC_VOTE_" id "_" ip, 60 * 60 * 24)) {
docMapper.increaseVoteCount(id);
} else {
throw new RuntimeException("您今日已经投过票了");
}
docMapper.increaseVoteCount(id);
}2.4 实现数据统计
想一下，如果这个功能让你来实现，你会从哪里入手？
先来看看我们的数据库的表格吧。我们点开doc、ebook后都能看到有浏览量的统计，但不同的是doc记录的是每一篇文档的浏览量，而ebook记录的是某个电子书的浏览量，至于下边的ebook_snapshot意味着每一日的电子书快照，什么意思呢？就是每一天当中每一本电子书的总浏览量和今日增长的浏览量。
再回想我们的代码，我们只有在代码中添加了有关doc的浏览量统计，那我们改如何同步三个表格呢？
想想看，doc统计的是文档的浏览量，文档是带有ebook的id的，我们只要把某个ebook下的doc做一个统计就好了，这样就可以的到ebook中的浏览量数据了。
那么ebook_snapshot中的数据呢？就像是下边的图所示。
view_count是电子书访问的总浏览量，这个我们在ebook当中就已经有了，至于vote_count和view_count同理。
那么view_increase呢？这个数据记录着今日访问量。
我给大家标注了一下，现在不难猜了吧，今日的当前总访问量和昨天截止的访问量相减就是今日访问量了。
好了知道了这些就会让你更容易地理解Sql怎么写。
2.4.1 定时更新ebook数据
这是一个自动化任务，过一段时间ebook中的数据就要和doc中的数据进行同步。
代码语言：javascript复制@Component
public class EbookInfoTask {
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(EbookInfoTask.class);
@Resource
private DocService docService;
@Resource
private SnowFlake snowFlake;
/**
* 每30秒更新电子书信息
*/
@Scheduled(cron = "5/30 * * * * ?")
public void cron() {
// 增加日志流水号
MDC.put("LOG_ID", String.valueOf(snowFlake.nextId()));
LOG.info("更新电子书下的文档数据开始");
long start = System.currentTimeMillis();
docService.updateEbookInfo();
LOG.info("更新电子书下的文档数据结束，耗时：{}毫秒", System.currentTimeMillis() - start);
}
}service中的代码如下，这个就好理解了。
代码语言：javascript复制 <update id="updateEbookInfo">
update ebook t1, (select ebook_id, count(1) doc_count, sum(view_count) view_count,
sum(vote_count) vote_count
from doc group by ebook_id) t2
set t1.doc_count = t2.doc_count, t1.view_count = t2.view_count, t1.vote_count =
t2.vote_count
where t1.id = t2.ebook_id
</update>2.4.2 定时更新ebook_snapshot
代码语言：javascript复制@Component
public class EbookSnapshotTask {
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(EbookSnapshotTask.class);
@Resource
private EbookSnapshotService ebookSnapshotService;
@Resource
private SnowFlake snowFlake;
/**
* 自定义cron表达式跑批
* 只有等上一次执行完成，下一次才会在下一个时间点执行，错过就错过
*/
@Scheduled(cron = "0 0/1 * * * ?")
public void doSnapshot() {
// 增加日志流水号
MDC.put("LOG_ID", String.valueOf(snowFlake.nextId()));
LOG.info("生成今日电子书快照开始");
Long start = System.currentTimeMillis();
ebookSnapshotService.genSnapshot();
LOG.info("生成今日电子书快照结束，耗时：{}毫秒", System.currentTimeMillis() - start);
}
}下边直接给出大家sql语句。
代码语言：javascript复制<update id="genSnapshot">
INSERT INTO ebook_snapshot(ebook_id, `date`, view_count, vote_count, view_increase, vote_increase)
SELECT t1.id, CURDATE(), 0, 0, 0, 0
FROM ebook t1
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM ebook_snapshot t2
WHERE t1.id = t2.ebook_id
AND t2.`date` = CURDATE()
);
UPDATE ebook_snapshot t1
JOIN ebook t2 ON t1.ebook_id = t2.id
SET t1.view_count = t2.view_count,
t1.vote_count = t2.vote_count
WHERE t1.`date` = CURDATE();
UPDATE ebook_snapshot t1
LEFT JOIN (
SELECT ebook_id, view_count, vote_count
FROM ebook_snapshot
WHERE `date` = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY)
) t2 ON t1.ebook_id = t2.ebook_id
SET t1.view_increase = (t1.view_count - IFNULL(t2.view_count, 0)),
t1.vote_increase = (t1.vote_count - IFNULL(t2.vote_count, 0))
WHERE t1.`date` = CURDATE();
</update>不过你也别被吓到，这个update中一共有三个sql，现在来一条一条分析。
这是一条插入语句目的是什么呢，先看where语句，这是一个带有条件的插入sql，当我们从ebook_snapshot中查找数据时，如果没有发现日期是今天，并且存在于ebook中的数据时候就会执行，说白了就是看一下在当天有没有往这个表格中插入ebook的统计信息，没有的话就插进去。
代码语言：javascript复制INSERT INTO ebook_snapshot(ebook_id, `date`, view_count, vote_count, view_increase, vote_increase)
SELECT t1.id, CURDATE(), 0, 0, 0, 0
FROM ebook t1
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM ebook_snapshot t2
WHERE t1.id = t2.ebook_id
AND t2.`date` = CURDATE()
);再来看下一条，这是一条更新语句，更新的是表格当中的电子书总浏览量和总点赞量，注意是当天的数据。
代码语言：javascript复制 UPDATE ebook_snapshot t1
JOIN ebook t2 ON t1.ebook_id = t2.id
SET t1.view_count = t2.view_count,
t1.vote_count = t2.vote_count
WHERE t1.`date` = CURDATE();来看最后一条，还是更新语句，只不过更新的是当天的每个电子书的当日访问量和点赞量。
两张ebook_snapshot表格做连接，拿到一张表格中今天所有电子书的数据，还有昨天所有电子书的数据，然后更新今天所有电子书的view_increase和vote_increase，数值就是前边说的相减。
代码语言：javascript复制 UPDATE ebook_snapshot t1
LEFT JOIN (
SELECT ebook_id, view_count, vote_count
FROM ebook_snapshot
WHERE `date` = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY)
) t2 ON t1.ebook_id = t2.ebook_id
SET t1.view_increase = (t1.view_count - IFNULL(t2.view_count, 0)),
t1.vote_increase = (t1.vote_count - IFNULL(t2.vote_count, 0))
WHERE t1.`date` = CURDATE();2.5 展示总浏览量和30天内的数据变化
代码语言：javascript复制@RestController
@RequestMapping("/ebook-snapshot")
public class EbookSnapshotController {
@Resource
private EbookSnapshotService ebookSnapshotService;
@GetMapping("/get-statistic")
public CommonResp getStatistic() {
List<StatisticVo> statisticResp = ebookSnapshotService.getStatistic();
return new CommonResp<>(true,"success",statisticResp);
}
@GetMapping("/get-30-statistic")
public CommonResp get30Statistic() {
List<StatisticVo> statisticResp = ebookSnapshotService.get30Statistic();
return new CommonResp<>(true,"success",statisticResp);
}
}话不多说，我们直接上sql，因为代码里直接一路调到mapper了。
这个是统计总浏览量和总点赞量的，我这里统计多了，其实直接让date等于curdate()就可以了。
代码语言：javascript复制<select id="getStatistic" resultType="com.my.hawiki.vo.StatisticVo">
select
t1.`date` as `date`,
sum(t1.view_count) as viewCount,
sum(t1.vote_count) as voteCount,
sum(t1.view_increase) as viewIncrease,
sum(t1.vote_increase) as voteIncrease
from
ebook_snapshot t1
where
t1.`date` >= date_sub(curdate(), interval 1 day)
group by
t1.`date`
order by
t1.`date` desc;
</select>这个呢就是统计三十日内的数据信息，统计的是每一天的浏览量和点赞数，但是不包括当日。
代码语言：javascript复制 <select id="get30Statistic" resultType="com.my.hawiki.vo.StatisticVo">
select
t1.`date` as `date`,
sum(t1.view_increase) as viewIncrease,
sum(t1.vote_increase) as voteIncrease
from
ebook_snapshot t1
where
t1.`date` between date_sub(curdate(), interval 30 day) and date_sub(curdate(), interval 1 day)
group by
t1.`date`
order by
t1.`date` asc;
</select>
