附件商户，用户签到，uv统计功能（geo，bitmap，hyperloglog结构的使用）

附近商户

一：Geo数据结构

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

二：附近商户搜索

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

编写一个测试方法，将店铺的信息：经纬度传入geo中，且按照typeid分组查询，因为我们查询距离都是在一个模块中查看的，所以需要根据类型分组；member就是店铺的id；

@Testvoid loadShopData() {//获取店铺的所有信息List<Shop> list = shopService.list();//使用stream流对list进行分组，按照typeidMap<Long, List<Shop>> collect = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));//遍历map，获取每个类型的id和每个类型的所有商家，每一次查询都是一个typeidfor (Map.Entry<Long, List<Shop>> longListEntry : collect.entrySet()) {Long typeId = longListEntry.getKey();String key =RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId;List<Shop> value = longListEntry.getValue();//创建一个GeoLocation的集合原来存储geo相关信息List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations=new ArrayList<>(value.size());for (Shop shop : value) {
//                stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key,new Point(shop.getX(),shop.getY())
//                ,shop.getId().toString());//写入信息：x，y，memberlocations.add( new RedisGeoCommands.GeoLocation<String>(shop.getId().toString(),new Point(shop.getX(),shop.getY())));}//将每个类型的店铺geo信息批量插入redisstringRedisTemplate.opsForGeo().add(key,  locations);}

然后就要将商品连带着距离返回给前端，并且返回的数据是以距离进行排序：

@Override
@Transactional
public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {//判断有没有传入x，和y，没有就直接去数据库查询if (x == null || y == null) {Page<Shop> shopPage = query().eq("type_id", typeId).page(new Page<Shop>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));return Result.ok(shopPage.getRecords());}String key = RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId;//设置redis-geo中分页查询的参数Integer from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;//开始的索引Integer end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;//结束的索引//从redis中的geo中搜索附近的店铺id并且按照距离排序GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> search = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(key,GeoReference.fromCoordinate(x, y),new Distance(5000),RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end));if (search == null) {return Result.ok(Collections.emptyList());}//获取geo中的内容，每个内容都包含value的值，和距离List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> content = search.getContent();List<Long> ids = new ArrayList<>(content.size());Map<String, Distance> map = new HashMap<>(content.size());//遍历每一条内容，并且将获取到的value（店铺id）和距离存储起来，店铺id用list存储，距离因为是和店铺在一起的，所以选择用map来存储，能够保留对应关系//因为是分页查询，前面获取的是从0到end的所以内容，我们这里要从from开始而不是0开始，所以使用stream流的skip，直接跳过0-from，从from开始content.stream().skip(from).forEach(geoResult -> {//将店铺id存入集合，将距离存入mapString name = geoResult.getContent().getName();ids.add(Long.valueOf(name));map.put(name, geoResult.getDistance());});//判断集合是否为空，因为刚才我们从跳过了前面的从from开始，所以获取到的id集合可能为空，所以要判断一下，否则在sql的in中会报错if (ids==null||ids.isEmpty()){return Result.ok();}//一样的将集合转成字符串，用‘，’隔开String join = StrUtil.join(",", ids);//从数据库中查询id集合中的对应的店铺，并且顺序要和ids的顺序一致List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("order by field(id," + join + ")").list();//遍历每一个shop，为他们的distance属性赋值for (Shop shop : shops) {String id = shop.getId().toString();Distance distance = map.get(id);shop.setDistance(distance.getValue());}return Result.ok(shops);
}

用户签到

一：BitMap功能演示

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

用法：setbit：向指定位置存入一个0或1，getbit，从指定位置取出值0/1；bitcount，统计bitmap中值为1的个数；

bitops，查询数组中第一个是0或者1的位置；

二：实现签到功能

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

实现签到功能我们就使用bitmap，因为签到对我们来说就是签上和没签上，签上就是1，没签上就是0，我们可以以一个月为一个key，然后以bitmap来存储就行，在java中使用bitmap是和字符串一起的：

@Override
public Result sign() {Long id = UserHolder.getUser().getId();LocalDate now = LocalDate.now();String format = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM"));String key=RedisConstants.USER_SIGN_KEY+id+format;//true代表我们设置的值是1；stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key,now.getDayOfMonth()-1,true);return Result.ok();
}

三：统计签到功能

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

统计签到就是从今天开始向前，有多少个连续的1；

首先我们要得到到今天为止这个月所有签到的数据，可以使用bitfield获取

如果从后向前遍历每个bit位：可以先与1做与运算，然后再向右移一位；

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

@Override
public Result signCount() {Long userId = UserHolder.getUser().getId();LocalDate now = LocalDate.now();String format = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM"));String key=RedisConstants.USER_SIGN_KEY+userId+format;int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();//bitfield key get u14 0表示获取从0开始14个字节，放到这就是从0开始到当前日的所有签到数据List<Long> longs = stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(key,BitFieldSubCommands.create().get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth)).valueAt(0));//健壮性判断if (longs==null||longs.isEmpty()){return Result.ok();}//我们虽然得到的是一个集合，但是我们的值只有一个直接获取就行Long res = longs.get(0);if (res==0||res==null){return Result.ok();}//计数器Integer count=0;//循环统计while (true){//与1做与运算，得到当前最后一位是0还是1long i =  (res&1);//是1就计数器加1if (i==1){count++;}else {//不是1直接结束循环break;}//最后要将数字向右移一位，不然会死循环res>>>=1;}return Result.ok(count);
}