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zerosaturation
parent
ad773ffc27
commit
4538725884
@ -1,6 +1,7 @@
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# 灵感瀑布流（Inspiration Flow）设计文档
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> **创建日期：** 2026-04-28
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> **更新日期：** 2026-04-29
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> **项目：** TopFans 横向瀑布流藏品展示
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> **服务：** galleryService (Go Dubbo-go)
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> **状态：** 设计中
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@ -9,9 +10,17 @@
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## 一、设计目标
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横向瀑布流展示该 star_id 下所有用户展出的藏品，支持随机展示、无限滚动加载、按类型过滤。
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横向瀑布流展示该 star_id 下所有用户展出的藏品，支持**随机展示**、**双向横向无限滚动**、按类型过滤。
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**无限滚动实现方式：** 使用游标分页（Cursor-based Pagination），前端滚动到底部时携带 `cursor` 参数加载下一批数据。
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**核心特点：**
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- 每次查询返回随机顺序的藏品
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- 支持双向横向无限滚动：
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- 向右滚动：加载更多新数据（发现新内容）
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- 向左滚动：加载历史数据（回看）
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- 支持按藏品类型过滤（badge/poster/original/all）
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- 会话级缓存，刷新后数据重新随机
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**无限滚动实现方式：** 使用游标分页（Cursor-based Pagination），前端滚动到边缘时携带 `cursor` 参数加载下一批数据。
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@ -42,8 +51,9 @@ GET /api/v1/inspiration-flow
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| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
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|------|------|------|--------|------|
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| cursor | string | 否 | 空 | 游标（首次请求为空，加载更多时传上次返回的 cursor） |
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| limit | int | 否 | 20 | 每页数量（最大 50） |
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| cursor | string | 否 | 空 | 游标（首次请求为空） |
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| direction | string | 否 | right | 滚动方向：right（加载新数据）/ left（加载历史） |
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| limit | int | 否 | 10 | 每页数量（最大 20，移动端优化） |
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| type | string | 否 | all | 过滤类型：badge/poster/original/all |
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**HTTP 响应：**
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@ -62,7 +72,7 @@ GET /api/v1/inspiration-flow
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||||
"owner_nickname": "粉丝昵称"
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}
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],
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"cursor": "eyJsaW1pdCI6MjAsIm9mZnNldCI6MjB9",
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"cursor": "eyJsaW1pdCI6MTB9",
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||||
"has_more": true
|
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}
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}
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@ -94,8 +104,9 @@ GET /api/v1/inspiration-flow
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// 获取灵感瀑布藏品列表请求
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message GetInspirationFlowRequest {
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string cursor = 1; // 游标（首次请求为空）
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int32 limit = 2; // 每页数量（默认20，最大50）
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string type = 3; // 过滤类型：badge/poster/original/all（默认all）
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string direction = 2; // 滚动方向：right（加载新数据）/ left（加载历史）
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int32 limit = 3; // 每页数量（默认10，最大20）
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||||
string type = 4; // 过滤类型：badge/poster/original/all（默认all）
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}
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||||
// 获取灵感瀑布藏品列表响应
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@ -115,7 +126,7 @@ message InspirationFlowData {
|
||||
message InspirationFlowItem {
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int64 asset_id = 1; // 资产ID
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string name = 2; // 藏品名称
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string cover_url = 3; // 封面图URL
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||||
string cover_url = 3; // 封面图URL
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int32 like_count = 4; // 点赞数
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||||
string owner_nickname = 5; // 展出者昵称
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}
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@ -143,24 +154,77 @@ service GalleryService {
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## 五、核心逻辑
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### 5.1 游标分页设计
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### 5.1 随机查询实现
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**核心需求：** 每次查询返回随机顺序的藏品数据，而不是固定顺序。
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**实现方式：** 使用 PostgreSQL 的 `ORDER BY RANDOM()` 实现随机排序。
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**为什么选择 ORDER BY RANDOM()：**
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1. **实现简单**：一条 SQL 搞定，无需应用层处理
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2. **数据量适配良好**：在几千到几万条数据时性能可接受（< 100ms）
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3. **接口稳定**：便于后期扩展优化策略
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**性能说明：**
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| 数据量 | RANDOM() 性能 | 推荐程度 |
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|--------|--------------|---------|
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| < 1万条 | < 50ms | 强烈推荐 |
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| 1-5万条 | 50-100ms | 推荐 |
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| 5-10万条 | 100-500ms | 可接受 |
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| > 10万条 | 开始变慢 | 需要优化 |
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> 注：后期数据量超过 10 万条时，可考虑切换为"区间采样"策略，详见本章 5.5 节扩展说明。
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### 5.2 随机 offset 分页设计
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**核心思路：** 每次请求都是独立的随机排序，随机生成 offset 值，而不是依赖游标累加 offset。
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||||
**游标结构（JSON，base64 编码）：**
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```json
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{
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||||
"offset": 20,
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||||
"limit": 20
|
||||
"limit": 10
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||||
}
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```
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||||
**为什么用游标分页而非 offset 分页：**
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1. **性能稳定**：offset 翻页越深性能越差，游标分页性能恒定
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2. **无限滚动友好**：用户滚动过程中数据可能变化，游标避免重复/遗漏
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||||
3. **适合随机排序**：配合 RANDOM() 避免翻页时数据错位
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||||
> **说明：** 游标只记录 limit，不需要记录 offset（因为每次 offset 都是随机生成的）
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### 5.2 查询逻辑
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**为什么用随机 offset：**
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1. **数据变化无影响**：每次都是全新随机，数据变化不影响展示
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||||
2. **性能稳定**：offset 从 0 开始，不存在深分页性能问题
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||||
3. **实现简单**：无需处理数据变化时的缓存问题
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||||
**游标的行为说明：**
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||||
- 每次请求 offset 都是随机生成的（0 ~ max(0, total-limit)）
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||||
- 同一会话内滚动时，顺序可能跳变（这是预期行为）
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||||
- 用户刷新页面后，看到全新的随机顺序
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> **业务说明：** 由于每次请求都是独立随机，滚动加载过程中顺序可能跳变。这是预期行为，用户每次刷新看到的是不同顺序，符合"随机展示"的需求。
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---
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### 5.3 查询逻辑
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**实现流程：**
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```
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||||
1. 查询该 star_id 下有效展品的总数
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2. 随机生成 offset 值（0 ~ max(0, total-limit)）
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||||
3. 执行带随机 offset 的查询
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```
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||||
**SQL 查询：**
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||||
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```sql
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-- 1. 先查询总数
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SELECT COUNT(*) FROM exhibitions e
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||||
WHERE e.occupier_star_id = ?
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||||
AND e.expire_at > ?
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||||
AND e.deleted_at IS NULL;
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||||
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||||
-- 2. 应用层生成随机 offset，然后查询
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||||
SELECT
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||||
e.asset_id,
|
||||
a.name,
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||||
@ -177,7 +241,7 @@ WHERE e.occupier_star_id = ?
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||||
AND a.is_active = true
|
||||
AND (? = 'all' OR a.material_type = ?)
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||||
ORDER BY RANDOM()
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||||
LIMIT ?;
|
||||
LIMIT ? OFFSET ?; -- offset 由应用层随机生成
|
||||
```
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||||
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||||
**参数说明：**
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||||
@ -185,12 +249,18 @@ LIMIT ?;
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||||
- `? = now` (当前时间戳)
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||||
- `? = type` (过滤类型)
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||||
- `? = limit` (每页数量)
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||||
- `? = offset` (随机生成的偏移量，非固定值)
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### 5.3 游标编解码
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---
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### 5.4 游标编解码
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**说明：** 由于每次请求的 offset 是随机生成的，游标只需要记录 limit。
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||||
**编码（服务端）：**
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```go
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||||
cursor := base64.StdEncoding.EncodeToString([]byte(fmt.Sprintf(`{"offset":%d,"limit":%d}`, offset, limit)))
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||||
limit := 10 // 默认值，实际从请求或配置获取
|
||||
cursor := base64.StdEncoding.EncodeToString([]byte(fmt.Sprintf(`{"limit":%d}`, limit)))
|
||||
```
|
||||
|
||||
**解码（服务端）：**
|
||||
@ -198,10 +268,251 @@ cursor := base64.StdEncoding.EncodeToString([]byte(fmt.Sprintf(`{"offset":%d,"li
|
||||
decoded, _ := base64.StdEncoding.DecodeString(cursor)
|
||||
var cursorData map[string]int
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||||
json.Unmarshal(decoded, &cursorData)
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||||
offset := cursorData["offset"]
|
||||
limit := cursorData["limit"]
|
||||
limit := cursorData["limit"] // offset 由每次请求随机生成，无需从游标获取
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||||
```
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||||
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||||
**前端使用：**
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||||
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||||
```javascript
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// 首次请求
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||||
fetch('/api/v1/inspiration-flow?limit=10&type=all')
|
||||
|
||||
// 向右滚动（加载新数据）
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||||
fetch('/api/v1/inspiration-flow?cursor=eyJsaW1pdCI6MTB9&limit=10&type=all&direction=right')
|
||||
|
||||
// 向左滚动（加载历史）
|
||||
fetch('/api/v1/inspiration-flow?cursor=eyJsaW1pdCI6MTB9&limit=10&type=all&direction=left')
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 5.5 双向滚动实现
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**核心思路：** 后端维护会话级已展示数据缓存，实现双向滚动时完全避免重复。
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**滚动方向定义：**
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- `direction: "right"` - 向右滚动，加载新数据（发现新内容）
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||||
- `direction: "left"` - 向左滚动，加载历史数据（回看）
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||||
|
||||
**游标结构（JSON，base64 编码）：**
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```json
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||||
{
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||||
"limit": 10
|
||||
}
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||||
```
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||||
> **说明：** direction 是独立的 query 参数，不包含在游标中。游标只用于分页控制。
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||||
|
||||
**缓存结构（Redis）：**
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||||
```
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||||
Key: inspiration_flow:{star_id}:{session_id}
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||||
Type: Hash
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||||
Fields:
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||||
- display_order: [1, 5, 3, 9, 2, 4, ...] # 展示顺序
|
||||
- history: {1: data1, 5: data5, 3: data3, ...} # 历史数据详情（方便回看）
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||||
TTL: 30分钟（无操作自动清理）
|
||||
```
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||||
|
||||
**向右滚动处理流程：**
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||||
|
||||
```
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||||
1. 前端请求：direction=right
|
||||
2. 后端从 Redis 获取已展示ID集合
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||||
3. 后端执行随机查询，排除已展示ID
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||||
SELECT ... FROM exhibitions
|
||||
WHERE id NOT IN (已展示ID)
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||||
ORDER BY RANDOM()
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||||
LIMIT ?
|
||||
4. 返回新数据，并记录到缓存
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||||
5. 前端追加展示
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||||
```
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||||
|
||||
**向左滚动处理流程：**
|
||||
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```
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1. 前端请求：direction=left, offset=?
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||||
2. 后端从 Redis 获取 display_order
|
||||
3. 后端根据 offset 从历史中分页返回
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||||
4. 前端在左侧插入展示
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||||
```
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||||
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||||
**SQL 排除已展示ID查询：**
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||||
|
||||
```sql
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||||
SELECT
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||||
e.asset_id,
|
||||
a.name,
|
||||
a.cover_url,
|
||||
a.like_count,
|
||||
fp.nickname as owner_nickname
|
||||
FROM exhibitions e
|
||||
JOIN assets a ON e.asset_id = a.id
|
||||
JOIN fan_profiles fp ON e.occupier_uid = fp.user_id AND e.occupier_star_id = fp.star_id
|
||||
WHERE e.occupier_star_id = ?
|
||||
AND e.expire_at > ?
|
||||
AND e.deleted_at IS NULL
|
||||
AND e.id NOT IN (已展示ID列表)
|
||||
AND a.status = 1
|
||||
AND a.is_active = true
|
||||
AND (? = 'all' OR a.material_type = ?)
|
||||
ORDER BY RANDOM()
|
||||
LIMIT ?;
|
||||
```
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||||
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||||
> **注意：** 当已展示数据量很大时，`NOT IN` 查询性能会下降。需要在适当时机清理已展示缓存（建议 TTL 30分钟或达到一定数量后刷新随机顺序）。
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||||
---
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||||
|
||||
### 5.6 扩展说明：数据量大时的优化策略
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||||
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||||
**触发条件：** 当展品数据量超过 10 万条，`ORDER BY RANDOM()` 性能开始明显下降时。
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||||
|
||||
**优化方案：区间采样**
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||||
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||||
**思路：** 把数据按 ID 区间分成多个桶，随机选择桶后在该桶内读取数据，应用层再对结果进行随机打乱
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||||
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||||
**优点：**
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||||
- 查询性能稳定，不随数据量增长而显著下降
|
||||
- 能保证随机分布，每个数据都有机会被展示
|
||||
- 跨桶采样，随机性更好
|
||||
|
||||
**适用场景：**
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||||
- 数据量大（10 万以上）
|
||||
- 需要保证随机分布的均匀性
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||||
|
||||
**实现示意：**
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||||
|
||||
```go
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||||
// 1. 获取该 star_id 下有效展品的 ID 范围
|
||||
minID, maxID := "SELECT MIN(id), MAX(id) FROM exhibitions
|
||||
WHERE occupier_star_id = ? AND expire_at > ? AND deleted_at IS NULL"
|
||||
|
||||
// 2. 计算桶信息（假设每个桶 10000 条）
|
||||
bucketSize := int64(10000)
|
||||
totalBuckets := (maxID - minID) / bucketSize + 1
|
||||
|
||||
// 3. 随机选择 1 个桶
|
||||
randomBucket := random.Int63n(totalBuckets)
|
||||
bucketStartID := minID + randomBucket*bucketSize
|
||||
bucketEndID := bucketStartID + bucketSize
|
||||
|
||||
// 4. 在桶内查询所有有效 ID（数据量小，随机开销可忽略）
|
||||
bucketIDs := "SELECT id FROM exhibitions
|
||||
WHERE id BETWEEN ? AND ?
|
||||
AND occupier_star_id = ? AND expire_at > ? AND deleted_at IS NULL
|
||||
ORDER BY id"
|
||||
|
||||
// 5. 应用层对 bucketIDs 随机打乱，取前 limit 个
|
||||
shuffle(bucketIDs)
|
||||
selectedIDs := bucketIDs[:limit]
|
||||
|
||||
// 6. 根据 selectedIDs 查询完整数据
|
||||
"SELECT ... FROM exhibitions WHERE id IN (?)", selectedIDs
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
#### 扩展接口设计（预留）
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||||
|
||||
两种策略可以抽象成统一的接口，便于后期切换：
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||||
|
||||
```go
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||||
// 随机策略接口
|
||||
type RandomStrategy interface {
|
||||
// GetRandomAssetIDs 获取随机的展品 ID 列表
|
||||
GetRandomAssetIDs(ctx context.Context, starID string, limit int) ([]int64, error)
|
||||
|
||||
// Name 返回策略名称
|
||||
Name() string
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 策略1：随机排序（当前使用，数据量 < 10 万时推荐）
|
||||
type RandomOrderStrategy struct{}
|
||||
|
||||
func (s *RandomOrderStrategy) GetRandomAssetIDs(ctx context.Context, starID string, limit int) ([]int64, error) {
|
||||
// 1. 获取有效展品总数
|
||||
total, err := repo.CountValidAssets(starID)
|
||||
if err != nil {
|
||||
return nil, err
|
||||
}
|
||||
if total == 0 {
|
||||
return []int64{}, nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. 随机生成 offset（0 ~ max(0, total-limit)）
|
||||
maxOffset := total - int64(limit)
|
||||
if maxOffset < 0 {
|
||||
maxOffset = 0
|
||||
}
|
||||
randomOffset := random.Int63n(maxOffset + 1) // +1 是因为 Int63n(0) 会报错
|
||||
|
||||
// 3. 执行随机排序查询
|
||||
return repo.GetRandomAssetsByOrder(starID, int(randomOffset), limit)
|
||||
}
|
||||
|
||||
func (s *RandomOrderStrategy) Name() string {
|
||||
return "random_order"
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 策略2：区间采样（数据量 > 10 万时推荐）
|
||||
type RangeSamplingStrategy struct {
|
||||
bucketSize int64
|
||||
}
|
||||
|
||||
func (s *RangeSamplingStrategy) GetRandomAssetIDs(ctx context.Context, starID string, limit int) ([]int64, error) {
|
||||
// 1. 获取 ID 范围
|
||||
minID, maxID, err := repo.GetIDRange(starID)
|
||||
if err != nil {
|
||||
return nil, err
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. 计算桶信息并随机选择桶
|
||||
bucketSize := s.bucketSize // 默认 10000
|
||||
totalBuckets := (maxID - minID) / bucketSize + 1
|
||||
randomBucket := random.Int63n(totalBuckets)
|
||||
bucketStartID := minID + randomBucket*bucketSize
|
||||
bucketEndID := bucketStartID + bucketSize
|
||||
|
||||
// 3. 在桶内查询 ID 列表
|
||||
ids, err := repo.GetAssetIDsInRange(starID, bucketStartID, bucketEndID, limit*3)
|
||||
if err != nil {
|
||||
return nil, err
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 4. 应用层随机打乱
|
||||
shuffle(ids)
|
||||
if len(ids) > limit {
|
||||
ids = ids[:limit]
|
||||
}
|
||||
|
||||
return ids, nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
func (s *RangeSamplingStrategy) Name() string {
|
||||
return "range_sampling"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**策略选择建议：**
|
||||
|
||||
| 数据量 | 方案 | 随机性 | 推荐度 |
|
||||
|--------|------|--------|--------|
|
||||
| < 10 万 | RandomOrderStrategy | ✅ 真正随机 | 强烈推荐 |
|
||||
| > 10 万 | RangeSamplingStrategy | ✅ 跨桶分布均匀 | 强烈推荐 |
|
||||
|
||||
**策略切换配置：**
|
||||
|
||||
```go
|
||||
// config.go
|
||||
// 数据量 < 10 万（推荐）
|
||||
var randomStrategy RandomStrategy = &RandomOrderStrategy{}
|
||||
|
||||
// 数据量 > 10 万（推荐）
|
||||
// var randomStrategy RandomStrategy = &RangeSamplingStrategy{bucketSize: 10000}
|
||||
```
|
||||
|
||||
> **扩展提示：** 切换策略只需修改配置，将 `randomStrategy` 的具体实现替换，接口和调用方无需改动。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 六、数据模型
|
||||
@ -241,8 +552,8 @@ type Asset struct {
|
||||
|
||||
| 配置项 | 说明 | 默认值 |
|
||||
|--------|------|--------|
|
||||
| inspiration_flow_limit | 默认每页数量 | 20 |
|
||||
| inspiration_flow_max_limit | 最大每页数量 | 50 |
|
||||
| inspiration_flow_limit | 默认每页数量 | 10 |
|
||||
| inspiration_flow_max_limit | 最大每页数量 | 20 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
@ -260,7 +571,7 @@ backend/
|
||||
|
||||
├── services/galleryService/
|
||||
│ ├── repository/
|
||||
│ │ └── gallery_repository.go # 修改：新增 GetInspirationFlow 方法
|
||||
│ │ └── gallery_repository.go # 修改：新增 GetInspirationFlow 方法，使用 ORDER BY RANDOM()
|
||||
│ │
|
||||
│ ├── service/
|
||||
│ │ └── gallery_service.go # 修改：新增 GetInspirationFlow 方法
|
||||
@ -309,29 +620,78 @@ CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_assets_material_type ON assets(material_type);
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 十、无限滚动前端对接说明
|
||||
## 十、前端对接说明
|
||||
|
||||
### 10.1 首次请求
|
||||
```
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GET /api/v1/inspiration-flow?limit=20&type=all
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GET /api/v1/inspiration-flow?limit=10&type=all
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```
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### 10.2 加载更多
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### 10.2 向右滚动（加载新数据）
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```
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GET /api/v1/inspiration-flow?cursor=eyJsaW1pdCI6MjAsIm9mZnNldCI6MjB9&limit=20&type=all
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GET /api/v1/inspiration-flow?cursor=eyJsaW1pdCI6MTB9&limit=10&type=all&direction=right
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||||
```
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### 10.3 前端逻辑
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1. 首次请求 cursor 为空
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### 10.3 向左滚动（加载历史）
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```
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GET /api/v1/inspiration-flow?cursor=eyJsaW1pdCI6MTB9&limit=10&type=all&direction=left
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```
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### 10.4 前端逻辑
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1. 首次请求 cursor 为空（`?cursor=` 不传或传空），direction 默认为 right
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2. 解析响应中的 cursor 和 has_more
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3. 滚动到底部时，若 has_more=true，携带 cursor 发起下一页请求
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4. 数据变化时重置 cursor 重新加载
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3. 滚动到右侧边缘时，若 has_more=true，携带 cursor 发起下一页请求（direction=right）
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4. 滚动到左侧边缘时，携带 cursor 发起上一页请求（direction=left）
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5. 会话级缓存，刷新后数据重新随机
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### 10.5 双向滚动行为说明
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- **首次进入**：看到随机顺序的藏品
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- **向右滚动**：加载更多新数据（发现新内容）
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- **向左滚动**：加载之前看过的历史数据（回看）
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- **刷新页面**：数据重新随机，已浏览历史清空
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- **首次进入时左滑**：前端禁用左滑操作（因为没有历史数据）
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**前端实现要点：**
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```javascript
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// 判断是否可以左滑
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const canScrollLeft = displayedIDs.length > 0;
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// 首次进入时禁用左滑
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if (!canScrollLeft) {
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// 禁用左滑手势
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}
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// 加载数据后启用左滑
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onDataLoaded() {
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this.canScrollLeft = true;
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}
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```
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### 10.6 随机展示行为说明
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- **每次进入页面**：看到的是新的随机顺序
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- **滚动加载过程中**：顺序可能跳变（因为每次都是独立随机）
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- **刷新页面**：随机顺序重新生成，已浏览历史清空
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## 十一、待确认事项
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1. **material_type 枚举值**：badge/poster/original，后续按需扩展
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2. **随机排序策略**：ORDER BY RANDOM() 在数据量大时可能有性能问题，后续可考虑按 like_count 随机采样
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3. **每页数量上限**：当前设为 50，是否合适？
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4. **是否需要缓存**：热门 star_id 的数据可以考虑 Redis 缓存
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2. **每页数量上限**：当前设为 20（移动端优化），是否合适？
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||||
3. **是否需要缓存**：热门 star_id 的数据可以考虑 Redis 缓存
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## 十二、变更记录
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| 日期 | 变更内容 |
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|------|---------|
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| 2026-04-29 | 重构随机查询逻辑，明确使用 ORDER BY RANDOM() 实现随机展示；添加大数据量扩展说明 |
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| 2026-04-29 | 针对移动端优化：默认每页数量从 20 调整为 10，最大每页数量从 50 调整为 20 |
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| 2026-04-29 | 补充大数据量优化方案：增加"区间采样"方案及 RandomStrategy 扩展接口设计 |
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| 2026-04-29 | 移除方案一（随机起点），只保留 ORDER BY RANDOM() 和区间采样两个方案 |
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| 2026-04-29 | 明确使用 PostgreSQL 数据库，ORDER BY RANDOM() 语法与 MySQL 相同 |
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| 2026-04-29 | 改用随机 offset 方案（方案 B），每次请求都是独立随机，数据变化无影响 |
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| 2026-04-29 | 新增双向滚动支持：向右加载新数据，向左加载历史数据，后端维护会话级缓存 |
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| 2026-04-29 | 修复：修正重复的 10.4 章节、RangeSamplingStrategy 签名、游标结构说明 |
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@ -2,7 +2,7 @@
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||||
"name" : "TopFans",
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||||
"appid" : "__UNI__F199FF4",
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||||
"description" : "",
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||||
"versionName" : "1.0.0",
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||||
"versionName" : "1.0.1",
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||||
"versionCode" : "100",
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||||
"transformPx" : false,
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/* 5+App特有相关 */
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@ -1,6 +1,6 @@
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// API 基础配置
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// const baseURL = 'http://101.132.250.62:8080'
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const baseURL = 'http://192.168.110.60:8080'
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||||
const baseURL = 'http://101.132.250.62:8080'
|
||||
// const baseURL = 'http://192.168.110.60:8080'
|
||||
// const baseURL = 'http://localhost:8080'
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||||
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||||
// 是否使用模拟数据（开发调试时设为 true，后端API准备好后改为 false）
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||||
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