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📜Feed流：推（写扩散）vs 拉（读扩散）高频
推（写扩散）
发布时推到每个粉丝的收件箱。读快写慢。大V发一条 → 推千万份。
拉（读扩散）
发布只存主页。读时拉关注人的最新。写快读慢。关注多人 → 拉很多源合并。
实际方案：推拉结合。普通人用推（粉丝少），大V用拉（粉丝多），按粉丝数阈值切换。
👍点赞系统
// 用 Redis Set 存点赞用户（去重 + 快速判断是否点过）
// key = like:post:{postId}, value = userId 集合
public void like(Long postId, Long userId) {
boolean isNew = redisTemplate.opsForSet()
.add("like:post:" + postId, userId.toString());
if (isNew) {
// 新点赞 → 更新计数 + 通知作者
postMapper.incrementLikeCount(postId);
notifyService.notifyAuthor(postId, "有人点赞了你的文章");
}
// 已点赞过 → 幂等，不重复计数
}
public boolean hasLiked(Long postId, Long userId) {
return redisTemplate.opsForSet()
.isMember("like:post:" + postId, userId.toString());
}
🔍敏感词过滤
用户发评论/文章，不能出现违禁词。
// 方案1：DFA 算法（确定有穷自动机）
// 把敏感词库构建成树，文本逐字符匹配 → O(n) 扫描一次
// 推荐：用 hutool 的 SensitiveUtil 或自己构建 DFA 树
public String filter(String text) {
return SensitiveUtil.filter(text, '*');
// "这个商品真垃圾" → "这个商品真**"
}
// 方案2：AI审核（百度/阿里内容安全API）
// 图片/视频审核更复杂，需要调第三方AI审核API
审核流程：机审（DFA/AI）→ 不确定的人工复审 → 通过/拒绝/标记可疑。
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