社区功能之评论与回复功能

背景

        最近在写一个常见的小demo——社区功能中的评论与回复功能。在实现过程中，定义了一个评论类实体CommunityReplyEntity，然后在这个实体中加多一个回复评论集合List的children子集。这样写下去的逻辑就是当children不为空就有回复，那么就会碰到一个问题，就是每个评论都有回复，并且回复子集仍然有回复。这样就会导致树的结构很深达到不止三层，这样很不方便前端去渲染评论-回复信息。因此，我用一级评论+一级评论所有回复这样的两级数据去作为我的返回数据。这样就可以避免树的结构深度问题。

注意：以下是一个简单的实现方法，只提供初学者或则自己练手项目参考使用。欢迎大家一起讨论发表评论、回复功能中更好的表数据结构、以及返回数据结构格式。

评论回复表

评论实体类

 回复结果Vo

实现逻辑

1.找出该笔记下面所有的一级评论        

2.找出评论下的所有回复

3.调用到的封装用户名称方法

4.递归方法实现逻辑

5.实现效果（响应数据）

{
    "msg": "success",
    "code": 0,
    "data": [{
            "id": 1,
            "memberPid": 2,
            "reviewer": "PHW",
            "replier": null,
            "memberId": null,
            "context": "wow,nice pic!",
            "createAt": null,
            "deleteAt": null,
            "rowGuid": "1",
            "parentGuid": null,
            "children": []
        },
        {
            "id": 2,
            "memberPid": 6,
            "reviewer": "壹壹wo",
            "replier": null,
            "memberId": null,
            "context": "wow,what a nice pic!",
            "createAt": null,
            "deleteAt": null,
            "rowGuid": "2",
            "parentGuid": null,
            "children": [{
                    "id": 3,
                    "memberPid": 2,
                    "reviewer": "PHW",
                    "replier": "壹壹wo",
                    "memberId": 6,
                    "context": "yes,I want to get one!",
                    "createAt": null,
                    "deleteAt": null,
                    "rowGuid": "3",
                    "parentGuid": "2",
                    "children": null
                },
                {
                    "id": 4,
                    "memberPid": 6,
                    "reviewer": "壹壹wo",
                    "replier": "PHW",
                    "memberId": 2,
                    "context": "OK,I will buy one for you!",
                    "createAt": null,
                    "deleteAt": null,
                    "rowGuid": "4",
                    "parentGuid": "3",
                    "children": null
                },
                {
                    "id": 5,
                    "memberPid": 2,
                    "reviewer": "PHW",
                    "replier": "壹壹wo",
                    "memberId": 6,
                    "context": "really,Thank you very muck!",
                    "createAt": null,
                    "deleteAt": null,
                    "rowGuid": "5",
                    "parentGuid": "4",
                    "children": null
                }
            ]
        }
    ]
}

下面是实现代码

@Overridepublic List getAllReplies(Long communityId) {// 找出该笔记下面所有的一级评论List head = this.list(new QueryWrapper().eq("community_id", communityId).isNull("parent_guid"));// 找出评论下的所有回复List collect = head.stream().map(item -> {List replyEntities = new ArrayList<>();// 封装用户名称this.getName(item);// 将父级评论以及回复结果集作为形参递归查询下一条回复replyEntities = getReplies(item, replyEntities);// 封装评论的回复结果集item.setReplyVos(replyEntities);return item;}).collect(Collectors.toList());return collect;}// 获得名字private void getName(CommunityReplyEntity item) {MemberEntity memberPEntity = memberService.getById(item.getMemberPid());if (memberPEntity != null) {// 评论人item.setReviewer(memberPEntity.getNickname());}MemberEntity memberEntity = memberService.getById(item.getMemberId());if (memberEntity != null ) {// 被回复人item.setReplier(memberEntity.getNickname());}}private List getReplies(CommunityReplyEntity replyEntity,  List replyEntities) {CommunityReplyEntity parentGuid = this.getOne(new QueryWrapper().eq("parent_guid", replyEntity.getRowGuid()));if (parentGuid != null) {// 有回复，封装用户名称this.getName(parentGuid);// 拷贝数据到响应实体ReplyVo replyVo = new ReplyVo();BeanUtils.copyProperties(parentGuid, replyVo);// 将回复放入回复结果集replyEntities.add(replyVo);}else {// 没有回复，返回回复结果集return replyEntities;}// 将父级评论以及回复结果集作为形参递归查询下一条回复return getReplies(parentGuid, replyEntities);}

 记录一下基于以上实现方法可以进行优化的方式

1. SQL 优化：在 getComments 和 getReplies 方法中，都有进行 SQL 查询的操作，可以考虑优化 SQL 语句，例如使用连表查询等方式，减少数据库查询次数。
2. 缓存优化：在 getComments 和 getReplies 方法中，可以添加缓存机制，将查询结果缓存到缓存系统中，下次查询时可以直接从缓存中获取，减少数据库查询次数。
3. 分页查询：如果评论和回复数据量较大，可以考虑使用分页查询，每次只查询一页数据，减少数据量，提高查询效率。
4. 数据库索引优化：在数据库中为评论和回复的关键字段建立索引，可以加快查询速度。
5. 代码逻辑优化：在 getReplies 方法中，可以使用迭代方式替代递归方式，减少方法调用次数，提高性能。 需要根据具体情况来选择合适的优化方案，以达到最优的查询和维护效果。

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