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太棒了！上一节我们彻底理解了 BitMap（位图）的底层原理和极致的空间压缩能力。现在，我们要把理论转化为真实的 Java 代码，为我们的“黑马点评” App 加上每日签到功能。 这个接口的实现其实非

太棒了！我们终于来到了实战篇的最后一块“黑科技”拼图——用户签到。 在绝大多数的互联网 App（如淘宝、网易云音乐、掘金等）中，都有每日签到领积分的功能。这个功能看似简单，但如果用户量级达到千万级别，

太棒了！数据已经全部导入到 Redis 的 GEO 结构中了。万事俱备，只欠东风。 现在我们要打通这最后一公里：接收前端传来的用户经纬度，从 Redis 中查出附近的商铺，并把具体的商铺信息返回给前端

太棒了！掌握了 GEO 的基础命令后，我们现在要真刀真枪地把 MySQL 里的商铺数据“搬”到 Redis 里了。 这部分不仅仅是一段简单的数据同步代码，其中隐藏的**“大 Key 拆分”和“批量操作

我们即将开启一个非常有意思且极其贴近日常生活的模块——附近商铺。 无论是美团的“附近的美食”、微信的“附近的人”，还是滴滴的“附近车辆”，底层都离不开对地理位置（经纬度）的存储与范围计算。在传统关系型

太棒了！上一节我们彻底理清了“滚动分页”极其烧脑的理论和 offset 偏移量的计算规则。现在，我们要把这些理论翻译成实打实的 Java 代码。 这是整个“达人探店”模块中逻辑最复杂、细节最多的一段代

太棒了！我们在上一节成功把探店笔记推送到了粉丝的 Redis ZSet 收件箱里。现在，我们要解决 Feed 流架构中最容易出 Bug，也是秋招面试中 Feed 流架构必问的经典压轴题：如何正确地读取

太棒了！在上一节中，我们经过深思熟虑，最终为黑马点评项目选择了**“推模式（Push）”**作为 Feed 流的底层架构。并且明确了要使用 Redis 的 SortedSet (ZSet) 作为每个粉

你在朋友圈、小红书首页、微博里不断往下刷，永远刷不到头的内容列表，就是 Feed 流。实现一个高性能的 Feed 流，是所有大型互联网社交产品后端架构重中之重的难题。 📚 实战篇 07. 好友关注 -