這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)redis實(shí)現(xiàn)分頁查詢的方法，以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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基于SortedSet的分頁查詢緩存方案

首先想到的解決方法是使用@see ListOperations不再根據(jù)分頁條件使用多個(gè)key，而是使用一個(gè)key，也不分頁將全部的數(shù)據(jù)緩存到redis中，然后按照分頁條件使用range(key,start,limit)獲取分頁的結(jié)果。

這個(gè)會(huì)導(dǎo)致一個(gè)問題，當(dāng)緩存失效時(shí)，并發(fā)的寫緩存會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)，所以想到通過使用set來處理并發(fā)時(shí)的重復(fù)數(shù)據(jù)，@see ZSetOperations

代碼邏輯如下：

range(key,start,limit)按照分頁條件獲取緩存，命中則直接返回
緩存未命中，查詢（沒有分頁條件）數(shù)據(jù)庫或是調(diào)用（沒有分頁）底層接口
add(key,valueScoreMap)寫入緩存，expire設(shè)置緩存時(shí)間
當(dāng)需要清理緩存時(shí)，直接刪除key，如果是因?yàn)閿?shù)據(jù)新增和刪除，可以add(key,value,score)或remove(key,value)

redis中會(huì)按照score分值升序排列map中的數(shù)據(jù)，一般的，score分值是sql語句的order by filedA的filedA的值，這樣能保證數(shù)據(jù)一致性

但是這種方式也存在一定問題：

這個(gè)key緩存的value確實(shí)是熱數(shù)據(jù)，但可能只有少數(shù)數(shù)據(jù)被頻繁使用其余的可能根本就未被使用，比如數(shù)據(jù)有100頁，實(shí)際可能只會(huì)用到前10頁，這也會(huì)導(dǎo)致緩存空間的浪費(fèi)，如果使用了redis虛擬內(nèi)存，也會(huì)有一定影響

sql查詢由原來的分頁查詢變成了不分頁查詢，緩存失效后，系統(tǒng)的處理能力較之前會(huì)有下降，尤其是對(duì)于大表。

上述就是小編為大家分享的redis實(shí)現(xiàn)分頁查詢的方法了，如果您也有類似的疑惑，不妨參照上述方法進(jìn)行嘗試。如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊。

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當(dāng)前標(biāo)題：redis實(shí)現(xiàn)分頁查詢的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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