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這期內容當中小編將會給大家帶來有關redis實現分頁查詢的方法，以專業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。
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<K, V>不再根據分頁條件使用多個key，而是使用一個key，也不分頁將全部的數據緩存到redis中，然后按照分頁條件使用range(key,start,limit)獲取分頁的結果。
這個會導致一個問題，當緩存失效時，并發的寫緩存會導致出現重復數據，所以想到通過使用set來處理并發時的重復數據，@see ZSetOperations<K, V>
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）數據庫或是調用（沒有分頁）底層接口 add(key,valueScoreMap<value,score>)寫入緩存，expire設置緩存時間 當需要清理緩存時，直接刪除key，如果是因為數據新增和刪除，可以add(key,value,score)或remove(key,value)
redis中會按照score分值升序排列map中的數據，一般的，score分值是sql語句的order by filedA的filedA的值，這樣能保證數據一致性
但是這種方式也存在一定問題：
這個key緩存的value確實是熱數據，但可能只有少數數據被頻繁使用其余的可能根本就未被使用，比如數據有100頁，實際可能只會用到前10頁，這也會導致緩存空間的浪費，如果使用了redis虛擬內存，也會有一定影響
sql查詢由原來的分頁查詢變成了不分頁查詢，緩存失效后，系統的處理能力較之前會有下降，尤其是對于大表。
上述就是小編為大家分享的redis實現分頁查詢的方法了，如果您也有類似的疑惑，不妨參照上述方法進行嘗試。如果想了解更多相關內容，請關注億速云行業資訊。
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