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这期内容当中小编将会给大家带来有关redis实现分页查询的方法,以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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首先想到的解决方法是使用@see ListOperations
这个会导致一个问题,当缓存失效时,并发的写缓存会导致出现重复数据,所以想到通过使用set来处理并发时的重复数据,@see ZSetOperations
代码逻辑如下:
range(key,start,limit)按照分页条件获取缓存,命中则直接返回 缓存未命中,查询(没有分页条件)数据库或是调用(没有分页)底层接口 add(key,valueScoreMap)写入缓存,expire设置缓存时间 当需要清理缓存时,直接删除key,如果是因为数据新增和删除,可以add(key,value,score)或remove(key,value)
redis中会按照score分值升序排列map中的数据,一般的,score分值是sql语句的order by filedA的filedA的值,这样能保证数据一致性
但是这种方式也存在一定问题:
这个key缓存的value确实是热数据,但可能只有少数数据被频繁使用其余的可能根本就未被使用,比如数据有100页,实际可能只会用到前10页,这也会导致缓存空间的浪费,如果使用了redis虚拟内存,也会有一定影响
sql查询由原来的分页查询变成了不分页查询,缓存失效后,系统的处理能力较之前会有下降,尤其是对于大表。
上述就是小编为大家分享的redis实现分页查询的方法了,如果您也有类似的疑惑,不妨参照上述方法进行尝试。如果想了解更多相关内容,请关注创新互联行业资讯。
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