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这篇文章将为大家详细讲解有关redis缓存实现分页,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
创新互联公司主营昭平网站建设的网络公司,主营网站建设方案,成都app开发,昭平h5小程序制作搭建,昭平网站营销推广欢迎昭平等地区企业咨询在实际业务中我们会将一些热数据缓存到redis里面,这时候数据量比较大的话,我们就要对这些热数据进行分页,分页的方式有2种:
第一:从redis拿出所有数据后,再做内存分页(不推荐),热点数据小的时候可以这样做,性能相差不是很大,但是当数据量大的时候,分页期间就会占用大量内存,或撑爆;
第二:基于redis的数据结构做缓存分页,这里又分2种
①:基于redis的list数据结构,直接通过list的数据结构,用range方法可以进行分页,在数据量大的时候,性能也很可观,但是当存在接口高并发访问时,这个list可能会无限延长,且里面的数据会存在很多重复,这就会影响到正常的业务(不是很推荐);
②:基于redis的ZSet数据结构,通过Zset这个有序集合我们也可以做分页,同样也是用range方法,但是这里比较麻烦的是在初始化数据的时候Zset必须存放TypedTuple类型的数据,这个类型是一个value和score的键值对,具体可以查百度,这个score的生成比较麻烦我这边测试时用的是当前数据在这个list的位置,然后Zset是根据这个score值来排序的,默认是从小到大;用这个的好处是,即使在高并发情况下Zset中也不会存在重复数据从而影响正常的业务;而且分页效率也和list结构差不多;
③:用hash和Zset来一起实现;这个是问了一个朋友和得知的,Zset中存储有序的id字段,通过分页后拿到id,然后再用id去hash中取,感觉应该效率相差不大的,只是中间多了层从hash结构取,还需要维护又一个hash;(为何这样做我也不清楚);
贴一张我测试list和ZSet的结果图
关于redis缓存实现分页就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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