redis分页缓存

❶ 基于redis做缓存分页

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，具体可以查网络，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

❷ 如何将分页数据 放入redis

普通分页
一般分页做缓存都是直接查找出来，按页放到缓存里，但是这种缓存方式有很多缺点。
如缓存不能及时更新，一旦数据有变化，所有的之前的分页缓存都失效了。
比如像微博这样的场景，微博下面现在有一个顶次数的排序。这个用传统的分页方式很难应对。
一种思路
最近想到了另一种思路。
数据以ID为key缓存到Redis里；
把数据ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；
当查找数据时，先从Redis里的skip list取出对应的分页数据，得到ID列表。
用multi get从redis上一次性把ID列表里的所有数据都取出来。如果有缺少某些ID的数据，再从数据库里查找，再一块返回给用户，并把查出来的数据按ID缓存到Redis里。
在最后一步，可以有一些小技巧：
比如在缺少一些ID数据的情况下，先直接返回给用户，然后前端再用ajax请求缺少的ID的数据，再动态刷新。

还有一些可能用Lua脚本合并操作的优化，不过考虑到Lua脚本比较慢，可能要仔细测试。
如果是利用Lua脚本的话，可以在一个请求里完成下面的操作：
查找某页的所有文章，返回已缓存的文章的ID及内容，还有不在缓存里的文章的ID列表。
其它的一些东东：
Lua是支持LRU模式的，即像Memcached一样工作。但是貌似没有见到有人这样用，很是奇怪。
可能是用redis早就准备好把redis做存储了，也不担心内存的容量问题。