本文共享自华为云社区《分页列表缓存，你真的会吗》，作者： 勇哥java实战共享 。

1 直接缓存分页列表成果

显而易见，这是最简略易懂的方法。

3种分页列表缓存方式，速收藏~~

咱们依照不同的分页条件来缓存分页成果 ，伪代码如下：

public List<Product> getPageList(String param,int page,int size) {
  String key = "productList:page:" + page + ”size:“ + size + 
               "param:" + param ;
  List<Product> dataList = cacheUtils.get(key);
  if(dataList != null) {
    return dataList;
  }
  dataList = queryFromDataBase(param,page,size);
  if(dataList != null) {
       cacheUtils.set(key , dataList , Constants.ExpireTime);
  }
}

这种计划的长处是工程简略，功用也快，但是有一个非常明显的缺陷基因：列表缓存的颗粒度非常大。

假设列表中数据产生增删，为了确保数据的一致性，需求修正分页列表缓存。

有两种方法 ：

1、依托缓存过期来惰性的完成 ，但事务场景有必要包容；

2、运用 Redis 的 keys 找到该事务的分页缓存，执行删去指令。 但 keys 指令对功用影响很大，会导致 Redis 很大的推迟 。

生产环境运用 keys 指令比较风险，产生事端的几率高，非常不引荐运用。

2 查询目标ID列表，再缓存每个目标条目

缓存分页成果尽管好用，但缓存的颗粒度太大，确保数据一致性比较费事。

所以咱们的目标是更细粒度的操控缓存 。

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咱们查询出产品分页目标ID列表，然后为每一个产品目标创建缓存 , 经过产品ID和产品目标缓存聚合成列表返回给前端。

伪代码如下：

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中心流程：

1、从数据库中查询分页 ID 列表

// 从数据库中查询分页产品 ID 列表
List<Long> productIdList = queryProductIdListFromDabaBase(
                           param, 
                           page, 
                           size);

对应的 SQL 相似：

SELECT id FROM products
ORDER BY id 
LIMIT (page - 1) * size , size

2、批量从缓存中获取产品目标

Map<Long, Product> cachedProductMap = cacheUtils.mget(productIdList);

假设咱们运用本地缓存，直接一条一条从本地缓存中聚合也极快。

假设咱们运用分布式缓存，Redis 天然支撑批量查询的指令 ，比如 mget ，hmget 。

3、拼装没有射中的产品ID

List<Long> noHitIdList = new ArrayList<>(cachedProductMap.size());
for (Long productId : productIdList) {
     if (!cachedProductMap.containsKey(productId)) {
         noHitIdList.add(productId);
     }
}

由于缓存中可能由于过期或许其他原因导致缓存没有射中的状况，所以咱们需求找到哪些产品没有在缓存里。

4、批量从数据库查询未射中的产品信息列表，从头加载到缓存

首先从数据库里批量查询出未射中的产品信息列表 ，请注意是批量。

List<Product> noHitProductList = batchQuery(noHitIdList);

参数是未射中缓存的产品ID列表，拼装成对应的 SQL，这样功用更快 ：

SELECT * FROM products WHERE id IN
                         (1,
                          2,
                          3,
                          4);

然后这些未射中的产品信息存储到缓存里 , 运用 Redis 的 mset 指令。

//将没有射中的产品加入到缓存里
Map<Long, Product> noHitProductMap =
         noHitProductList.stream()
         .collect(
           Collectors.toMap(Product::getId, Function.identity())
         );
cacheUtils.mset(noHitProductMap);
//将没有射中的产品加入到聚合map里
cachedProductMap.putAll(noHitProductMap);

5、 遍历产品ID列表，拼装目标列表

for (Long productId : productIdList) {
    Product product = cachedProductMap.get(productId);
    if (product != null) {
       result.add(product);
    }
}

当前计划里，缓存都有射中的状况下，经过两次网络 IO ，第一次数据库查询 IO ，第二次 Redis 查询 IO , 功用都会比较好。

一切的操作都是批量操作，就算有缓存没有射中的状况，全体速度也较快。

”查询目标ID列表，再缓存每个目标条目“ 这个计划比较灵敏，当咱们查询目标ID列表，能够不限于数据库，还能够是搜索引擎，Redis 等等。

下图是开源我国的搜索流程：

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精华在于：搜索的分页成果只包括事务目标 ID ，目标的详细资料需求从缓存 + MySQL 中获取。

3 缓存目标ID列表,同时缓存每个目标条目

笔者曾经重构过相似朋友圈的服务，进入班级页面 ，瀑布流的方法展示班级成员的一切动态。

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咱们运用推形式将每一条动态 ID 存储在 Redis ZSet 数据结构中 。Redis ZSet 是一种类型为有序调集的数据结构，它由多个有序的唯一的字符串元素组成，每个元素都相关着一个浮点数分值。

ZSet 运用的是 member -> score 结构 ：

  • member : 被排序的标识，也是默许的第二排序维度（ score 相同时，Redis 以 member 的字典序摆放）
  • score : 被排序的分值，存储类型是 double

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如上图所示：ZSet 存储动态 ID 列表 , member 的值是动态编号 , score 值是创建时刻。

经过 ZSet 的 ZREVRANGE 指令就能够完成分页的效果。

ZREVRANGE 是 Redis 中用于有序调集（sorted set）的指令之一，它用于依照成员的分数从大到小返回有序调集中的指定范围的成员。

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为了达到分页的效果，传递如下的分页参数 ：

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经过 ZREVRANGE 指令，咱们能够查询出动态 ID 列表。

查询出动态 ID 列表后，还需求缓存每个动态目标条目，动态目标包括了概况，谈论，点赞，保藏这些功用数据 ，咱们需求为这些数据提供单独做缓存装备。

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无论是查询缓存，还是从头写入缓存，为了提升系统功用，批量操作效率更高。

若**缓存目标结构简略，运用 mget 、hmget 指令；若结构复杂，能够考虑运用 pipleline，Lua 脚本形式 。**笔者挑选的批量计划是 Redis 的 pipleline 功用。

咱们再来模仿获取动态分页列表的流程：

  1. 运用 ZSet 的 ZREVRANGE 指令 ，传入分页参数，查询出动态 ID 列表 ；
  2. 传递动态 ID 列表参数，经过 Redis 的 pipleline 功用从缓存中批量获取动态的概况，谈论，点赞，保藏这些功用数据 ，拼装成列表 。

4 总结

本文介绍了完成分页列表缓存的三种方法：

  1. 直接缓存分页列表成果

  2. 查询目标ID列表，只缓存每个目标条目

  3. 缓存目标ID列表，同时缓存每个目标条目

这三种方法是一层一层递进的，要诀是：

细粒度的操控缓存和批量加载目标。

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