1 直接緩存分頁列表結果

這是最簡單易懂的方案，我們按照不同的分頁條件查詢出結果后，直接緩存分頁結果 。

偽代碼如下：

publicListgetPageList(Stringparam,intpage,intsize){
Stringkey="productList"+page+"size:"+size+
"param:"+param;
ListdataList=cacheUtils.get(key);
if(dataList!=null){
returndataList;
}
dataList=queryFromDataBase(param,page,size);
if(dataList!=null){
cacheUtils.set(key,dataList,Constants.ExpireTime);
}
}

這種方案的優(yōu)點是工程簡單，性能也快，但是有一個明顯的缺陷基因：列表緩存的顆粒度非常大 。

假如列表中數據發(fā)生增刪，為了保證數據的一致性，需要修改分頁列表緩存。

有兩種方式 ：

1、依靠緩存過期來惰性的實現 ，但業(yè)務場景必須包容；

2、使用 Redis 的 keys 找到該業(yè)務的分頁緩存，執(zhí)行刪除指令。但 keys 命令對性能影響很大，會導致 Redis 很大的延遲 。

生產環(huán)境使用 keys 命令比較危險，發(fā)生事故的幾率高，非常不推薦使用 。

2 查詢對象ID列表，再緩存每個對象條目

直接緩存分頁結果雖然好用，但緩存的顆粒度太大，保證數據一致性比較麻煩。

所以我們的目標是更細粒度的控制緩存 。

我們先查詢出商品分頁對象ID列表，然后為每一個商品對象創(chuàng)建緩存 , 通過商品ID和商品對象緩存聚合成列表返回給前端。

偽代碼如下：

核心流程：

1、從數據庫中查詢分頁 ID 列表

//從數據庫中查詢分頁商品ID列表
ListproductIdList=queryProductIdListFromDabaBase(
param,
page,
size);

對應的 SQL 類似：

SELECTidFROMproducts
ORDERBYidASC
LIMIT(page-1)*size,size

2、批量從緩存中獲取商品對象

MapcachedProductMap=cacheUtils.mget(productIdList);

假如我們使用本地緩存，直接一條一條從本地緩存中聚合也極快。

假如我們使用分布式緩存，Redis 天然支持批量查詢的命令 ，比如 mget ，hmget 。

3、組裝沒有命中的商品ID

ListnoHitIdList=newArrayList<>(cachedProductMap.size());
for(LongproductId:productIdList){
if(!cachedProductMap.containsKey(productId)){
noHitIdList.add(productId);
}
}

因為緩存中可能因為過期或者其他原因導致緩存沒有命中的情況，所以我們需要找到哪些商品沒有在緩存里。

4、批量從數據庫查詢未命中的商品信息列表，重新加載到緩存

首先從數據庫里批量 查詢出未命中的商品信息列表 ，請注意是批量 。

ListnoHitProductList=batchQuery(noHitIdList);

參數是未命中緩存的商品ID列表，組裝成對應的 SQL，這樣性能更快 ：

SELECT*FROMproductsWHEREidIN
(1,
2,
3,
4);

然后這些未命中的商品信息存儲到緩存里 , 使用 Redis 的 mset 命令。

//將沒有命中的商品加入到緩存里
MapnoHitProductMap=
noHitProductList.stream()
.collect(
Collectors.toMap(Product::getId,Function.identity())
);
cacheUtils.mset(noHitProductMap);
//將沒有命中的商品加入到聚合map里
cachedProductMap.putAll(noHitProductMap);

5、 遍歷商品ID列表，組裝對象列表

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

當前方案里，緩存都有命中的情況下，經過兩次網絡 IO ，第一次數據庫查詢 IO ，第二次 Redis 查詢 IO , 性能都會比較好。

所有的操作都是批量操作，就算有緩存沒有命中的情況，整體速度也較快。

”查詢對象ID列表，再緩存每個對象條目 “ 這個方案比較靈活，當我們查詢對象ID列表 ，可以不限于數據庫，還可以是搜索引擎，Redis 等等。

下圖是開源中國的搜索流程：

精髓在于：搜索的分頁結果只包含業(yè)務對象 ID ，對象的詳細資料需要從緩存 + MySQL 中獲取。

3 緩存對象ID列表,同時緩存每個對象條目

筆者曾經重構過類似朋友圈的服務，進入班級頁面 ，瀑布流的形式展示班級成員的所有動態(tài)。

我們使用推模式將每一條動態(tài) ID 存儲在 Redis ZSet 數據結構中 。Redis ZSet 是一種類型為有序集合的數據結構，它由多個有序的唯一的字符串元素組成，每個元素都關聯(lián)著一個浮點數分值。

ZSet 使用的是 member -> score 結構 ：

member : 成員，也是默認的第二排序維度（ score 相同時，Redis 以 member 的字典序排列）

score : 分值，存儲類型是 double

如上圖所示：ZSet 存儲動態(tài) ID 列表 , member 的值是動態(tài)編號 , score 值是創(chuàng)建時間 。

通過 ZSet 的 ZREVRANGE 命令 就可以實現分頁的效果。

ZREVRANGE 是 Redis 中用于有序集合（sorted set）的命令之一，它用于按照成員的分數從大到小返回有序集合中的指定范圍的成員。

為了達到分頁的效果，傳遞如下的分頁參數 ：

通過 ZREVRANGE 命令，我們可以查詢出動態(tài) ID 列表。

查詢出動態(tài) ID 列表后，還需要緩存每個動態(tài)對象條目，動態(tài)對象包含了詳情，評論，點贊，收藏這些功能數據 ，我們需要為這些數據提供單獨做緩存配置。

無論是查詢緩存，還是重新寫入緩存，為了提升系統(tǒng)性能，批量操作效率更高。

若緩存對象結構簡單，使用 mget 、hmget 命令；若結構復雜，可以考慮使用 pipleline，Lua 腳本模式 。 筆者選擇的批量方案是 Redis 的 pipleline 功能。

我們再來模擬獲取動態(tài)分頁列表的流程：

使用 ZSet 的 ZREVRANGE 命令 ，傳入分頁參數，查詢出動態(tài) ID 列表 ；

傳遞動態(tài) ID 列表參數，通過 Redis 的 pipleline 功能從緩存中批量獲取動態(tài)的詳情，評論，點贊，收藏這些功能數據 ，組裝成列表 。

4 總結

本文介紹了實現分頁列表緩存的三種方式：

直接緩存分頁列表結果

查詢對象ID列表，只緩存每個對象條目

緩存對象ID列表，同時緩存每個對象條目

這三種方式是一層一層遞進的，要訣是：細粒度的控制緩存 和批量加載對象 。

審核編輯：劉清