redis缓存实现分页

在实际业务中，我们会将一些热点数据缓存在redis中。如果此时数据量比较大，我们会对热点数据进行分页。分页有两种方式：

第一种：从redis中取出所有数据后，进行内存分页（不推荐）。当热点数据较小时可以这样做。性能差异不是很大，但是当数据量很大时，分页时会占用大量内存，或者可能会爆；

第二种：基于缓存的分页redis的数据结构，这里分为两种

①：基于redis的列表数据结构，可以直接通过列表数据结构和range方法进行分页。当数据量很大的时候，性能也很令人印象深刻，但是当接口有高并发访问时，这个列表可能会无限延长，数据会出现很多重复，影响正常业务（不太推荐）；

② ：基于redis的ZSet数据结构，通过Zset，有序集合我们也可以做分页，同样使用range方法，但是这里比较麻烦的是，在初始化数据的时候，Zset必须存储TypedTuple类型的数据。该类型是值和分数的键值对。具体可以百度一下，这个分数的生成很麻烦。我这里测试的时候，使用的是当前数据在这个列表中的位置，然后Zset按照score值进行排序。默认是从小到大。使用这个的好处是，即使在高并发的情况下， Zset 里面也不会出现重复数据，影响正常业务；分页效率与链表结构类似；

③：使用hash和Zset进行im一起补充；我问了一个朋友，了解到了这一点，有序的id字段存储在Zset中。分页后得到id，然后用id从hash中取出。感觉效率应该是差不多的，只是中间多了一层从hash结构中取出来，需要维护另一个hash； （我不知道为什么要这样做）；

发布我的测试列表和 ZSet 的结果图片

关于redis缓存这里分享分页实现就全部了。希望以上内容能够对大家有所帮助，帮助大家学习更多的知识。如果您觉得文章不错，可以分享出去，让更多的人看到。