我們都知道,通過緩存查詢的結果,可以極大的提升系統的服務能力,以及降低底層服務或者是數據庫的壓力。對于有分頁條件的緩存,我們也可以按照不同的分頁條件來緩存多個key。
基于SortedSet的分頁查詢緩存方案
首先想到的解決方法是使用@see ListOperations
這個會導致一個問題,當緩存失效時,并發的寫緩存會導致出現重復數據,所以想到通過使用set來處理并發時的重復數據,@see ZSetOperations
代碼邏輯如下:
range(key,start,limit)按照分頁條件獲取緩存,命中則直接返回 緩存未命中,查詢(沒有分頁條件)數據庫或是調用(沒有分頁)底層接口 add(key,valueScoreMap<value>)寫入緩存,expire設置緩存時間 當需要清理緩存時,直接刪除key,如果是因為數據新增和刪除,可以add(key,value,score)或remove(key,value)</value>
redis中會按照score分值升序排列map中的數據,一般的,score分值是sql語句的order by filedA的filedA的值,這樣能保證數據一致性
但是這種方式也存在一定問題:
這個key緩存的value確實是熱數據,但可能只有少數數據被頻繁使用其余的可能根本就未被使用,比如數據有100頁,實際可能只會用到前10頁,這也會導致緩存空間的浪費,如果使用了redis虛擬內存,也會有一定影響
sql查詢由原來的分頁查詢變成了不分頁查詢,緩存失效后,系統的處理能力較之前會有下降,尤其是對于大表
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