redis实现分页的方法

本文探讨了如何在Redis中实现评论数据的高效分页和排序。通过结合使用SortedSet和Hash数据结构,解决了MySQL查询后的评论数据在Redis中的存储问题,确保了评论的快速检索和灵活排序。

每个主题下的用户的评论组装好写入Redis中,每个主题会有一个topicId,每一条评论会和topicId关联起来,大致的数据模型如下:
{ topicId: 'xxxxxxxx', comments: [ { username: 'niuniu', createDate: 1447747334791, content: '在Redis中分页', commentId: 'xxxxxxx', reply: [ { content: 'yyyyyy' username: 'niuniu' }, ... ] }, ... ]}
将评论数据从MySQL查询出来组装好存到Redis后,以后每次就可以从Redis获取组装好的评论数据,从上面的数据模型可以看出数据都是key-value型数据,无疑要采用hash进行存储,但是每次拿取评论数据时需要分页而且还要按createDate字段进行排序,hash肯定是不能做到分页和排序的。

那么,就挨个看一下Redis所支持的数据类型:

1、String: 主要用于存储字符串,显然不支持分页和排序。
2、Hash: 主要用于存储key-value型数据,评论模型中全是key-value型数据,所以在这里Hash无疑会用到。
3、List: 主要用于存储一个列表,列表中的每一个元素按元素的插入时的顺序进行保存,如果我们将评论模型按createDate排好序后再插入List中,似乎就能做到排序了,而且再利用List中的LRANGE key start stop指令还能做到分页。嗯,到这里List似乎满足了我们分页和排序的要求,但是评论还会被删除,就需要更新Redis中的数据,如果每次删除评论后都将Redis中的数据全部重新写入一次,显然不够优雅,效率也会大打折扣,如果能删除指定的数据无疑会更好,而List中涉及到删除数据的就只有LPOP和RPOP这两条指令,但LPOP和RPOP只能删除列表头和列表尾的数据,不能删除指定位置的数据,(备注:其实还有 LREM命令可以做到删除,但是非常不方便),而且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,所以List也不太适合。

4、Set: 主要存储无序集合,无序!排除。
5、SortedSet: 主要存储有序集合,SortedSet的添加元素指令ZADD key score member [[score,member]…]会给每个添加的元素member绑定一个用于排序的值score,SortedSet就会根据score值的大小对元素进行排序,在这里就可以将createDate当作score用于排序,SortedSet中的指令ZREVRANGE key start stop又可以返回指定区间内的成员,可以用来做分页,SortedSet的指令ZREM key member可以根据key移除指定的成员,能满足删评论的要求,所以,SortedSet在这里是最适合的(时间复杂度O(log(N)))。

所以,需要用到的数据类型有SortSet和Hash,SortSet用于做分页排序,Hash用于存储具体的键值对数据。SortSet结构中将每个主题的topicId作为set的key,将与该主题关联的评论的createDate和commentId分别作为set的score和member,commentId的顺序就根据createDate的大小进行排列。
当需要查询某个主题某一页的评论时,就可主题的topicId通过指令zrevrange topicId (page-1)×10 (page-1)×10+perPage这样就能找出某个主题下某一页的按时间排好顺序的所有评论的commintId。page为查询第几页的页码,perPage为每页显示的条数。
当找到所有评论的commentId后,就可以把这些commentId作为key去Hash结构中去查询该条评论对应的内容。
这样就利用SortSet和Hash两种结构在Redis中达到了分页和排序的目的。

当然,也可以直接只使用SrotedSet类型,而不使用Hash类型,直接将评论存放在member中。
但为什么要将评论和排序放到不同的类型里?其中的好处是,可以对评论设置不同的排序类型,比如按时间的正反序,点赞的正反序,查看次数的正反序等。而这样只需要维护不同的SrotedSet排序,不需要维护多套评论的内容了。

详细代码参考:https://www.cnblogs.com/afeng2010/p/10042790.html

### 如何使用 Redis 实现分页查询的最佳实践 #### 1. 使用有序集合(Sorted SetRedis 提供了多种数据结构,其中 **有序集合(Sorted Set, ZSet)** 是最适合用于分页查询的一种。它允许存储带有分数的键值对,并能基于分数进行排序和范围查询。 可以通过 `ZRANGE` 和 `ZREVRANGE` 命令获取指定索引范围内的成员[^1]。例如: ```bash ZRANGE key start stop WITHSCORES ``` - `key`: 表示有序集的名称。 - `start` 和 `stop`: 表示起始和结束索引位置。 - `WITHSCORES`: 可选参数,返回每个成员对应的分数。 假设有一个名为 `products` 的有序集合,其成员为商品 ID,分数为商品的价格,则可以这样实现分页查询: ```bash ZRANGE products (page_number - 1) * page_size page_number * page_size - 1 WITHSCORES ``` 这里的 `(page_number - 1) * page_size` 计算的是当前页面的第一项索引,而 `page_number * page_size - 1` 则计算最后一项索引[^3]。 #### 2. 数据预处理与批量加载 为了减少每次请求的压力,可以在后台定期将数据库中的数据同步到 Redis 中。例如,利用定时任务或消息队列机制,将最新的商品信息更新至 Redis 的有序集中。这种方式能够显著降低 Redis 查询时的延迟[^4]。 #### 3. 结合哈希表存储详情 虽然有序集合适合存储分页所需的简单字段(如商品 ID),但对于复杂的对象属性(如商品描述、图片链接等),建议将其存储在 Redis 的哈希表中。通过商品 ID 查找对应的具体信息,从而提高效率。 例如,先从有序集合中提取一批商品 ID: ```bash ZRANGE products 0 9 ``` 再根据这些 ID 获取详细的商品信息: ```bash HGETALL product:<id> ``` 这种两步走的方式既充分利用了 Redis 的高效特性,又避免了单个 Key 存储过多冗余数据的问题[^1]。 #### 4. 处理大数据量的情况 当数据量非常庞大时,直接将所有记录放入一个有序集合可能会导致内存占用过高。此时可采用分区策略,即将不同类别的数据分别存入不同的有序集合中。比如按类别划分: - `electronics:products` - `clothing:products` 如此一来,不仅便于管理,还能有效控制单个集合的大小[^4]。 --- ### 示例代码 以下是 Python 实现的一个简单例子,展示如何使用 Redis 进行分页查询: ```python import redis # 初始化 Redis 客户端 r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) def fetch_page(key, page_number, page_size): """从 Redis 中获取指定分页的数据""" start_index = (page_number - 1) * page_size end_index = page_number * page_size - 1 return r.zrange(key, start_index, end_index, withscores=True) # 调用函数 results = fetch_page('products', 1, 10) for item in results: print(f"Product ID: {item[0].decode()}, Price: {item[1]}") ``` --- ### 性能调优注意事项 尽管 Redis 非常高效,但在实际部署过程中仍需注意以下几点: - 设置合理的过期时间以释放不再使用的缓存空间[^3]。 - 对于高频访问的数据,考虑引入本地缓存层进一步加速响应速度。 - 如果遇到慢查询问题,可通过命令 `SLOWLOG GET` 检查具体耗时情况并针对性优化[^2]。 ---
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