利用Redis进行分页查询（redis的分页查询）

利用Redis进行分页查询

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随着数据量的增加，传统的数据库查询在面对大数据量、实时性要求高的场景下逐渐显得捉襟见肘，难以满足业务需求。因此，一些新型的数据库技术应运而生，其中就包括Redis。

Redis是一个基于内存的数据存储系统，可以支持不同类型的数据结构操作，提供高速读写、数据持久化等多种功能。特别是Redis提供的分布式锁机制、发布订阅功能，使得它成为大型分布式应用、高流量网站的首选数据库之一。

概述

本文将介绍如何利用Redis实现分页查询，以方便程序员更好地处理大量数据。我们将使用Java语言作为开发语言，Redis作为缓存服务，SpringBoot作为Web框架，使用MyBatis作为ORM框架操作MySQL数据库。

代码实现

我们首先在pom.xml文件中添加相关依赖：

 

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-data-redis



 

    org.mybatis.spring.boot
    mybatis-spring-boot-starter

接着配置Redis的连接信息和SpringBoot的配置文件application.properties中添加以下配置：

# Redis连接信息
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=123456
spring.redis.database=0
# MyBatis配置
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.example.demo.model

我们需要根据查询条件实现一个分页查询的接口，代码如下：

public interface UserMapper {
    /**
     * 分页查询用户信息
     *
     * @param params 查询条件
     * @return 用户列表
     */
    List findUserByPage(Map params);
}

接下来我们实现具体的分页查询操作，在Redis中保存分页查询结果，查询时先从Redis缓存中查询，如果Redis中不存在，则从MySQL中查询并将结果保存到Redis中，代码如下：

@Repository
public class UserRepositoryImpl implements UserRepository {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    @Autowired
    private stringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    private static final String REDIS_PAGE_KEY_PATTERN = "page:%s:%d:%d";
    private static final int REDIS_PAGE_EXPIRE_TIME = 3600; // Redis缓存过期时间，单位秒
    @Override
    public List findUserByPage(int pageNum, int pagesize) {
        String redisKey = String.format(REDIS_PAGE_KEY_PATTERN, getClass(), pageNum, pageSize);
        BoundListOperations boundListOps = stringRedisTemplate.boundListOps(redisKey);
        if (boundListOps.size() == 0) {
            Map params = new HashMap();
            params.put("offset", (pageNum - 1) * pageSize);
            params.put("limit", pageSize);
            List userList = userMapper.findUserByPage(params);
            for (User user : userList) {
                boundListOps.rightPush(JSON.toJSONString(user));
            }

            stringRedisTemplate.expire(redisKey, REDIS_PAGE_EXPIRE_TIME, TimeUnit.SECONDS);
        }
        List userListJson = boundListOps.range(0, -1);
        return userListJson.stream().map(userJson -> JSON.parseObject(userJson, User.class)).collect(Collectors.toList());
    }
}

我们定义了一个Redis缓存的键值对格式：”page:{Class}:{pageNum}:{pageSize}”，其中{Class}表示当前类名称，{pageNum}和{pageSize}表示页码和页大小。如果Redis中已经存在这个键，我们直接从Redis缓存中获取对应页码的用户列表；否则，我们就进行MySQL查询并将查询结果存入Redis缓存中，并设置缓存过期时间。

优化

考虑到分页查询时缓存是按页分的，每次查询只能获取一整页的数据，存在一定的数据冗余。因此，我们可以将分页查询的结果按需读取，避免一次性读取整个页面的数据，进一步提高查询效率。

我们仍然使用Redis进行缓存，但改用Redis的Hash类型进行存储。键的格式为：”page:{Class}:{pageNum}:{pageSize}”，值为一个Hash，其中键值对的键为”user:{userId}”，值为用户信息的JSON字符串。

代码实现：

@Repository
public class UserRepositoryImpl implements UserRepository {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    private static final String REDIS_PAGE_KEY_PATTERN = "page:%s:%d:%d";
    private static final int REDIS_PAGE_EXPIRE_TIME = 3600; // Redis缓存过期时间，单位秒
    @Override
    public List findUserByPage(int pageNum, int pageSize) {
        String redisKey = String.format(REDIS_PAGE_KEY_PATTERN, getClass(), pageNum, pageSize);

        if (!redisTemplate.hasKey(redisKey)) {
            Map params = new HashMap();
            params.put("offset", (pageNum - 1) * pageSize);
            params.put("limit", pageSize);
            List userList = userMapper.findUserByPage(params);
            HashOperations hashOps = redisTemplate.opsForHash();
            for (User user : userList) {
                hashOps.put(redisKey, "user:" + user.getId(), JSON.toJSONString(user));
            }

            redisTemplate.expire(redisKey, REDIS_PAGE_EXPIRE_TIME, TimeUnit.SECONDS);
        }
        HashOperations hashOps = redisTemplate.opsForHash();
        List userListJson = hashOps.values(redisKey);
        return userListJson.stream().map(userJson -> JSON.parseObject(userJson, User.class)).collect(Collectors.toList());
    }
}

总结

Redis作为缓存和分布式锁服务的首选，它提供的高速读写、数据持久化等功能，能够较好地支持大流量、高并发的应用场景。利用Redis实现分页查询，能够避免传统数据库查询的瓶颈，提高查询效率，缓解数据库压力，减少服务器负担，提高系统性能。如果您有类似需求，可以根据本文提供的代码进行实现。

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