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利用Redis實(shí)現(xiàn)分頁(yè)查詢(xún)緩存
隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪(fǎng)問(wèn)的效率顯得更為重要。在網(wǎng)站、應(yīng)用中，分頁(yè)查詢(xún)是常見(jiàn)的操作，但對(duì)于大量數(shù)據(jù)的分頁(yè)查詢(xún)，會(huì)導(dǎo)致訪(fǎng)問(wèn)變慢，給用戶(hù)帶來(lái)不好的體驗(yàn)。為了提高數(shù)據(jù)查詢(xún)效率，我們可以借助緩存來(lái)提高系統(tǒng)的性能。
Redis是一種高性能的緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高速讀寫(xiě)、支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、支持持久化等優(yōu)點(diǎn)。結(jié)合Redis的特性，我們可以很方便的實(shí)現(xiàn)分頁(yè)查詢(xún)的緩存功能。
具體實(shí)現(xiàn)方法如下：
1. 數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)數(shù)據(jù)，并計(jì)算分頁(yè)信息
我們可以先根據(jù)用戶(hù)需求從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)數(shù)據(jù)。在此過(guò)程中，需要計(jì)算出總數(shù)據(jù)量、總頁(yè)數(shù)、當(dāng)前頁(yè)碼等分頁(yè)信息。分頁(yè)信息可以存在Map中，方便后續(xù)使用。
// 計(jì)算總數(shù)據(jù)量
int totalCount = selectCount();
// 計(jì)算總頁(yè)數(shù)
int totalPage = (totalCount + pageSize – 1) / pageSize;
// 計(jì)算當(dāng)前頁(yè)碼和偏移量
int currentPage = offset / pageSize + 1;
int startIndex = (currentPage – 1) * pageSize;
Map pageInfo = new HashMap();
pageInfo.put(“totalCount”, totalCount);
pageInfo.put(“totalPage”, totalPage);
pageInfo.put(“currentPage”, currentPage);
pageInfo.put(“startIndex”, startIndex);
2. 使用Redis緩存數(shù)據(jù)
將查詢(xún)出來(lái)的數(shù)據(jù)放入Redis中，同時(shí)將分頁(yè)信息存入Redis中。
// 將查詢(xún)出來(lái)的數(shù)據(jù)放入緩存中
redisClient.hset(cacheKey, Integer.tostring(page), jsonData);
// 將分頁(yè)信息也存入緩存中
redisClient.hmset(pageInfoKey, pageInfo);
3. 從Redis緩存中獲取數(shù)據(jù)
當(dāng)用戶(hù)再次查詢(xún)同樣的數(shù)據(jù)時(shí)，我們可以從Redis中直接獲取數(shù)據(jù)，避免了訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)間消耗。通過(guò)獲取Redis中的分頁(yè)信息，我們可以確認(rèn)當(dāng)前頁(yè)碼和偏移量，進(jìn)而獲取對(duì)應(yīng)頁(yè)的數(shù)據(jù)。
// 獲取分頁(yè)信息
Map pageInfoMap = redisClient.hgetAll(pageInfoKey);
Map pageInfo = new HashMap();
pageInfoMap.forEach((k, v) -> pageInfo.put(k, Integer.parseInt(v)));
int totalCount = pageInfo.get(“totalCount”);
int totalPage = pageInfo.get(“totalPage”);
int currentPage = pageInfo.get(“currentPage”);
int startIndex = pageInfo.get(“startIndex”);
// 獲取當(dāng)前頁(yè)的數(shù)據(jù)
String jsonData = redisClient.hget(cacheKey, Integer.toString(page));
通過(guò)以上操作，我們就可以借助Redis很方便的實(shí)現(xiàn)分頁(yè)查詢(xún)緩存功能，提高系統(tǒng)的性能和效率。
需要注意的是，緩存的更新機(jī)制也十分關(guān)鍵。當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，我們需要更新緩存中的數(shù)據(jù)。可以通過(guò)在更新數(shù)據(jù)的同時(shí)，刪除緩存中的對(duì)應(yīng)頁(yè)的數(shù)據(jù)和分頁(yè)信息，等待下一次查詢(xún)時(shí)再次從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)。
下面是參考代碼：
public class PageQueryUtil {
// redis客戶(hù)端
private RedisClient redisClient;
// 緩存過(guò)期時(shí)間
private static final long CACHE_EXPIRE_TIME = 24 * 3600;
// 每頁(yè)數(shù)據(jù)量
private int pageSize;
public PageQueryUtil(RedisClient redisClient, int pageSize) {
this.redisClient = redisClient;
this.pageSize = pageSize;
}
/**
* 分頁(yè)查詢(xún)數(shù)據(jù)
*/
public String queryData(int page) {
String cacheKey = getCacheKey(page);
String pageInfoKey = getCacheKey(0);
// 先從緩存中獲取數(shù)據(jù)
String jsonData = redisClient.hget(cacheKey, Integer.toString(page));
if (jsonData == null) {
// 從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)數(shù)據(jù)，計(jì)算分頁(yè)信息
Map dataMap = selectData(page);
jsonData = JSON.toJSONString(dataMap.get(“data”));
int totalCount = (int) dataMap.get(“totalCount”);
int totalPage = (totalCount + pageSize – 1) / pageSize;
int currentPage = page;
int startIndex = (currentPage – 1) * pageSize;
// 將分頁(yè)信息存入緩存中
Map pageInfo = new HashMap();
pageInfo.put(“totalCount”, totalCount);
pageInfo.put(“totalPage”, totalPage);
pageInfo.put(“currentPage”, currentPage);
pageInfo.put(“startIndex”, startIndex);
redisClient.hmset(pageInfoKey, pageInfo);
// 將查詢(xún)出來(lái)的數(shù)據(jù)放入緩存
redisClient.hset(cacheKey, Integer.toString(page), jsonData);
// 設(shè)置緩存過(guò)期時(shí)間
redisClient.expire(cacheKey, CACHE_EXPIRE_TIME);
}
return jsonData;
}
/**
* 從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)數(shù)據(jù)
*/
private Map selectData(int page) {
// 查詢(xún)數(shù)據(jù)總數(shù)
int totalCount = selectCount();
// 計(jì)算每頁(yè)的數(shù)據(jù)偏移量
int startIndex = (page – 1) * pageSize;
// 查詢(xún)當(dāng)前頁(yè)的數(shù)據(jù)
List dataList = selectPageData(startIndex, pageSize);
Map resultData = new HashMap();
resultData.put(“data”, dataList);
resultData.put(“totalCount”, totalCount);
return resultData;
}
/**
* 刪除緩存中的數(shù)據(jù)
*/
public void deleteCache(int page) {
String cacheKey = getCacheKey(page);
redisClient.del(cacheKey);
}
/**
* 刪除所有頁(yè)的緩存
*/
public void deleteAllCache() {
String cacheKeyPrefix = getCacheKeyPrefix();
redisClient.delByPrefix(cacheKeyPrefix);
}
/**
* 獲取緩存key
*/
private String getCacheKey(int page) {
return “page:” + page;
}
/**
* 獲取緩存key前綴
*/
private String getCacheKeyPrefix() {
return “page:”;
}
}
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本文名稱(chēng)：利用Redis實(shí)現(xiàn)分頁(yè)查詢(xún)緩存（redis的分頁(yè)緩存）
當(dāng)前URL：http://www.dlmjj.cn/article/djpdoed.html
