写这篇文章，我们聊聊分页列表缓存，希望能帮助大家提升缓存技术认知。
1 直接缓存分页列表结果
public List<Product> getPageList(String param,int page,int size) {
String key = "productList:page:" + page + ”size:“ + size +
"param:" + param ;
List<Product> dataList = cacheUtils.get(key);
if(dataList != null) {
return dataList;
}
dataList = queryFromDataBase(param,page,size);
if(dataList != null) {
cacheUtils.set(key , dataList , Constants.ExpireTime);
}
}
这种方案的优点是工程简单，性能也快，但是有一个非常明显的缺陷基因：列表缓存的颗粒度非常大。
有两种方式 ：
2、使用 Redis 的 keys 找到该业务的分页缓存，执行删除指令。 但 keys 命令对性能影响很大，会导致 Redis 很大的延迟 。
生产环境使用 keys 命令比较危险，发生事故的几率高，非常不推荐使用。
2 查询对象ID列表，再缓存每个对象条目
所以我们的目标是更细粒度的控制缓存 。
伪代码如下：
1、从数据库中查询分页 ID 列表
// 从数据库中查询分页商品 ID 列表
List<Long> productIdList = queryProductIdListFromDabaBase(
param,
page,
size);
对应的 SQL 类似：
SELECT id FROM products
ORDER BY id
LIMIT (page - 1) * size , size
2、批量从缓存中获取商品对象
Map<Long, Product> cachedProductMap = cacheUtils.mget(productIdList);
假如我们使用本地缓存，直接一条一条从本地缓存中聚合也极快。
3、组装没有命中的商品ID
List<Long> noHitIdList = new ArrayList<>(cachedProductMap.size());
for (Long productId : productIdList) {
if (!cachedProductMap.containsKey(productId)) {
noHitIdList.add(productId);
}
}
因为缓存中可能因为过期或者其他原因导致缓存没有命中的情况，所以我们需要找到哪些商品没有在缓存里。
4、批量从数据库查询未命中的商品信息列表，重新加载到缓存
批量查询出未命中的商品信息列表，请注意是批量。
List<Product> noHitProductList = batchQuery(noHitIdList);
参数是未命中缓存的商品ID列表，组装成对应的 SQL，这样性能更快 ：
SELECT * FROM products WHERE id IN
(1,
2,
3,
4);
然后这些未命中的商品信息存储到缓存里 , 使用 Redis 的 mset 命令。
//将没有命中的商品加入到缓存里
Map<Long, Product> noHitProductMap =
noHitProductList.stream()
.collect(
Collectors.toMap(Product::getId, Function.identity())
);
cacheUtils.mset(noHitProductMap);
//将没有命中的商品加入到聚合map里
cachedProductMap.putAll(noHitProductMap);
5、 遍历商品ID列表，组装对象列表
for (Long productId : productIdList) {
Product product = cachedProductMap.get(productId);
if (product != null) {
result.add(product);
}
}
当前方案里，缓存都有命中的情况下，经过两次网络 IO，第一次数据库查询 IO，第二次 Redis 查询 IO , 性能都会比较好。
”查询对象ID列表，再缓存每个对象条目“ 这个方案比较灵活，当我们查询对象ID列表，可以不限于数据库，还可以是搜索引擎，Redis 等等。
搜索的分页结果只包含业务对象 ID，对象的详细资料需要从缓存 + MySQL 中获取。
3 缓存对象ID列表,同时缓存每个对象条目
ZSet 使用的是 member -> score 结构 ：
- member : 被排序的标识，也是默认的第二排序维度（ score 相同时，Redis 以 member 的字典序排列）
- score : 被排序的分值，存储类型是 double
ZSet 存储动态 ID 列表 , member 的值是动态编号 , score 值是创建时间。
ZREVRANGE 命令就可以实现分页的效果。
查询出动态 ID 列表后，还需要缓存每个动态对象条目，动态对象包含了详情，评论，点赞，收藏这些功能数据，我们需要为这些数据提供单独做缓存配置。
若缓存对象结构简单，使用 mget 、hmget 命令；若结构复杂，可以考虑使用 pipleline，Lua 脚本模式 。笔者选择的批量方案是 Redis 的 pipleline 功能。
- 使用 ZSet 的 ZREVRANGE 命令，传入分页参数，查询出动态 ID 列表 ；
- 传递动态 ID 列表参数，通过 Redis 的 pipleline 功能从缓存中批量获取动态的详情，评论，点赞，收藏这些功能数据，组装成列表 。
4 总结
本文介绍了实现分页列表缓存的三种方式：
-
查询对象ID列表，只缓存每个对象条目
这三种方式是一层一层递进的，要诀是：
细粒度的控制缓存和批量加载对象。
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