使用Redis缓存优化分页列表查询（分页列表用redis缓存）

数据库分页查询是在Web应用程序中一项基础功能，如果查询时间较长，会对应用程序性能和用户体验产生影响，这时候就可以考虑使用缓存来优化查询，本文简单介绍基于Redis缓存的分页查询优化方案。

一、原理介绍

为了提高分页查询的性能，一般会结合使用数据库索引和缓存来实现。假设一个查询返回的结果有1000条，每次查询返回的条数为10条，总共需要分100次查询。通过在第一次查询时将1000条记录缓存起来，则之后每次查询只需要从缓存中取出就可，不需要再去访问数据库，显著地提高了查询效率。

二、实现

1.安装配置 Redis

需要安装配置Redis服务器，此处略过，具体安装步骤可参考官方文档。

2.配置 Java 项目

在 Java 项目中需要添加 Redis 相关的依赖，比如lettuce等，使用 Maven 可以添加如下依赖：

“`xml

io.lettuce

lettuce-core

5.2.1.RELEASE

3.实现保存分页数据

编写一个方法，实现缓存指定分页记录，如下所示：

```java
public void setPageList(List pageList, int page, int pageSize){
     // 缓存数据
     // 使用hash存储分页数据，hash的field用来存储分页信息，value存放页面数据
     HashMap hashMap = new HashMap();
     for (T t : pageList) {
         hashMap.put(page + "-" + pageSize, JsonUtil.obj2Json(pageList));
     }
     // 记录当前页面和页面大小，用于判断是否读取缓存数据
     hashMap.put("page", String.valueOf(page));
     hashMap.put("pageSize", String.valueOf(pageSize));
     String key = genKeyByPage(page);
     redisTemplate.opsForHash().putAll(key, hashMap);
     // 设置过期时间，防止缓存数据和真实数据不一致
     redisTemplate.expire(key, 10, TimeUnit.MINUTES);
}
// 产生不同分页记录缓存的key
String genKeyByPage(int page) {
     return "pageList_" + page;
}

4.实现获取缓存

当请求分页记录时，先判断缓存中是否存在：

“`java

public List getPageList(int page, int pageSize)){

Object pageObj = redisTemplate.opsForHash().get(genKeyByPage(page),”page”);

Object pageSizeObj = redisTemplate.opsForHash().get(genKeyByPage(page),”pageSize”);

if (pageObj != null && pageSizeObj != null) {

int cachePage = Integer.parseInt(pageObj.toString());

int cachePageSize = Integer.parseInt(pageSizeObj.toString());

if (page == cachePage && pageSize == cachePageSize) {

Object pageListObj = redisTemplate.opsForHash().get(genKeyByPage(page), page + “-” + pageSize);

// TODO 将pageListObj从json字符串转换为List对象，并返回

}

}

// 缺少返回逻辑，不在本文展开

}

三、总结

本文介绍了基于Redis缓存的分页查询优化技术，可以在不改变原有数据库查询逻辑的基础上较大地提高分页查询性能，减少网络访问及提高用户体验。