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

这是最简单易懂的方案，我们按照不同的分页条件查询出结果后，直接缓存分页结果 。

伪代码如下：

1. public List<Product> getPageList(String param,int page,int size) {

2.   String key = "productList:page:" + page + "size:" + size + 

3.                "param:" + param ;

4.   List<Product> dataList = cacheUtils.get(key);

5.   if(dataList != null) {

6.     return dataList;

7.   }

8.   dataList = queryFromDataBase(param,page,size);

9.   if(dataList != null) {

10.        cacheUtils.set(key , dataList , Constants.ExpireTime);

11.   }

12. } 

这种方案的优点是工程简单，性能也快，但是有一个明显的缺陷基因：列表缓存的颗粒度非常大。

假如列表中数据发生增删，为了保证数据的一致性，需要修改分页列表缓存。

有两种方式 ：

1、依靠缓存过期来惰性的实现 ，但业务场景必须包容；

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

直接缓存分页结果虽然好用，但缓存的颗粒度太大，保证数据一致性比较麻烦。

所以我们的目标是更细粒度的控制缓存 。

我们先查询出商品分页对象ID列表，然后为每一个商品对象创建缓存 ,  通过商品ID和商品对象缓存聚合成列表返回给前端。

伪代码如下：

核心流程：

1、从数据库中查询分页 ID 列表

1. // 从数据库中查询分页商品 ID 列表

2. List<Long> productIdList = queryProductIdListFromDabaBase(

3.                            param, 

4.                            page, 

5.                            size);

对应的 SQL 类似：

1. SELECT id FROM products

2. ORDER BY id ASC  

3. 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。

假如我们使用分布式缓存，Redis 天然支持批量查询的命令 ，比如 mget ，hmget 。

3、组装没有命中的商品ID

1. List<Long> noHitIdList = new ArrayList<>(cachedProductMap.size());

2. for (Long productId : productIdList) {

3.      if (!cachedProductMap.containsKey(productId)) {

4.          noHitIdList.add(productId);

5.      }

6. }

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

首先从数据库里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 ：

1. SELECT * FROM products WHERE id IN

2.                          (1,

3.                           2,

4.                           3,

5.                           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。

1. //将没有命中的商品加入到缓存里

2. Map<Long, Product> noHitProductMap =

3.          noHitProductList.stream()

4.          .collect(

5.            Collectors.toMap(Product::getId, Function.identity())

6.          );

7. cacheUtils.mset(noHitProductMap);

8. //将没有命中的商品加入到聚合map里

9. cachedProductMap.putAll(noHitProductMap);

5、 遍历商品ID列表，组装对象列表

1. for (Long productId : productIdList) {

2.     Product product = cachedProductMap.get(productId);

3.     if (product != null) {

4.        result.add(product);

5.     }

6. }

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。

所有的操作都是批量操作，就算有缓存没有命中的情况，整体速度也较快。

”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。

下图是开源中国的搜索流程：

精髓在于：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

笔者曾经重构过类似朋友圈的服务，进入班级页面 ，瀑布流的形式展示班级成员的所有动态。

我们使用推模式将每一条动态 ID 存储在 Redis  ZSet 数据结构中 。Redis ZSet 是一种类型为有序集合的数据结构，它由多个有序的唯一的字符串元素组成，每个元素都关联着一个浮点数分值。

ZSet 使用的是 member -> score 结构 ：

• member : 成员，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 : 分值，存储类型是 double

如上图所示：ZSet 存储动态 ID 列表  ,  member 的值是动态编号 , score 值是创建时间。

通过 ZSet 的 ZREVRANGE 命令就可以实现分页的效果。

ZREVRANGE 是 Redis 中用于有序集合（sorted set）的命令之一，它用于按照成员的分数从大到小返回有序集合中的指定范围的成员。

为了达到分页的效果，传递如下的分页参数 ：

通过 ZREVRANGE 命令，我们可以查询出动态 ID 列表。

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。

无论是查询缓存，还是重新写入缓存，为了提升系统性能，批量操作效率更高。

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。

我们再来模拟获取动态分页列表的流程：

1. 使用 ZSet 的 ZREVRANGE 命令 ，传入分页参数，查询出动态 ID 列表 ；

2. 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：

1. 直接缓存分页列表结果

2. 查询对象ID列表，只缓存每个对象条目

3. 缓存对象ID列表，同时缓存每个对象条目

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。