# 用Java Redis实现分页数据查询 在开发过程中,我们经常会遇到需要对大量数据进行分页查询的情况。为了提高查询效率,我们可以使用缓存数据Redis来存储分页数据,减轻数据库压力,加快数据查询速度。本文将介绍如何使用JavaRedis实现分页数据查询,并提供代码示例。 ## Redis简介 Redis是一个开源、高性能的键值存储系统,支持多种数据结构。它常用于缓存、消息队列等场景,
原创 2024-07-07 06:26:24
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文章目录谈谈对redis的理解复制复制的实现哨兵初始化检测故障与转移故障集群槽指派算法一致性哈希算法gossip总结崩穿问题缓存穿透缓存击穿缓存雪崩数据一致性问题redis分布式锁细节 谈谈对redis的理解谈谈我对redis应用的理解把,暂且不谈redis的各种特性,可以把redis看作是以一个数据结构集合的类库(尤其是我们在开发时集成redis进行使用的时候),其实我们也可以使用JDK提供的
普通分页一般分页做缓存都是直接查找出来,按页放到缓存里,但是这种缓存方式有很多缺点。如缓存不能及时更新,一旦数据有变化,所有的之前的分页缓存都失效了。比如像微博这样的场景,微博下面现在有一个顶次数的排序。这个用传统的分页方式很难应对。一种思路最近想到了另一种思路。数据以ID为key缓存到Redis里;把数据ID和排序打分存到Redis的skip list,即zset里;当查找数据时,先从Redis
转载 2023-05-25 14:45:58
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SpringBoot整合Redis实现缓存分页数据查询
原创 精选 2023-06-25 11:01:36
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传统分页 一般分页做缓存都是直接查找出来,按页放到缓存里,但是这种缓存方式有很多缺点。 如缓存不能及时更新,一旦数据有变化,所有的之前的分页缓存都失效了。 比如像微博这样的场景,微博下面现在有一个顶次数的排序。这个用传统的分页方式很难应对。Redis缓存分页 1.数据以ID为key缓存到Redis里; 2.把数据ID和排序打分存到Redis的skip list,即zset里; 3.当查找数据时,先
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前言在开发中遇到一个业务诉求,需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据,并根据配置的权重规则进行排序、打散(如同一个类目下的商品数据不能连续出现 3 次)。下面对该业务诉求的实现,设计思路和方案优化进行介绍。对“千万量级数据查询 10W 量级的数据”设计了如下方案:多线程+CK 翻页方案ES scroll scan 深翻页方案ES+Hbase 组合方案RediSearch+Redi
Chapter 3. Filtering Patterns ,或者很大,例如结果去重。这种过滤器模式跟前面章节的不同是,从更小的粒度认识数据,例如特殊用户生成的记录,或文本中用得最多的前10个动词。简单的说,过滤器允许你更清楚的看清数据,像在显微镜下一样。也可以认为是搜索的一种形式。如果你对找出所有有着特殊信息的记录感兴趣,你就可以过滤出不匹配搜索条件的记录。  抽样,一种通用的过
参考:Redis工具类package com.xd.common.server; import com.alibaba.fastjson.JSON; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import net.sf.jsqlparser.schema.*; import org.redisson.api.RedissonClient; import org.spri
转载 2023-09-21 21:30:42
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通常的文章列表,每次都要访问数据库,数据库压力很大,一个分页条件的不同页面之间数据无法共享。一旦数据库出问题时,整个页面随之无法访问。怎么办?可以增加memcache缓存。每一页做一个缓存,例如10分钟。但是多页之间,可能你先缓存,我后缓存,数据就会出现不一致的情况。而且每一页的缓存创建都需要访问数据库。如果将所有结果缓存起来,每次读取出整个缓存再分析出分页数据,不仅性能不高,服务器网卡也将承受巨
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MySql查询分页数据
转载 2017-11-02 03:12:00
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# Redis存储分页数据实现步骤 ## 1. 确定数据结构 在使用Redis存储分页数据之前,首先需要确定数据的结构。一般来说,我们可以使用有序集合(Sorted Set)来存储分页数据,其中每个元素可以作为一页的数据。 ## 2. 创建有序集合 首先,我们需要在Redis中创建一个有序集合来存储分页数据。我们可以使用Redis的ZADD命令来添加元素到有序集合中。 ```redis
原创 2023-09-02 14:43:35
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# 如何实现“redis 缓存分页数据” ## 整体流程 下面是实现“redis 缓存分页数据”的整体流程: ```mermaid classDiagram class Controller { + getData() } class Service { + fetchDataFromDB() + fetchDataFr
原创 2024-03-04 07:01:34
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# Redis缓存分页数据实现流程 ## 1. 确定需求 在实现Redis缓存分页数据之前,首先需要确定需求以及一些基本概念。本文以一个简单的博客系统为例,假设我们需要展示博客文章列表,每页显示10篇文章,并且使用Redis作为缓存。 ## 2. 实现步骤 下面是实现Redis缓存分页数据的步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 从Redis缓存中获
原创 2023-08-21 10:08:30
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目录:前言:一,遍历单个域名二,采集整个网站三,通过互联网采集四,拓展: 前言:到目前为止,本分栏的例子都只是处理单个静态页面,只能算是人为简化的例子(使用作者专门编写的网站页面)。从现在开始,我们会看到一些现实问题,需要用爬虫遍历多个页面甚至多个网站。 之所以叫网络爬虫(Web crawler)是因为它们可以沿着网络爬行。它们的本质就是一种递归方式。为了找到 URL 链接,它们必须首先获取网页
单独做一个分页JSP,代码如下:<%@ page contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> <span id="pageId"> <a class="first">首页</a> <a class="pre">上一页</a>&n
时隔好久,终于开始有点空闲的时间了,之前整理的web常用测试用例开始继续整理,这次主要是分页和搜索功能~ 搜索1、输入框模糊搜索正确2、输入框精确搜索正确3、输入超长字符搜索正确4、单一条件搜索正确5、组合条件搜索正确6、去除搜索条件搜索正确7、重置成功8、输入框为空,搜索出全部数据9、输入框输入空格,搜索出全部数据10、在允许输入的字符串长度内、外、相等验证11、字符串后面加空格12、
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页数据分别使用一个key缓存,各自设置过期时间,在数据请求时且缓存中没有时进行初始化,pageIndex和pageSize作为缓存key的一部分,
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                              在我们开发项目的过程中,经常会对数据分页展示,如果每次请求都去查询数据库,当访问量增大时,势必会加重数据库的负载,降低数据库性能。然而,有些数据的是极少变动的,或者说变动的频率不
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一、前言  日常项目随着业务扩张,数据库的表数据也会随着时间的推移,单表的数据量会越来越大,这时需要使用分页查询,而分页查询随着页码的增加,查询效率会变得低下。数据量在万级别时,任何查询只要SQL正常,用户体验估计无感知,但是到了千万级别时,则不会那样简单快速。如果查询关键字没有走索引,会直接影响到用户体验,甚至会影响到服务是否能正常运行!二、问题场景  下面我们针对已有的一张客户表来说明分页查询
业务介绍 新闻头条查看小程序、用户以浏览为主,由于用户读取较多,考虑到数据库压力。小程序各分类下的文章前500 篇缓存(根据业务自定义最大值),如果缓存中存在则直接从缓存中取。若不存在则取自DB,并根据是否在自定义最大值区间内判断是否需要更新到缓存图示功能类似注:省略Redis整合的代码详情见之前发的Redis相关的文章文章实体类/** * 文章实体类 */ public class TArt
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