我们都晓得，经由过程缓存查询的效果，能够极大的提拔体系的效劳才能，以及下落底层效劳或者是数据库的压力。关于有分页前提的缓存，我们也能够依据差别的分页前提来缓存多个key。
基于SortedSet的分页查询缓存计划
起首想到的处理方法是运用@see ListOperations不再依据分页前提运用多个key，而是运用一个key，也不分页将悉数的数据缓存到redis中，然后依据分页前提运用range(key,start,limit)猎取分页的效果。 (引荐进修：Redis视频教程)
这个会致使一个问题，当缓存失效时，并发的写缓存会致使涌现反复数据，所以想到经由过程运用set来处置惩罚并发时的反复数据，@see ZSetOperations
代码逻辑以下：
range(key,start,limit)依据分页前提猎取缓存，掷中则直接返回
缓存未掷中，查询(没有分页前提)数据库或是挪用(没有分页)底层接口
add(key,valueScoreMap)写入缓存，expire设置缓存时候
当须要清算缓存时，直接删除key，假如是因为数据新增和删除，能够add(key,value,score)或remove(key,value)
redis中会依据score分值升序分列map中的数据，平常的，score分值是sql语句的order by filedA的filedA的值，如许能保证数据一致性
然则这类体式格局也存在肯定问题：
这个key缓存的value确实是热数据，但大概只要少数数据被频仍运用其他的大概根本就未被运用，比方数据有100页，现实大概只会用到前10页，这也会致使缓存空间的糟蹋，假如运用了redis虚拟内存，也会有肯定影响
sql查询由本来的分页查询变成了不分页查询，缓存失效后，体系的处置惩罚才能较之前会有下落，尤其是关于大表
