Ⅰ 基于redis做缓存分页
在实际业务中我们会将一些热空兄数据缓存到redis里面，这时候数据量比较大的话，我们就要对这些热数据进行分页，分页的方式有2种：
第一：从redis拿出所有数据后，再做内存分页（不推荐），热点数据小的时候可以这样做，性能相差不是很大，但是当数据量大的时候，分页期间就会占用大量内存，或撑爆；
第二：基于redis的数据结构做缓存分页，这里又分2种
①：基于redis的list数据结构，直接通过list的数据结构，用range方法可以进行分页，在数据量大的时候，性能也很可观，但是当存在接口高并发访问时，这个list可能会无限延长，且里面的数据会存在很多重复，这就会影响到正常的业务（不是很推荐）；
②：基于redis的ZSet数据结构，通过Zset这个有序集合我们也可以做分页，同样也是用range方法，但是这里比较麻烦的是在初始化数据的时候Zset必须存放TypedTuple类型的数据，这个类型是一个value和score的键值对，具体可以查网络，这个score的生成比较麻烦我这边测试时用的是当前数据在这个list的位置，然后Zset是根据这个score值来排序的，默认是从小到大；用这个的好处是，即使在高并发情况下Zset中也不会存在重复数据从而影响正常的业务；而且分页效率也和list结构差不多；
③：用hash和Zset来一起实现；这个是问了一个朋友和得知的，Zset中存储有序灶高的id字段，通过分页后拿到id，然后再用id去hash中取，感觉应该效率相差不大的，只是中间多了层从hash结构取，还需要维护又一个hash；（为何这样做我也不清楚）；
贴一张我斗辩袭测试list和ZSet的结果图
Ⅱ java 缓存分页
可以查询的时候就查五条呀，这样不用每次查出所有的，而是根据当前是第几页来查询当前的几条。
Ⅲ php 分页查询怎么redis缓存
对于有分页条件的缓存，我们也可以按照不同的分页条件来缓存多个key，比如分页查询产品列表,page=1&limit=10和page=1&limit=5这两次请求可以这样缓存查询结果
proctList:page:1:limit:10
proctList:page:1:limit:5
这个是一种常见方案，但是存在着一些问题：
缓存的value存在冗余，proctList:page:1:limit:10缓存的内容其实是包括了proctList:page:1:limit:5中的内容（缓存两个key的时候，数据未发生变化的情况下）
仅仅是改变了查询条件的分页条件，就会导致缓存未命中，降低了缓存的命中率
为了保证数据一致性，需要清理缓存的时候，很难处理，redis的keys命令对性能影响很大，会导致redis很大的延迟，生产环境一般来说禁止该命令。自己手动拼缓存key，你可能根本不知道拼到哪一个page为止。
放弃数据一致性，通过设置失效时间来自动失效，可能会出现查询第一页命中了缓存，查询第二页的时候未命中缓存，但此时数据已经发生了改变，导致第二页查询返回的和第一页相同的结果。
以上，在分页条件下这样使用常规方案总感觉有诸多困扰，诸多麻烦，那是不是就应该放弃使用缓存？
基于SortedSet的分页查询缓存方案
首先想到的解决方法是使用@see ListOperations<K, V>不再根据分页条件使用多个key，而是使用一个key，也不分页将全部的数据缓存到redis中，然后按照分页条件使用range(key,start,limit)获取分页的结果，这个会导致一个问题，当缓存失效时，并发的写缓存会导致出现重复数据
所以想到通过使用set来处理并发时的重复数据，@see ZSetOperations<K, V>
代码逻辑如下：
range(key,start,limit)按照分页条件获取缓存，命中则直接返回
缓存未命中，查询（没有分页条件）数据库或是调用（没有分页）底层接口
add(key,valueScoreMap<value,score>)写入缓存，expire设置缓存时间
当需要清理缓存时，直接删除key，如果是因为数据新增和删除，可以add(key,value,score)或remove(key,value)
redis中会按照score分值升序排列map中的数据，一般的，score分值是sql语句的order by filedA的filedA的值，这样能保证数据一致性
但是这种方式也存在一定问题：
这个key缓存的value确实是热数据，但可能只有少数数据被频繁使用其余的可能根本就未被使用，比如数据有100页，实际可能只会用到前10页，这也会导致缓存空间的浪费，如果使用了redis虚拟内存，也会有一定影响
sql查询由原来的分页查询变成了不分页查询，缓存失效后，系统的处理能力较之前会有下降，尤其是对于大表.
Ⅳ java 当查询有很多条数据时用什么缓存比较好,或者说怎么来提高他的性能
分页查询啊，页面最大条数可以限制。还有就是优化SQL，别全表ORDER BY，那样要慢死。
Ⅳ 关于datalist分页缓存
分页的一个目的就是每次加载一部分数据，你一下在把数据都读到内存中分页的优势不久没有了吗，如果数据量小当然可以或许放在缓存中比每次查询还要快，但数据量要大你的服务器就承受不住了
Ⅵ redis 怎么缓存用户列表，做到可以分页展示
redis是类似key_value形式的快速缓存服务。类型较丰富，可以保存对象、列表等，支持的操作也很丰富，属于内存数据库，且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘。可设置过期自动删除，速度快，易于使用。
Ⅶ 数据量太大，分页查询变慢，有什么优化查询的方法吗
下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。
1．合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
Ⅷ vue页面缓存（keepAlive）
同人博客搬迁~~~~（播客主页： https://www.cnblogs.com/epines/ ）
页面缓存在页面中长期会使用到，可以更快速的在页面切换期间的资源获取
主要是用keep-alive实现
在vue项目中，相关的写法比较多，还有一些注意点需要仔细
第一种方式
在App.vue中
添加标签
<keep-alive>
<router-view />
</keep-alive>
这会就是所有的页面都会被缓存
这里做了两个页面的相互跳转，分别写了一个输入框，在输入内容后，跳转时，输入的内容因为缓存的原因会被保留
如果存在某些页面需要缓存，那么可以通过keep-alive的属性去处理
其中就是include和exclude
include：名称匹配的组件才会被缓存，其中可以写字符串或正则表达式
exclude：名称匹配的组件不会被缓存，其中同样是字符串或正则表达式
这里的名称是指组件的名称
<script>
export default {
name: 'HelloWorld'
}
</script>
第二种方式：
在路由中进行设置通过添加meta，route/index.js
export default new Router({
routes: [{
path: '/',
name: 'HelloWorld',
component: HelloWorld,
meta: {
keepAlive: true // 该路由会被缓存
}
},
{
path: '/ss',
name: 'ss',
component: Ss,
meta: { keepAlive:false // 该路由不会被缓存，不需要缓存的时候该属性可以不用写 }
}]
})
这时候页面还需要通过该属性进行判断是否缓存
在App.vue
<keep-alive>
<router-view v-if="$route.meta.keepAlive">
</router-view>
</keep-alive>
<router-view v-if="!$route.meta.keepAlive">
</router-view>
这样写有个优点就是，需要缓存不需要缓存的name可以随便写，不需要做什么规律性的去写出一个合适的正则去匹配上，就会更加灵活些
常见的应用场景可以是，列表到详情页，从详情页返回到列表页，如果说列表页没有做缓存，在单页面下，会直接返回列表首页（存在分页的情况），就不能直接返回至之前离开的列表页，所以这个地方在列表页添加页面缓存后，可以做到返回至之前离开的列表页
没有缓存的时候，返回列表：
有缓存的时候，返回列表
所以从某些程度上来讲，即增加了页面的响应速度，又增加了用户体验，总体来说，还是比较实用的
Ⅸ 缓存分页合适吗
一种是使用本地缓存、另一种是分级缓存。这里谈一谈原设计的缺陷，分级缓存中我提出来通过确定两个不同size的缓存块来缓存两种级别的数据，这里带来一些问题：size的大小难以确定、为了避免边界问题大缓存数据包含了小缓存数据这就带来了缓存数据的冗余（这背离了我们设计的初衷）。针对这些问题我们又在原有基础上结合了应用场景的特殊性修改分级缓存为分页缓存（因为对数据列表的访问往往都是伴随分页需求的），将数据库中原始数据中较常使用部分按照固定大小的页进行缓存，服务端根据客户端分页的数据请求到相应的缓存页内查找数据进行填充。采用分页缓存一方面解决了缓存数据冗余的问题，也不用关注分级的边界，虽然相比分级缓存，分页的内容要零散一些，但是总体上而言灵活性要更高。这里谈谈为什么采用固定大小页进行缓存而不是按照客户端分页请求来缓存结果？如果服务端根据客户端分页请求进行缓存这种耦合关系会导致缓存命中率的下、降性能降低，特别是多类型客户端就更糟糕了。按照固定大小页进行缓存类似与MVC模式中将处理逻辑与显示逻辑解耦的思想，服务端的缓存不要依赖客户端，一方面提高了缓存命中率同时也为缓存清理提供了遍历。 下面是我使用IL动态生成的一个Demo反编译后的代码（这里针对了同时启用本地缓存和分页缓存的情况，还支持分页缓存无本地缓存、仅进行memcache缓存，这里就不加赘述了），可读性不高不想看直接pass吧。 C#代码 public override ListObject GetList(int num5, int num6, int num1, int num4) { ListObject local; int num = num1; int num2 = num4; int num3 = ((num1 - 1) * num4) % 100; num1 = (((num1 - 1) * num4) / 100) + 1;//计算缓存页对应的页码和页大小 num4 = 100; if (num1 > 10)//不在缓存页内直接进行数据库查询 { return base.GetList(num5, num6, num, num2); } ListObject obj3 = new ListObject(); do { string str = string.Concat(new object[] { "DemoCachekeyName", "|", num5, "|", num6, "|", num1, "|", num4 });//根据客户端分页请求计算出对应的cachekey local = CacheManager.get_Instance().GetLocal(str) as ListObject;//LocalCache的访问 if (local == null) { DateTime time; local = CacheManager.get_Instance().Get(str) as ListObject;//访问memcache if (local == null) { local = base.GetList(num5, num6, num1, num4); if (local != null) { time = DateTime.Now.AddSeconds(3600.0); CacheManager.get_Instance().Set(str, local, time); } } if (local != null) { time = DateTime.Now.AddSeconds(100.0); CacheManager.get_Instance().SetLocal(str, local, time); } } num1++; } while (((num1 (obj3, num2, num3, local));//填充结果集 if (obj3.totalCount == 0) { return null; } return obj3; } public override ListObject GetList(int num5, int num6, int num1, int num4){ ListObject local; int num = num1; int num2 = num4; int num3 = ((num1 - 1) * num4) % 100; num1 = (((num1 - 1) * num4) / 100) + 1;//计算缓存页对应的页码和页大小 num4 = 100; if (num1 > 10)//不在缓存页内直接进行数据库查询 { return base.GetList(num5, num6, num, num2); } ListObject obj3 = new ListObject(); do { string str = string.Concat(new object[] { "DemoCachekeyName", "|", num5, "|", num6, "|", num1, "|", num4 });//根据客户端分页请求计算出对应的cachekey local = CacheManager.get_Instance().GetLocal(str) as ListObject;//LocalCache的访问 if (local == null) { DateTime time; local = CacheManager.get_Instance().Get(str) as ListObject;//访问memcache if (local == null) { local = base.GetList(num5, num6, num1, num4); if (local != null) { time = DateTime.Now.AddSeconds(3600.0); CacheManager.get_Instance().Set(str, local, time); } } if (local != null) { time = DateTime.Now.AddSeconds(100.0); CacheManager.get_Instance().SetLocal(str, local, time); } } num1++; } while (((num1 (obj3, num2, num3, local));//填充结果集 if (obj3.totalCount == 0) { return null; } return obj3;}（下次再完善这里的IL代码的流程图，一直想在缓存结果中再织入进一些过滤操作思前想后没想到如何在不污染原有接口的前提下实现，正在努力中...） PS：关于IL代码编写：IL代码因为是一种中间代码可读性不是很高，所以进行IL编码其实还是有一点难度的（学习IL编码可以参看《IL Emit学习之旅》一问）。我简单谈谈我在编写IL代码中遇到的一些小问题和自己总结的一些技巧。 1.先编写c#代码的demo，再参照其IL指令，先完成代码框架，在进一步编码。在IL编码前可以先写一个目标生成的动态代码，再通过参照其IL代码进编码，先用IL写出的主体逻辑（即if else、for、while等），再进一步完善。这样逐步编码查错和编码效率都相对高一点。 2.什么时候用“_S”，IL代码中为了缩减指令长度对于某些同一操作提供了两种指令实现，比如无条件跳转有Br、Br_S，有时候使用Br_S跳转目标地址会被截断导致程序出错。我个人觉得可以先在可能出现这类情况的地方使用不带“_S”的指令，待动态代码生成后查看其IL代码，再对指令进行优化。 关于泛型函数的反射： IL代码中常常需要调用函数，这就需要使用到反射（第一次生成动态代码时的反射对整体的性能影响还是可以接受的）。泛型函数的反射还是稍稍有些绕的： C#代码 //目标函数public static bool FillResult(...) MethodInfo fillResult= typeof(PageFormatUtil).GetMethod("FillResult"); fillResult=fillResult.MakeGenericMethod(info.ReturnParameter.ParameterType.GetGenericArguments()[0]);//info.ReturnParameter.ParameterType.GetGenericArguments()获取函数返回结果中泛型参数的信息，MakeGenericMethod之后才是真正完成了泛型函数的反射 //目标函数public static bool FillResult(...)MethodInfo fillResult= typeof(PageFormatUtil).GetMethod("FillResult");fillResult=fillResult.MakeGenericMethod(info.ReturnParameter.ParameterType.GetGenericArguments()[0]);//info.ReturnParameter.ParameterType.GetGenericArguments()获取函数返回结果中泛型参数的信息，MakeGenericMethod之后才是真正完成了泛型函数的反射C#代码 //public class ListObject{...} reflectType=typeof(ListObject).MakeGenericType(info.ReturnParameter.ParameterType.GetGenericArguments()[0]); reflectConstruct=reflectType.GetConstructor(new Type[]{}); //public class ListObject{...}reflectType=typeof(ListObject).MakeGenericType(info.ReturnParameter.ParameterType.GetGenericArguments()[0]);reflectConstruct=reflectType.GetConstructor(new Type[]{});缓存分页合适吗