redis分页取数据，redis存储分页数据

Redis应用场景?

redis适合什么场景？缓存缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。

(redis教程)redis的应用场景，它都能做什么众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度。

Redis是一个开源的底层使用C语言编写的key-value存储数据库。可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景。

相关问答

Q1: 基于redis做缓存分页

实现思路 list链表键存储用户ID，用于分页查询，同时用于查询用户总数，key为personid。

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里的skip list取出对应的分页数据，得到ID列表。用multi get从redis上一次性把ID列表里的所有数据都取出来。

存储在一个序列集合中，存储数据ID就好了，然后可以正序，倒序，查询，但是你想要加上条件查询，需要做很多的索引。

Q2: 分页设计的难点问题

分页设计的两大难点问题 数据重复 一次性加载大量信息，加载缓慢 数据重复 传统分页的话，一般只考虑传页数和每页数据条数这两个参数给后端，为了方便后面描述，我们给这个传参方式起个名字叫传统分页。

App上的分页方式从表现上看，基本都是上拉加载更多形式的流式分页。

一：注意分页设计方法 网站内容列表和内容终端页中的分页设计是大部分设计师所做的工作，但很多时候设计师标如果没有SEO知识的情况下，无法很好的完成该设计工作。

用隐藏域。每一页的选择项都记下来，提交到下一页的时候把记下来的选择项用隐藏域把它放到第二页里，第二页选择的项累加记录，一起传到下一页。如此累推。用session记录。

相比于瀑布流对性能的要求，分页因为其显示内容相对较少，要求较低。但是在由于每次点击换页都要重新加载，所以总体还是不如瀑布流流畅。缺点1：额外的切换动作 显而易见，就像前面说的，点击需要花费一定的时间以及精力。

Q3: SpringBoot进阶之缓存中间件Redis

1、当有新数据的时候，我们再及时更新它，一般流程是先查询缓存，查到了直接返回缓存数据，查不到再走数据库，然后再刷回缓存。

2、首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考我其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。

3、Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。

Q4: redis怎么用的

1、在Linux上，源码编译是常见选择，涉及wget下载源码、编译和安装，通过redis-server启动服务并使用redis-cli连接。Redis架构解析Redis架构多样，包括单机、主从和哨兵模式。

2、./redis-cli shutdown#关闭Redis安全Redis的安全性？？(由以下4种方式)用ACL控制器安全性。在redis.conf配置文件增加下面这一行配置，即可把redis绑定在单个接口上(但并不是只有接受这个网卡的数据)。

3、消息的生产者只需要通过lpush将消息放入 list，消费者便可以通过rpop取出该消息，并且可以保证消息的有序性。如果需要实现带有优先级的消息队列也可以选择sorted set。而pub/sub功能也可以用作发布者 / 订阅者模型的消息。

4、redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis。

Q5: 如何对分库后的数据进行分页查询

offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。

将数据放在List中，然后使用 xxxList.subList(起始位置，终止位置）就可以取到一个子列，这句就是一页。

第一：在数据库中统计conut数，然后就能知道有多少条记录，然后除以每页最大显示条数，就能得到有多少页了。

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