或者类似的Redis中针对zset的操作也是类似的：
> ZRANGE
所以可能习惯性的就使用类似的方式创建分页请求接口，让客户端提供page、size两个参数。
这样的做法并没有什么问题，在PC的表格，移动端的列表，都能够整整齐齐的展示数据。
但是这是一种比较常规的数据分页处理方式，适用于没有什么动态的过滤条件的数据。
而如果数据是实时性要求非常高的那种，存在有大量的过滤条件，或者需要和其他数据源进行对照过滤，用这样的处理方式看起来就会有些诡异。
页码+条数 的分页接口的问题
举个简单的例子，我司是有直播业务的，必然也是存在有直播列表这样的接口的。
而直播这样的数据是非常要求时效性的，类似热门列表、新人列表，这些数据的来源是离线计算好的数据，但这样的数据一般只会存储用户的标识或者直播间的标识，像直播间观看人数、直播时长、人气，这类数据必然是时效性要求很高的，不可能在离线脚本中进行处理，所以就需要接口请求时才进行获取。
而且在客户端请求的时候也是需要有一些验证的，举例一些简单的条件：
确保主播正在直播
确保直播内容合规
检查用户与主播之间的拉黑关系
这些在离线脚本运行的时候都是没有办法做到的，因为每时每刻都在发生变化，而且数据可能没有存储在同一个位置，可能列表数据来自MySQL、过滤的数据需要用Redis中来获取、用户信息相关的数据在XXX数据库，所以这些操作不可能是一个连表查询就能够解决的，它需要在接口层来进行，拿到多份数据进行合成。
而此时采用上述的分页模式，就会出现一个很尴尬的问题。
也许访问接口的用户戾气比较重，将第一页所有的主播全部拉黑了，这就会导致，实际接口返回的数据是0条，这个就很可怕了。
let data = [] // length: 10
data = data.filter(filterBlackList)
return data // length: 0
这种情况客户端是该按照无数据来展示还是说紧接着要去请求第二页数据呢。
所以这样的分页设计在某些情况下并不能够满足我们的需求，恰巧此时发现了Redis中的一个命令：scan。
游标+条数 的分页接口实现
scan命令用于迭代Redis数据库中所有的key，但是因为数据中的key数量是不能确定的，（线上直接执行keys会被打死的），而且key的数量在你操作的过程中也是时刻在变化的，可能有的被删除，可能期间又有新增的。
所以，scan的命令要求传入一个游标，第一次调用的时候传入0即可，而scan命令的返回值则有两项，第一项是下次迭代时候所需要的游标，而第二项是一个集合，表示本次迭代返回的所有key。
以及scan是可以添加正则表达式用来迭代某些满足规则的key，例如所有temp_开头的key：scan 0 temp_*，而scan并不会真的去按照你所指定的规则去匹配key然后返回给你，它并不保证一次迭代一定会返回N条数据，有极大的可能一次迭代一条数据都不返回。
如果我们明确的需要XX条数据，那么按照游标多次调用就好了。
// 用一个递归简单的实现获取十个匹配的key
await function getKeys (pattern, oldCursor = 0, res = []) {
const [ cursor, data ] = await redis.scan(oldCursor, pattern)
res = res.concat(data)
if (res.length >= 10) return res.slice(0, 10)
else return getKeys(cursor, pattern, res)
}
await getKeys('temp_*') // length: 10
这样的使用方式给了我一些思路，打算按照类似的方式来实现分页接口。
不过将这样的逻辑放在客户端，会导致后期调整逻辑时候变得非常麻烦。需要发版才能解决，新老版本兼容也会使得后期的修改束手束脚。
所以这样的逻辑会放在服务端来开发，而客户端只需要将接口返回的游标cursor在下次接口请求时携带上即可。
大致的结构
对于客户端来说，这就是一个简单的游标存储以及使用。
但是服务端的逻辑要稍微复杂一些：
首先，我们需要有一个获取数据的函数
其次需要有一个用于数据过滤的函数
有一个用于判断数据长度并截取的函数
function getData () {
// 获取数据
}
function filterData () {
// 过滤数据
}
function generatedData () {
// 合并、生成、返回数据
}
实现
node.js 10.x已经变为了LTS，所以示例代码会使用10的一些新特性。
因为列表大概率的会存储为一个集合，类似用户标识的集合，在Redis中是set或者zset。
如果是数据源来自Redis，我的建议是在全局缓存一份完整的列表，定时更新数据，然后在接口层面通过slice来获取本次请求所需的部分数据。
P.S. 下方示例代码假设list的数据中存储的是一个唯一ID的集合，而通过这些唯一ID再从其他的数据库获取对应的详细数据。
redis> SMEMBER list
> 1
> 2
> 3
mysql> SELECT * FROM user_info
+-----+---------+------+--------+
| uid | name | age | gender |
+-----+---------+------+--------+
| 1 | Niko | 18 | 1 |
| 2 | Bellic | 20 | 2 |
| 3 | Jarvis | 22 | 2 |
+-----+---------+------+--------+
列表数据在全局缓存
// 完整列表在全局的缓存
let globalList = null
async function updateGlobalData () {
globalList = await redis.smembers('list')
}
updateGlobalData()
setInterval(updateGlobalData, 2000) // 2s 更新一次
获取数据 过滤数据函数的实现
因为上边的scan示例采用的是递归的方式来进行的，但是可读性并不是很高，所以我们可以采用生成器Generator来帮助我们实现这样的需求：
// 获取数据的函数
async function * getData (list, size) {
const count = Math.ceil(list.length / size)
let index = 0
do {
const start = index * size
const end = start + size
const piece = list.slice(start, end)
// 查询 MySQL 获取对应的用户详细数据
const results = await mysql.query(`
SELECT * FROM user_info
WHERE uid in (${piece})
`)
// 过滤所需要的函数，会在下方列出来
yield filterData(results)
} while (index++ < count)
}
同时，我们还需要有一个过滤数据的函数，这些函数可能会从一些其他数据源获取数据，用来校验列表数据的合法性，比如说，用户A有一个黑名单，里边有用户B、用户C，那么用户A访问接口时，就需要将B和C进行过滤。
// 过滤数据的函数
async function filterData (list) {
const validList = await Promise.all(list.map(async item => {
const [
isLive,
inBlackList
] = await Promise.all([
http.request(`https://XXX.com/live?target=${item.id}`), redis.sismember(`XXX:black:list`, item.id)
])
// 正确的状态
if (isLive && !inBlackList) {
return item
}
}))
// 过滤无效数据
return validList.filter(i => i)
}
最后拼接数据的函数
上述两个关键功能的函数实现后，就需要有一个用来检查、拼接数据的函数出现了。
用来决定何时给客户端返回数据，何时发起新的获取数据的请求：
async function generatedData ({
cursor,
size,
}) {
let list = globalList
// 如果传入游标，从游标处截取列表
if (cursor) {
// + 1 的作用在下边有提到
list = list.slice(list.indexOf(cursor) + 1)
}
let results = []
// 注意这里的是 for 循环， 而非 map、forEach 之类的
for await (const res of getData(list, size)) {
results = results.concat(res)
if (results.length >= size) {
const list = results.slice(0, size)
return {
list,
// 如果还有数据，那么就需要将本次
// 我们返回列表最后一项的 ID 作为游标，这也就解释了接口入口处的 indexOf 为什么会有一个 + 1 的操作了
cursor: list[size - 1].id,
}
}
}
return {
list: results,
}
}
非常简单的一个for循环，用for循环就是为了让接口请求的过程变为串行，在第一次接口请求拿到结果后，并确定数据还不够，还需要继续获取数据进行填充，这时才会发起第二次请求，避免额外的资源浪费。
在获取到所需的数据以后，就可以直接return了，循环终止，后续的生成器也会被销毁。
以及将这个函数放在我们的接口中，就完成了整个流程的组装：
router.get('/list', async ctx => {
const { cursor, size } = this.query
const data = await generatedData({
cursor,
size,
})
ctx.body = {
code: 200,
data,
}
})
这样的结构返回值大概是，一个list与一个cursor，类似scan的返回值，游标与数据。
客户端还可以传入可选的size来指定一次接口期望的返回条数。
不过相对于普通的page+size分页方式，这样的接口请求势必会慢一些（因为普通的分页可能一页返回不了固定条数的数据，而这个在内部可能执行了多次获取数据的操作）。
不过用于一些实时性要求强的接口上，我个人觉得这样的实现方式对用户会更友好一些。
两者之间的比较
这两种方式都是很不错的分页方式，第一种更常见一些，而第二种也不是灵丹妙药，只是在某些情况下可能会好一些。
第一种方式可能更多的会应用在B端，一些工单、报表、归档数据之类的。
而第二种可能就是C端用会比较好一些，毕竟提供给用户的产品；
在PC页面可能是一个分页表格，第一个展示10条，第二页展示出来8条，但是第三页又变成了10条，这对用户体验来说简直是个灾难。
而在移动端页面可能会相对好一些，类似无限滚动的瀑布流，但是也会出现用户加载一次出现2条数据，又加载了一次出现了8条数据，在非首页这样的情况还是勉强可以接受的，但是如果首页就出现了2条数据，啧啧。
而用第二种，游标cursor的方式能够保证每次接口返回数据都是size条，如果不够了，那就说明后边没有数据了。
小结
当然了，这只是从服务端能够做到的一些分页相关的处理，但是这依然没有解决所有的问题，类似一些更新速度较快的列表，排行榜之类的，每秒钟的数据可能都在变化，有可能第一次请求的时候，用户A在第十名，而第二次请求接口的时候用户A在第十一名，那么两次接口都会存在用户A的记录。
针对这样的情况，客户端也要做相应的去重处理，但是这样一去重就会导致数据量的减少。
文中如果有什么错误，或者关于分页各位有更好的实现方式、自己喜欢的方式，不妨交流一番。
参考资料
redis | scan
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。
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</td>"
j
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bardo
方法 动态添加 闭包
有关在一个对象上动态添加方法，如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言，你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象，并给这个对象添加一个额外的方法。
好！不说Ruby了，让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情，这也是没有核心的一部分...
但无论如何，它并没有说我们不能做这样
ThreadLocal与线程安全
bijian1013
java java多线程 threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件：
1.数据共享，多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的，多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例：
定义一个共享数据：
public static int a = 0;
Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcat Web
环境：
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象：【我的冲突的架包是：catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突，不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象，等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值，类似C++的方法默认值
java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池 管理机制
编辑
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jdk线程池
一、引言
第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。
关于hql中使用本地sql函数的问题（问-答）
BreakingBad
HQL 存储函数
转自于：http://www.iteye.com/problems/23775
问：
我在开发过程中，使用hql进行查询（mysql5）使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好，但是我直接把它写在hql语句里面（from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
bylijinnan
java 设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素，而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得，为了不暴露该
常用SQL
chenjunt3
oracle sql C++ c C#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
数学是科学技术的语言
comsci
工作 活动 领域模型
从小学到大学都在学习数学，从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学，看起来好像掌握了这些数学知识，但是在工作中却很少真正用到这些知识，为什么？
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候，又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用，CARROT2是一种用于自动语言分类（聚类）的工具性软件，用JAVA语言编写，它
Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linux sz rz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux，用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意：这个软件安装与常规的GNU软件不
读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置，下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port)，顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上，访问宿主计算机端口时，请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为：
c
16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程，需要从宏观架构(比如拆分，冗余，读写分离，集群，缓存等)， 软件设计（比如多线程并行化，选择合适的数据结构）， 数据库设计层面（合理的表设计，汇总表，索引，分区，拆分，冗余等） 以及微观（软件的配置，SQL语句的编写，操作系统配置等）根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡，并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深， 笔者经验尚浅 ，赶脚也就了解了点皮毛而已，我觉得
Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
spring spring mvc spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
第14章 工具函数（上）
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BO Xelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式，其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢？ 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中，一个用户对应一个表空间，当表空间不足时，可以采用增加表空间的数据文件容量，也可以增加数据文件，方法有如下几种：
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
.Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.net windows
上午的.net framework 4.0，各种失败，查了好多答案，各种不靠谱，最后终于找到答案了
和Windows Update有关系，给目录名重命名一下再次安装，即安装成功了！
下载地址：http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法：
1.运行cmd，输入net stop WuAuServ
2.点击开
