一、需求
移动端系统里有用户和文章，文章可设置权限对部分用户开放。现要实现的功能是，用户浏览自己能看的最新文章，并可以上滑分页查看。
二、数据库表设计
涉及到的数据库表有：用户表TbUser、文章表TbArticle、用户可见文章表TbUserArticle。其中，TbUserArticle的结构和数据如下图，字段有：自增长主键id、用户编号uid、文章编号aid。
自增长主键和分布式增长主键如何选（题外讨论）：
TbUserArticle的主键是自增id，它有个缺陷是，当你的数据库有主从复制时，主从库的自增可能因死锁等原因导致不同步。不过，我们可以知道，这里的TbUserArticle的主键id不会用在其它表里，所以可以是自增id。不像用户表的主键，它就不能用自增id，因为用户表主键(uid)会经常出现在其它表中，当主从库自增不一致时，很多有uid字段的表数据在从库中就不正确了。用户表主键最好是用分布式增长主键算法生成的id（比如Snowflake雪花算法）。
那么你可能就要说了，TbUserArticle的主键为什么不直接用雪花算法产生，不管有没有用，先让主从库主键值一致总是有恃无恐。要知道，雪花算法产生的id一般是18位，而redis的zset的score是double类型，只能表达到16位"整数"部分(精确的说是9007199254740992=2的53次方)。因此，TbUserArticle的主键选择自增id。那么能不能产生一个16位（具体是53bit）的分布式增长id用于支持zset的score呢，当然也是可以的，因为目前的雪花算法是可以根据实际系统环境压缩bit位的，怎么压缩bit位呢，有许多方案，以后有需要我可以把它写出来。
建议：主键一般都要选自增id或分布式增长id，这种主键好处多多，它符合自增长(物理存储时都是在末尾追加数据，减少数据移动)、唯一性、长度小、查询快的特性，是聚集索引的很好选择。
三、redis缓存设计-zset
zset的作法及其优点说明：
1.zset的score倒序取数可以很好的满足取最新数据的需求。
2.用TbUserArticle的文章编号当value，用自增长id当score。自增id的唯一性可很方便的取下一页数据，直接取小于上次最后一笔的score即可（用lastScore表示）。而如果用文章的时间做score，则要考虑两笔文章的时间是同分同秒问题，当lastScore落在同分同秒的两篇文章之间时，就尴尬了，虽然有解，但麻烦了一点。有时的场景你用不了自增id当score，只能用文章时间，那怎么解决呢，方案就是当是同分同秒时，再根据文章编号做比较就好了，zset的score相同时，也是再根据value排序的，这块的代码实现请看下文第五点，只需稍微改点代码即可。
3.当新增或重新添加一项时，zset也会保持score排序。而如果用的是redis的list，一般就得从db重载缓存，新增进来的数据项就算是最新的，也不敢直接添加到list第一笔，因为并发情况下，保证不了最新就是在第一笔；至于重新添加进非最新项，那更是要从db取数重新装载缓存（一般是直接删除缓存，要用的时候才装载）。
4.第一次从db加载数据到zset时，可只取前N笔到zset。因为我们移动端的数据浏览，一般是只看最新N笔，当看到昨天浏览过的数据一般就不会再往下浏览。
5.控制zset为固定长度，防止一直增长，一是减少缓存开销，二是队列长度越短操作性能越高。而且redis服务端有两个参数：zset-max-ziplist-entries(zset队列长度，默认值128)和 zset-max-ziplist-value(zset每项大小，默认值64字节)，它们的作用是，当zset长度小于128，且每个元素的大小小于64字节时，会启用ziplist(压缩双向链表)，它的内存空间可以减少8倍左右，而且操作性能也更快。如果不满足这两个条件则是普通的skiplist（跳跃表）。另，数据结构hash和list默认长度是512。如果系统有100万个用户，每个用户都有自己的队列缓存，那么使用ziplist将节省非常大的内存空间，并提升很大的性能。
注意，当从zset移除一项数据，则看场景是否需要清空队列。否则有可能添加进来了一项很旧的数据，它会跑到缓存队列最底部，如果此旧数据比db中未进队列的数据还旧，那么队列中的数据就不正确了。(此时，用户滑到缓存最后一页时，就有可能浏览到这项不正确的数据，为什么是“有可能”，因为当取到zset最后一笔，很可能不够一页(一页10笔计算的话，90%会取不够一页)，而不够一页就会从db直接取一页，从db直接取就不会有这项不正确的数据。而当zset又添加进一项新数据，末端那笔旧数据就会被T出队列（因为队列保持固定长度），zset数据又恢复正确了。不管怎样，这种问题几率虽不高，也是有解决方案，可搞个临界点处理此问题，不细说，否则又是长篇大论，最好的方案就是根据实际场景设计，比如从zset队列移除数据的情况多不多)。而如果添加到zset的数据都是最新数据，则不会有此问题。
当用唯一主键id做score时，这可是非常有用，你可以直接根据id定位到项了，至于如何大用它，我会再出篇博客。
四、代码实现
从redis缓存按页取数一般要考虑的点：
1.当根据cacheKey未取到数据时（可能是缓存过期了导致redis无此cacheKey数据），则触发重载数据(reload)：从db取limit N笔数据，装载到redis zset队列中，并直接取N笔的第一页数据返回；
2.如果db本身也无对应数据，则添加"no_db_mark"标识到cacheKey队列中，下次请求则不会再触发db重载数据；
3.当取到缓存末尾时，从db取一页数据直接返回。这种情况是很少的，要根据业务场景合理规划缓存长度。
上代码：
代码注释比较详细和有用，请直接看代码。
其中，批量添加数据到zset的函数AddItemsToZset很有用，它使用lua一次性添加多笔数据到zset（注意，使用lua时，要保证lua执行快，否则它会阻塞其它命令的执行），经测试：AddItemsToZset添加1w笔数据，只需要39ms；10w笔需要448ms。因为我们只取前N笔数据到缓存，因此一般不会添加超过1w笔。
另一个通用有用的函数是GetPageDataByLastScoreFromRedis，它支持从指定的score开始取pageSize笔数据，即支持了zset分页。它是第二页(及之后)的取数，而如果取第一页取数，则直接用redis原生函数即可redis.GetRangeWithScoresFromSortedSetDesc(cacheKey, 0, pageSize - 1);。
1 ///2 /// 分页取数帮助类 3 /// 4 public class PageDataHelper 5 { 6 public readonly static string NoDbDataMark = "no_db_data";//在zset中标识db也无数据 7 public static RedisHandle RedisClient = new RedisHandle();//redis操作对象示例 8 public static DbHandleBase DbHandle = new SqlServerHandle("Data Source=.;Initial Catalog=Test;User Id=sa;Password=123ewq;");//db操作对象示例 9 /// 10 /// 按页取数。返回文章编号列表。 11 /// 12 /// 上一页最后一笔的score，如果为空，则说明是取第一页。 13 /// true，用户上滑浏览下一页数据；false，用户上滑浏览最新一页数据 14 /// 返回key-value列表，key就是文章编号，value就是自增id(可用于lastScore) 15 public static IDictionary<string, double> GetUserPageData(string uid, int pageSize, string lastInfo, bool getPast) 16 { 17 long lastScore = 0; 18 //1.解析lastInfo信息。->getPast为false，则固定取最新第一页数据，不用解析。lastInfo为空，则也不用解析，默认第一页 19 if (getPast && !string.IsNullOrWhiteSpace(lastInfo)) 20 { 21 lastScore = long.Parse(lastInfo);//外层有try..catch.. 22 } 23 string cacheKey = $"usr:art:{uid}"; 24 bool isFirstPage = lastScore <= 0; 25 using (IRedisClient redis = RedisClient.GetRedisClient()) 26 { 27 if (isFirstPage) 28 { 29 //2.第一页取数 30 var items = redis.GetRangeWithScoresFromSortedSetDesc(cacheKey, 0, pageSize - 1); 31 if (items.Count == 0) 32 { 33 //2.1 无数据时，则从db reload数据 34 items = ReloadDataToRedis(redis, cacheKey, uid, pageSize); 35 if (items.Count == 0 && pageSize > 0) 36 { 37 //如果db中也无数据，则向zset中添加一笔NoDbDataMark标识 38 redis.AddItemToSortedSet(cacheKey, NoDbDataMark, double.MaxValue); 39 } 40 } 41 else if (items.Count == 1 && items.ContainsKey(NoDbDataMark)) 42 { 43 //2.2如果取到的是NoDbDataMark标识，则说明是空数据，则要Clear，返回空列表 44 items.Clear(); 45 } 46 //设置缓存有效期，要根据业务场景合理设置缓存有效期，这边以7天为例。 47 redis.ExpireEntryIn(cacheKey, new TimeSpan(7, 0, 0, 0)); 48 //2.3 第一页，有多少就返回多少数据。数据如果不够一页，说明本身数据不够。 49 return items; 50 } 51 else 52 { 53 //3.第二页(及之后)取数 54 var items = GetPageDataByLastScoreFromRedis(redis, cacheKey, pageSize, lastScore); 55 if (items.Count < pageSize) 56 { 57 //3.1 如果取不够数据时，就到db取。如果db也不能取到一页数据，前端会显示无更多数据，不会一直db取。 58 return GetPageDataByLastScoreFromDb(uid, pageSize, lastScore); 59 } 60 //3.2 如果缓存数据足够，则返回缓存的数据。 61 return items; 62 } 63 } 64 } 65 public static Dictionary<string, double> ReloadDataToRedis(IRedisClient redis, string cacheKey, string uid, int pageSize, string bizId = "") 66 { 67 //1.db取数 取top 1000笔数据。不需要全取到缓存。 68 IEnumerable<dynamic> models; 69 using (var conn = DbHandle.CreateConnectionAndOpen()) 70 { 71 var sql = $"select top 1000 id,aid from TbUserArticle where uid=@uid order by id desc;";// limit 1000;"; 72 models = conn.Query<dynamic>(sql, new { uid = uid }); 73 } 74 if (models.Count() <= 0) return new Dictionary<string, double>(); 75 //2.数据加载到redis缓存。 76 var itemsParam = new Dictionary<string, double>(); 77 foreach (dynamic model in models) 78 { 79 itemsParam.Add((string)model.aid, (double)model.id); 80 } 81 //使用lua一次性添加数据到缓存。lua语句要执行快，经测试添加1w笔数据，只需要39ms；10w笔需要448ms。因为sql中有limit，因此一般不会添加超过1w笔。 82 //因为是原子性操作、并且是zset结构，这边不需要加锁。db取到数据应第一时间加载到redis。 83 AddItemsToZset(redis, cacheKey, itemsParam, true, true); 84 if (pageSize <= 0) return null; 85 //3.直接由models返回第一页数据。 86 return models.Take(pageSize).ToDictionary(x => (string)x.aid, y => (double)y.id); 87 } 88 89 public static Dictionary<string, double> GetPageDataByLastScoreFromDb(string uid, int pageSize, double lastScore) 90 { 91 //db取一页数据。 92 var sql = $"select top {pageSize} id,aid from TbUserArticle where uid=@uid and id<{lastScore}order by id desc;";// limit {pageSize};"; 93 using (var conn = DbHandle.CreateConnectionAndOpen()) 94 { 95 return conn.Query<dynamic>(sql, new { uid = uid }).ToDictionary(x => (string)x.aid, y => (double)y.id); 96 } 97 } 98 #region 通用函数 99 ///100 /// ZSet第一页之后的取数，从lastScore开始取pageSize笔数据(第一页之后才有lastScore)。 101 /// 使用lua，保证原子性操作。 102 /// 103 public static Dictionary<string, double> GetPageDataByLastScoreFromRedis(IRedisClient redis, string zsetKey, int pageSize, double lastScore) 104 { 105 //ZREVRANGEBYSCORE: from lastScore to '-inf'. 106 var luaBody = @"local sets = redis.call('ZREVRANGEBYSCORE', KEYS[1], ARGV[1], '-inf', 'WITHSCORES'); 107 local result = {}; 108 local index=0; 109 local pageSize=ARGV[2]*1; 110 local lastScore=ARGV[1]*1; 111 for i = 1, #sets, 2 do 112 if index>=pageSize then 113 break; 114 end 115 if (lastScore>sets[i+1]*1) then 116 table.insert(result, sets[i]); 117 table.insert(result, sets[i+1]); 118 index=index+1; 119 end 120 end 121 return result"; 122 //ARGV[1]:lastScore ARGV[2]:pageSize 123 var list = redis.ExecLuaAsList(luaBody, new string[] { zsetKey }, new string[] { lastScore.ToString(), pageSize.ToString() }); 124 var result = new Dictionary<string, double>(); 125 for (var i = 0; i < list.Count; i += 2) 126 { 127 result.Add(list[i], Convert.ToDouble(list[i + 1])); 128 } 129 return result; 130 } 131 /// 132 /// 添加一项到zset缓存中。 133 /// 134 /// 要添加到zset的数据项 135 /// 控制zset最大长度，如果为0，则不控制。 136 /// 137 public static string AddItemToZset(IRedisClient redis, string zsetKey, KeyValuePair<string, double> item, int maxCount = 0) 138 { 139 var items = new Dictionary<string, double>() { { item.Key, item.Value } }; 140 return AddItemsToZset(redis, zsetKey, items); 141 } 142 /// 143 /// 添加多项到zset缓存中。 144 /// 145 /// 要添加到zset的数据列表 146 /// 缓存zsetKey是否有设置缓存有效期。如果有设置缓存有效期，则当缓存中无数据时，可能是缓存过期；而如果缓存无有效期，缓存中无数据，就是db和缓存都无数据 147 /// 是否是reload情况，true重载情况；false追加 148 /// 控制zset最大长度，如果为0，则不控制。 151 /// 152 public static string AddItemsToZset(IRedisClient redis, string zsetKey, Dictionary<string, double> items, bool hasCacheExpire = true 153 , bool isReload = false, int maxCount = 0) 154 { 155 //!isReload，是因为如果isReload=true情况无数据，则也要进来重载队列为无数据(即，如果之前有数据要重载为无数据) 156 if (!isReload && items.Count <= 0) return null; 157 var argArr = new List<string>(items.Count * 2 + 2);//lua参数数组 158 //var hasCacheExpire = cacheValidTime != null; 159 //第一个lua参数是hasCacheExpire 160 argArr.Add(hasCacheExpire ? "1" : "0"); 161 //第二个lua参数是maxCount 162 argArr.Add(maxCount.ToString()); 163 //组合lua其它参数列表:ZADD的参数 164 foreach (var item in items) 165 { 166 //Add score。 //ZADD KEY_NAME SCORE1 VALUE1 167 argArr.Add(item.Value.ToString()); 168 argArr.Add(item.Key); 169 } 170 #region lua 171 /* 172 * 以下lua命令说明。 173 * 1.ZREVRANGE从大到小取第一笔数据firstMark； 174 * 2.缓存有设置有效期时(hasCacheExpire=1)，如果第一笔数据firstMark为nil，则说明列表是空(失效key、未生成key)，则不做任何处理，直接返回字符串not_exist_key。因为可能是用户失效数据，用户长期未访问，则不添加，后继来访问时重载数据。 175 * 3.如果firstMark标识为no_db_data，则是被api标识为db没数据，而此时因要ZADD数据进来，因此要把此标识删除。其中，ZREMRANGEBYRANK从小到大删除，-1是倒数第一笔。 176 * 4.ZADD数据进来 177 * 5.KeepLength保持队列长度操作。如果队列长度(由ZCARD获取)超过指定的maxCount，则从队列第一笔开始删除多余元素，即score最小开始删除。 178 * 6.maxCount为>0才KeepLength。返回数值:curCount - maxCount。(可以用返回值简单算出队列当前长度curCount)。如果返回值小于等于0则说明没有触发删除操作。 179 * 7.maxCount为<=0时，直接返回'no_remove'。 180 */ 181 //清空原来，重新加载数据的情况 182 const string reloadLua = "redis.call('DEL', KEYS[1]) "; 183 //追加数据到zset的情况 184 const string addToLua = 185 @"local firstMark = redis.call('ZREVRANGE',KEYS[1],0,0); 186 local hasCacheExpire=ARGV[1]*1; 187 if hasCacheExpire==1 and firstMark and firstMark[1]==nil then 188 return 'not_exist_key'; 189 end 190 if firstMark and firstMark[1]=='{0}' then 191 redis.call('ZREMRANGEBYRANK', KEYS[1], -1,-1); 192 end"; 193 const string constAllLua = 194 @"{0} 195 for i=3, #ARGV, 2 196 do redis.call('ZADD', KEYS[1], ARGV[i], ARGV[i+1]); 197 end 198 local maxCount=ARGV[2]*1; 199 if maxCount>0 then 200 local curCount= redis.call('ZCARD', KEYS[1]); 201 local removeCount=curCount - maxCount; 202 if removeCount>0 then 203 redis.call('ZREMRANGEBYRANK', KEYS[1], 0,removeCount-1); 204 end 205 return removeCount; 206 end 207 return 'no_remove';"; 208 #endregion 209 var luaBody = string.Format(constAllLua, isReload ? reloadLua : string.Format(addToLua, NoDbDataMark)); 210 var luaResult = redis.ExecLuaAsString(luaBody, new string[] { zsetKey }, argArr.ToArray()); 211 return luaResult; 212 } 213 #endregion 214 }
五、用时间做score，同分同秒问题解决
如果是用时间做score，会有同分同秒问题，比如在TbUserArticle里增加了“时间”栏位。解决方法代码只需稍作微改，参数除了lastScore(此时是“时间”)，还需要传lastAid(文章编号)。
1. 缓存处理修改，只动了以下红色粗体字。（注：当zset的两笔数据score相同时，是再根据value排序的）:
public static Dictionary<string, double> GetPageDataByLastScoreFromRedis(IRedisClient redis, string zsetKey, int pageSize, double lastScore,string lastAid) { //ZREVRANGEBYSCORE: from lastScore to '-inf'. var luaBody = @"local sets = redis.call('ZREVRANGEBYSCORE', KEYS[1], ARGV[1], '-inf', 'WITHSCORES'); local result = {}; local index=0; local pageSize=ARGV[2]*1; local lastScore=ARGV[1]*1; local lastAid=ARGV[3]; for i = 1, #sets, 2 do if index>=pageSize then break; end if (lastScore>sets[i+1]*1) or (lastScore==sets[i+1]*1 and lastAid>sets[i]) then table.insert(result, sets[i]); table.insert(result, sets[i+1]); index=index+1; end end return result"; //ARGV[1]:lastScore ARGV[2]:pageSize var list = redis.ExecLuaAsList(luaBody, new string[] { zsetKey }, new string[] { lastScore.ToString(), pageSize.ToString(), lastAid }); var result = new Dictionary<string, double>(); for (var i = 0; i < list.Count; i += 2) { result.Add(list[i], Convert.ToDouble(list[i + 1])); } return result; }
2.db取数修改
reload sql
$"select top 1000 时间,aid from TbUserArticle where uid=@uid order by 时间 desc,aid desc;";
db中取一页的sql
$"select top {pageSize} 时间,aid from TbUserArticle where uid=@uid and (时间<{lastScore} or (时间={lastScore} and aid<'{lastAid}')) order by 时间 desc,aid desc;";
这样就可以了，中心思想就是：当“时间={lastScore} ”，那么就增加文章编号比较条件。