Redis实现分页查询

 在我们开发项目的过程中，经常会对数据做分页展示，如果每次请求都去查询数据库，当访问量增大时，势必会加重数据库的负载，降低数据库性能。然而，有些数据的是极少变动的，或者说变动的频率不是很高，这时如果将这些数据进行缓存，不仅可以提高程序性能，还能降低数据库的负载。下面就给出高并发下的分页数据缓存方案。

一、需要了解的一些知识点

1、redis的hmset(key, value)方法，将key值设置为value，value是map类型的数据结构

2、redis的hgetAll(key)方法，获取key的值，改值的类型为map类型的

3、关键字synchronized

4、key值包含的一些关键信息，前缀+当前的页数+每页数据的大小等

二、代码实现

          

1. /* (non-Javadoc)

2. * 默认为60秒刷新一次;采用加锁模式应对高并发

3. */

4. @Override

5. public Page getAdvisorStrategys(AdvisorCondition condition) throws IOException{

6. Pageable pageable=condition.getPage();

7. int currentPage = pageable.getPageNumber();

8. int pageSize = pageable.getPageSize();

9. Map result=RedisUtil.getMap("advisor:"+condition.getId()+"_number:"+currentPage+"_size:"+pageSize, MARKET);

10. if (result!=null&&result.size()>0) {

11. List dataList=JsonUtils.toJavaBeanList(result.get("data"), new TypeReference>() {});

12. long total=Long.valueOf(result.get("total"));

13. return new PageImplBean(dataList, pageable, total);

14. } else {

15. Page page=null;

16. synchronized (MobileAppServiceImpl.class) { //当首个线程将数据缓存后，后面的线程需再次检查，防止重复查询数据库和缓存数据

17. int count = 0;

18. for (int i = 0; i < 3; i++) { //取3次，防止获取失败

19. Map map =RedisUtil.getMap("advisor:"+condition.getId()+"_number:"+currentPage+"_size:"+pageSize, MARKET);

20. if (map==null||map.size()==0) {

21. continue;

22. }

23. if (map!=null&&map.size()>0) {

24. count++;

25. break;

26. }

27. }

28. if (count==0) {

29. page= mobileAppDao.getAdvisorStrategys(condition);

30. List dataList=page.getContent();

31. long total=page.getTotalElements();

32. if(dataList.size()>0){

33. Map map=new HashMap();

34. map.put("data", JsonUtils.toJsonString(dataList));

35. map.put("total", String.valueOf(total));

36. RedisUtil.setMapWithExpire("advisor:"+condition.getId()+"_number:"+currentPage+"_size:"+pageSize, map, MARKET);

37. }

38. }else{

39. Map map =RedisUtil.getMap("advisor:"+condition.getId()+"_number:"+currentPage+"_size:"+pageSize, MARKET);

40. List dataList=JsonUtils.toJavaBeanList(map.get("data"), new TypeReference>() {});

41. long total=Long.valueOf(map.get("total"));

42. page= new PageImplBean(dataList, pageable, total);

43. }

44. }

45. return page;

46. }

47.  

48. }