1 直接快取分頁列表結果

顯而易見，這是最簡單易懂的方式。

我們按照不同的分頁條件來快取分頁結果，虛擬碼如下：

public List<Product> getPageList(String param,int page,int size) {
  String key = "productList:page:" + page + 」size:「 + size + 
               "param:" + param ;
  List<Product> dataList = cacheUtils.get(key);
  if(dataList != null) {
    return dataList;
  }
  dataList = queryFromDataBase(param,page,size);
  if(dataList != null) {
       cacheUtils.set(key , dataList , Constants.ExpireTime);
  }
}

這種方案的優點是工程簡單，效能也快，但是有一個非常明顯的缺陷基因：列表快取的顆粒度非常大。

假如列表中資料發生增刪，為了保證資料的一致性，需要修改分頁列表快取。

有兩種方式：

1、依靠快取過期來惰性的實現，但業務場景必須包容；

2、使用 Redis 的 keys 找到該業務的分頁快取，執行刪除指令。但 keys 命令對效能影響很大，會導致 Redis 很大的延遲。

生產環境使用 keys 命令比較危險，發生事故的機率高，非常不推薦使用。

2 查詢物件ID列表，再快取每個物件條目

快取分頁結果雖然好用，但快取的顆粒度太大，保證資料一致性比較麻煩。

所以我們的目標是更細粒度的控制快取 。

我們查詢出商品分頁物件ID列表，然後為每一個商品物件建立快取 , 通過商品ID和商品物件快取聚合成列表返回給前端。

虛擬碼如下：

核心流程：

1、從資料庫中查詢分頁 ID 列表

// 從資料庫中查詢分頁商品 ID 列表
List<Long> productIdList = queryProductIdListFromDabaBase(
                           param, 
                           page, 
                           size);

對應的 SQL 類似：

SELECT id FROM products
ORDER BY id 
LIMIT (page - 1) * size , size

2、批次從快取中獲取商品物件

Map<Long, Product> cachedProductMap = cacheUtils.mget(productIdList);

假如我們使用本地快取，直接一條一條從本地快取中聚合也極快。

假如我們使用分散式快取，Redis 天然支援批次查詢的命令，比如 mget ，hmget 。

3、組裝沒有命中的商品ID

List<Long> noHitIdList = new ArrayList<>(cachedProductMap.size());
for (Long productId : productIdList) {
     if (!cachedProductMap.containsKey(productId)) {
         noHitIdList.add(productId);
     }
}

因為快取中可能因為過期或者其他原因導致快取沒有命中的情況，所以我們需要找到哪些商品沒有在快取裡。

4、批次從資料庫查詢未命中的商品資訊列表，重新載入到快取

首先從資料庫裡批次查詢出未命中的商品資訊列表，請注意是批次。

List<Product> noHitProductList = batchQuery(noHitIdList);

引數是未命中快取的商品ID列表，組裝成對應的 SQL，這樣效能更快：

SELECT * FROM products WHERE id IN
                         (1,
                          2,
                          3,
                          4);

然後這些未命中的商品資訊儲存到快取裡 , 使用 Redis 的 mset 命令。

//將沒有命中的商品加入到快取裡
Map<Long, Product> noHitProductMap =
         noHitProductList.stream()
         .collect(
           Collectors.toMap(Product::getId, Function.identity())
         );
cacheUtils.mset(noHitProductMap);
//將沒有命中的商品加入到聚合map裡
cachedProductMap.putAll(noHitProductMap);

5、遍歷商品ID列表，組裝物件列表

for (Long productId : productIdList) {
    Product product = cachedProductMap.get(productId);
    if (product != null) {
       result.add(product);
    }
}

當前方案裡，快取都有命中的情況下，經過兩次網路 IO ，第一次資料庫查詢 IO ，第二次 Redis 查詢 IO , 效能都會比較好。

所有的操作都是批次操作，就算有快取沒有命中的情況，整體速度也較快。

」查詢物件ID列表，再快取每個物件條目「這個方案比較靈活，當我們查詢物件ID列表，可以不限於資料庫，還可以是搜尋引擎，Redis 等等。

下圖是開源中國的搜尋流程：