分页列表缓存就该这样设计

1. 直接缓存分页列表结果

这是最简单易懂的方案,我们按照不同的分页条件查询出结果后,直接缓存分页结果 。

图片

伪代码如下:

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);
  }
} 

这种方案的优点是工程简单,性能也快,但是有一个明显的缺陷基因:列表缓存的颗粒度非常大。

假如列表中数据发生增删,为了保证数据的一致性,需要修改分页列表缓存。

有两种方式 :

1、依靠缓存过期来惰性的实现 ,但业务场景必须包容;

2、使用 Redis 的 keys 找到该业务的分页缓存,执行删除指令。但 keys 命令对性能影响很大,会导致 Redis 很大的延迟 。

生产环境使用 keys 命令比较危险,发生事故的几率高,非常不推荐使用。

2. 查询对象ID列表,再缓存每个对象条目

直接缓存分页结果虽然好用,但缓存的颗粒度太大,保证数据一致性比较麻烦。

所以我们的目标是更细粒度的控制缓存 。

图片

我们先查询出商品分页对象ID列表,然后为每一个商品对象创建缓存 ,  通过商品ID和商品对象缓存聚合成列表返回给前端。

伪代码如下:

图片

核心流程:

1、从数据库中查询分页 ID 列表

// 从数据库中查询分页商品 ID 列表
List<Long> productIdList = queryProductIdListFromDabaBase(
                           param, 
                           page, 
                           size);

对应的 SQL 类似:

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

2、批量从缓存中获取商品对象

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

假如我们使用本地缓存,直接一条一条从本地缓存中聚合也极快。

假如我们使用分布式缓存,Redis 天然支持批量查询的命令 ,比如 mget ,hmget 。

3、组装没有命中的商品ID

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

因为缓存中可能因为过期或者其他原因导致缓存没有命中的情况,所以我们需要找到哪些商品没有在缓存里。

4、批量从数据库查询未命中的商品信息列表,重新加载到缓存

首先从数据库里批量查询出未命中的商品信息列表 ,请注意是批量。

List<Product> noHitProductList = batchQuery(noHitIdList);

参数是未命中缓存的商品ID列表,组装成对应的 SQL,这样性能更快 :

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

然后这些未命中的商品信息存储到缓存里 , 使用 Redis 的 mset 命令。

//将没有命中的商品加入到缓存里
Map<Long, Product> noHitProductMap =
         noHitProductList.stream()
         .collect(
           Collectors.toMap(Product::getId, Function.identity())
         );
cacheUtils.mset(noHitProductMap);
//将没有命中的商品加入到聚合map里
cachedProductMap.putAll(noHitProductMap);

5、 遍历商品ID列表,组装对象列表

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

当前方案里,缓存都有命中的情况下,经过两次网络 IO ,第一次数据库查询 IO ,第二次 Redis 查询 IO ,  性能都会比较好。

所有的操作都是批量操作,就算有缓存没有命中的情况,整体速度也较快。

”查询对象ID列表,再缓存每个对象条目“ 这个方案比较灵活,当我们查询对象ID列表,可以不限于数据库,还可以是搜索引擎,Redis 等等。

下图是开源中国的搜索流程:

图片

精髓在于:搜索的分页结果只包含业务对象 ID  ,对象的详细资料需要从缓存 + MySQL 中获取。

3. 缓存对象ID列表,同时缓存每个对象条目

笔者曾经重构过类似朋友圈的服务,进入班级页面 ,瀑布流的形式展示班级成员的所有动态。

图片

我们使用推模式将每一条动态 ID 存储在 Redis  ZSet 数据结构中 。Redis ZSet 是一种类型为有序集合的数据结构,它由多个有序的唯一的字符串元素组成,每个元素都关联着一个浮点数分值。

ZSet 使用的是 member -> score 结构 :

  • member : 成员,也是默认的第二排序维度( score 相同时,Redis 以 member 的字典序排列)
  • score : 分值,存储类型是 double

图片

如上图所示:ZSet 存储动态 ID 列表  ,  member 的值是动态编号 , score 值是创建时间。

通过 ZSet 的 ZREVRANGE 命令就可以实现分页的效果。

ZREVRANGE 是 Redis 中用于有序集合(sorted set)的命令之一,它用于按照成员的分数从大到小返回有序集合中的指定范围的成员。

图片

为了达到分页的效果,传递如下的分页参数 :

图片

通过 ZREVRANGE 命令,我们可以查询出动态 ID 列表。

查询出动态 ID 列表后,还需要缓存每个动态对象条目,动态对象包含了详情,评论,点赞,收藏这些功能数据 ,我们需要为这些数据提供单独做缓存配置。

图片

无论是查询缓存,还是重新写入缓存,为了提升系统性能,批量操作效率更高。

若缓存对象结构简单,使用 mget 、hmget 命令;若结构复杂,可以考虑使用 pipleline,Lua 脚本模式 。笔者选择的批量方案是 Redis 的 pipleline 功能。

我们再来模拟获取动态分页列表的流程:

  1. 使用 ZSet 的 ZREVRANGE 命令 ,传入分页参数,查询出动态 ID 列表 ;
  2. 传递动态 ID 列表参数;关注公众号:码猿技术专栏,回复关键词:1111 获取阿里内部Java性能调优手册!,通过 Redis 的 pipleline 功能从缓存中批量获取动态的详情,评论,点赞,收藏这些功能数据 ,组装成列表 。

4. 总结

本文介绍了实现分页列表缓存的三种方式:

  1. 直接缓存分页列表结果
  2. 查询对象ID列表,只缓存每个对象条目
  3. 缓存对象ID列表,同时缓存每个对象条目

这三种方式是一层一层递进的,要诀是:细粒度的控制缓存和批量加载对象。

赞赏

微信赞赏支付宝赞赏

发表回复

后才能评论