使用Redis的zset集合实现小程序的滚动分页

news/2024/11/29 1:45:38/

一、 Redis中，使用有序集合（sorted set）实现滚动分页的原理如下：

  1. 将每个文档的 score 值设置为时间戳（或根据其他规则计算的分数），将文档的 ID 作为 value，然后将其添加到有序集合中。
  2. 获取当前时间戳，作为查询时间点。
  3. 使用 ZRANGEBYSCORE 命令根据 score 值范围查询出 score 值在当前时间戳之前的所有文档 ID。
  4. 返回查询结果作为当前页的结果集。
  5. 将当前页的最后一个文档 ID 作为新的查询起点，重复以上步骤，直到遍历所有文档。

二、Redis中，（sorted set）命令详细说明

Redis中的sorted set（有序集合）是一个数据结构，它允许你存储一组有序的元素（成员），每个元素可以有一个分数（score），分数可以用于排序、限制范围或聚合操作等。sorted set是自动排序的，并且所有的成员都是唯一的，不允许重复。

以下是在Redis中操作sorted set的命令：

1 ZADD key score member：

向有序集合中添加一个元素。

ZADD myset 7.5 "apple"  
ZADD myset 9.0 "orange"  
ZADD myset 8.2 "banana"

2 ZRANGE key start stop [WITHSCORES]：

返回有序集合中指定范围内的元素。

ZRANGE myset 0 -1 WITHSCORES  
ZRANGE myset 1 2 WITHSCORES

结果：

127.0.0.1:6379> ZRANGE myset 0 -1 WITHSCORES  
1) "apple"
2) "7.5"
3) "banna"
4) "8.1999999999999993"
5) "orange"
6) "9"

127.0.0.1:6379> ZRANGE myset 1 2 WITHSCORES  
1) "banna"
2) "8.1999999999999993"
3) "orange"
4) "9"

3 ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]：

返回有序集合中指定范围内的元素，按照分数从大到小排序，与 ZRANGE 返回的结果相反。

ZREVRANGE myset 0 -1 WITHSCORES  
ZREVRANGE myset 1 2 WITHSCORES

结果：

127.0.0.1:6379> ZREVRANGE myset 0 -1 withscores
1) "orange"
2) "9"
3) "banna"
4) "8.1999999999999993"
5) "apple"
6) "7.5"

127.0.0.1:6379> ZREVRANGE myset 1 2 withscores
1) "banna"
2) "8.1999999999999993"
3) "apple"
4) "7.5"

4 ZREM key member：

从有序集合中删除指定元素。

ZREM myset "apple"  
ZREM myset "banana"

5 ZCARD key：

返回有序集合中元素的数量。

ZCARD myset

127.0.0.1:6379> ZCARD myset 
(integer) 2

6 ZSCORE key member：

返回指定元素在有序集合中的分数。

ZSCORE myset "banana"

127.0.0.1:6379> ZSCORE myset "banana"
"7.9000000000000004"

7 ZREMRANGEBYSCORE key min max：

删除有序集合中分数在指定范围内的所有元素

127.0.0.1:6379> ZREMRANGEBYSCORE myset 6.5 8.5
(integer) 2

8 ZREMRANGE BY PRIORITY key min max：

删除有序集合中优先级在指定范围内的所有元素。与ZREMRANGE BY SCORE命令类似。

三、具体实现步骤如下：

1 向有序集合中添加文档：

在文档添加时，为每个文档添加一个时间戳作为score值，并将其文档ID作为value值。例如，使用以下Java代码向有序集合中添加文档：

ZAddArgs zAddArgs = new ZAddArgs(score, value);  
redis.zAdd("docs", zAddArgs);

2 获取当前时间戳：

使用Java的System.currentTimeMillis()方法获取当前时间戳。

3 查询score值在当前时间戳之前的文档ID

使用以下Java代码查询有序集合中score值在当前时间戳之前的文档ID：

ZRangeArgs zRangeArgs = new ZRangeArgs(0, -1, score -> score < System.currentTimeMillis());  
List<String> docIds = redis.zRangeByScore("docs", zRangeArgs);

其中，ZRangeArgs构造函数中的参数0表示起始位置为0，-1表示结束位置为集合末尾，score -> score < System.currentTimeMillis()表示只返回score值小于当前时间戳的文档ID。

4 返回查询结果作为当前页的结果集：

将查到的文档ID作为当前页的结果集返回。

5 将当前页的最后一个文档ID作为新的查询起点，重复以上步骤，直到遍历所有文档。

例如，使用以下Java代码将当前页的最后一个文档ID作为新的查询起点：

String lastDocId = docIds.get(docIds.size() - 1);  
docIds = redis.zRangeByScore("docs", new ZRangeArgs(0, -1, score -> score < System.currentTimeMillis() - 86400000L), lastDocId, "LIMIT");

其中，ZRangeArgs构造函数中的参数表示从集合的起始位置开始返回文档ID，lastDocId表示只返回大于lastDocId且score值小于当前时间戳的文档ID，86400000L表示一天的毫秒数，表示向前滚动一页。

四、实例

1 回顾传统分页

传统的分页 前端参数一般传入当前页数curpage和页面长度paegsize 最终通过数据库limit curpage*(pageszie-1),pageszie 实现分页 假设两参数分别为1，5 即 limit 0,5 也就是查询序号0到4的5条数据 这时如果数据库新增了一条数据其序号为1。

如果查询下一页即limit 5,5 查询序号为5 到9的数据
在这里插入图片描述
如图所示，很显然值为四的数据被重复查了。 查了下比较流行的做法就是新增一个字段，记录数据插入的时间。 然后查寻第一页的时候记录当前时间，之后每次分页查询都需要带上这个时间 把比这个时间大的数据排除。该方案挺不错，但是要修改数据库，费事.

2 使用Redis的zset分页

1 分页存在的问题

每次插入数据库成功时，额外保存一份<数据id,插入时间>到redis的有序集合里 。这时就可以通过插入时间分页了。第一次查询返回按时间排序前1到5的数据， 然后记录当前的时间6 。 之后的查询带上这个时间。 返回从 比这个时间小的第一个数据（即为5）和其后的四条数据。
在这里插入图片描述
但是这也有个问题 假如同一时间新增很多条相同数据怎么办。
在这里插入图片描述
引入个新的变量offset 记录返回的数据中有几个和 他们最后一个数据时间相同 上图
第一次查询返回 10 9 8 7 6 6即为2。 然后下一次查询的参数即为最后一个数据的时间戳6 ，偏移量2 ，就能确定是从第三个6开始了

2 分页方法说明

ZREVRANGEBYSCORE key Max Min LIMIT offset count

ZREVRANGEBYSCORE z1 5 0 withscores limit 1 3

分页参数：
max: 当前时间戳 | 上一次查询人最小时间戳
min:0 最小值，不变
offset: 0 | 取决于上一次的结果，与最小元素的个数
count: 3 分页的页面大小，相当于pageSize

3 在点评小程序的应用

在本小程序中，我们要将粉丝关注我的博客数排序

  • 保存博客时，将我的博客发送到粉丝的信箱，也就是按粉丝的id与博客id对保存到redis中
 @PostMappingpublic Result saveBlog(@RequestBody Blog blog) {// 获取登录用户UserDTO user = UserHolder.getUser();Long userId = user.getId();blog.setUserId(userId);// 保存探店博客if (blogService.save(blog)) {Long currTime = System.currentTimeMillis();
//        博客推送给关注作者的人
//        1获得关注该作者的用户列表List<Follow> follows = followService.query().select("user_id").eq("follow_user_id", userId).list();for (Follow follow : follows) {Long followId = follow.getUserId();
//String key = RedisConstants.FEED_KEY + followId;stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key,String.valueOf(blog.getId()),currTime);}// 返回idreturn Result.ok(blog.getId());}return Result.fail("发布笔记失败");}
  • 读取信箱，按评分进行分页
@Override
public Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {//1 获取当前用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();//2 查询收件箱String key = RedisKey.FEED_KEY + userId;//3 解析数据 blogId、minTime时间戳、offsetSet<ZSetOperations.TypedTuple<String>> tuples = stringRedisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);//4 非空判断if (tuples == null || tuples.isEmpty()) {return Result.ok();}//5 遍历long minTime = 0; //获取时间错最小值，遍历完最后一个值int offsetResutl = 1; //偏移量，为最小值的个数List<Long> ids = new ArrayList<>(tuples.size());for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : tuples) {long time = tuple.getScore().longValue();if(time == minTime){offsetResutl ++ ;}else {//如果与最小时间不同，则最小时间重新赋值，将 offsetFirst重新赋值为1minTime = time;offsetResutl = 1;}String blogId = tuple.getValue();ids.add(Long.valueOf(blogId));}//6 根据id 查询blogString idsStr = StrUtil.join(",", ids);List<Blog> blogs = this.lambdaQuery().eq(Blog::getId, ids).last("order by field(id," + idsStr + ")").list();//7 封装结果ScrollResult scrollResult = new ScrollResult();scrollResult.setList(blogs);scrollResult.setOffset(offsetResutl);scrollResult.setMinTime(minTime);return Result.ok(scrollResult);}

UserHolder 实体类

public class UserHolder {private static final ThreadLocal<UserDTO> tl = new ThreadLocal<>();public static void saveUser(UserDTO user){tl.set(user);}public static UserDTO getUser(){return tl.get();}public static void removeUser(){tl.remove();}
}

UserDTO 实体类

@Data
public class UserDTO {private Long id;private String nickName;private String icon;
}

Blog 实体类

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Accessors(chain = true)
@TableName("tb_blog")
public class Blog implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 1L;/*** 主键*/@TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)private Long id;/*** 商户id*/private Long shopId;/*** 用户id*/private Long userId;/*** 用户图标*/@TableField(exist = false)private String icon;/*** 用户姓名*/@TableField(exist = false)private String name;/*** 是否点赞过了*/@TableField(exist = false)private Boolean isLike;/*** 标题*/private String title;/*** 探店的照片，最多9张，多张以","隔开*/private String images;/*** 探店的文字描述*/private String content;/*** 点赞数量*/private Integer liked;/*** 评论数量*/private Integer comments;/*** 创建时间*/private LocalDateTime createTime;/*** 更新时间*/private LocalDateTime updateTime;}

Result实体类

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Result {private Boolean success;private String errorMsg;private Object data;private Long total;public static Result ok(){return new Result(true, null, null, null);}public static Result ok(Object data){return new Result(true, null, data, null);}public static Result ok(List<?> data, Long total){return new Result(true, null, data, total);}public static Result fail(String errorMsg){return new Result(false, errorMsg, null, null);}
}

Follow实体类

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@Accessors(chain = true)
@TableName("tb_follow")
public class Follow implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 1L;/*** 主键*/@TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)private Long id;/*** 用户id*/private Long userId;/*** 关联的用户id*/private Long followUserId;/*** 创建时间*/private LocalDateTime createTime;}

五、源码下载

https://gitee.com/charlinchenlin/koo-erp


http://www.ppmy.cn/news/185578.html

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