Redis是一個(gè)高效的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等數(shù)據(jù)類型的存儲(chǔ)，在Redis中通常根據(jù)數(shù)據(jù)的key查詢其value值，Redis沒有模糊條件查詢，在面對(duì)一些需要分頁、排序以及條件查詢的場(chǎng)景時(shí)(如評(píng)論，時(shí)間線，檢索等)，只憑借Redis所提供的功能就不太好不處理了。

本文不對(duì)Redis的特性做過多贅述。由于之前基于業(yè)務(wù)問題需要實(shí)現(xiàn)基于Redis的條件查詢和分頁功能，在百度上查詢了不少文章，基本不是只有分頁功能就是只有條件查詢功能的實(shí)現(xiàn)，缺少兩者組合的解決方案。因此，本文將基于Redis提供條件查詢+分頁的技術(shù)解決方案。

注：本文只提供實(shí)現(xiàn)思路，并不提供實(shí)現(xiàn)的代碼

本文將從四個(gè)部分進(jìn)行說明：

分頁實(shí)現(xiàn)

模糊條件查詢實(shí)現(xiàn)

分頁和模糊條件查詢的組合實(shí)現(xiàn)

優(yōu)化方案

大家可以直接跳到自己需要的部分進(jìn)行閱讀。

Redis的分頁實(shí)現(xiàn)

我們通常習(xí)慣于在Mysql、Oracle這樣持久化數(shù)據(jù)庫中實(shí)現(xiàn)分頁查詢，但是基于某些特殊的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，我們的數(shù)據(jù)并未持久化到了數(shù)據(jù)庫中或是出于查詢速度上的考慮將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)加載到了緩存數(shù)據(jù)庫中。因此，我們可能需要基于Redis這樣的緩存數(shù)據(jù)庫去進(jìn)行分頁查詢。

Redis的分頁查詢的實(shí)現(xiàn)是基于Redis提供的ZSet數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的，ZSet全稱為Sorted Set，該結(jié)構(gòu)主要存儲(chǔ)有序集合。下面是它的指令描述以及該指令在分頁實(shí)現(xiàn)中的作用：

ZADD ：SortedSet的添加元素指令ZADD key score member [[score,member]…]會(huì)給每個(gè)添加的元素member綁定一個(gè)用于排序的值score，SortedSet就會(huì)根據(jù)score值的大小對(duì)元素進(jìn)行排序。我們?yōu)橥ǔＡ?xí)慣于將數(shù)據(jù)的時(shí)間屬性當(dāng)作score用于排序，當(dāng)然大家也可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景去選擇排序的目標(biāo)。

ZREVRANGE ：SortedSet中的指令ZREVRANGE key start stop可以返回指定區(qū)間內(nèi)的成員，可以用來做分頁。

ZREM ：SortedSet的指令ZREM key member可以根據(jù)key移除指定的成員，能滿足刪評(píng)論的要求。

所以SortedSet用來做分頁是非常適合的。下面是分頁實(shí)現(xiàn)的演示圖，包含插入新記錄后的查詢情況。

事實(shí)上，Redis中的List結(jié)構(gòu)也是可以實(shí)現(xiàn)分頁，但List無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)排序，并且Zset還可以根據(jù)score進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，取出目標(biāo)score區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)。

所以在實(shí)現(xiàn)上，ZSet往往更加適合我們。當(dāng)然如果你需要插入重復(fù)數(shù)據(jù)的情況下，分頁就可能就需要借助List來實(shí)現(xiàn)了。具體使用那種結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)分頁還是需要根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來進(jìn)行選擇的。

Redis的多條件模糊查詢實(shí)現(xiàn)

Redis是key-value類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，通過key直接取數(shù)據(jù)雖然很方便，但是并未提供像mysql那樣方便的sql條件查詢支持。因此我們需要借助Redis提供的結(jié)構(gòu)和功能去自己實(shí)現(xiàn)模糊條件查詢功能。

事實(shí)上，Redis的模糊條件查詢是基于Hash實(shí)現(xiàn)的，我們可以將數(shù)據(jù)的某些條件值作為hash的key值，并數(shù)據(jù)本身作為value進(jìn)行存儲(chǔ)。然后通過Hash提供的HSCAN指令去遍歷所有的key進(jìn)行篩選，得到我們符合條件的所有key值（hscan可以進(jìn)行模式匹配）。

為了方便，我們通常將符合條件的key全部放入到一個(gè)Set或是List中。這樣一來，我們就可以根據(jù)得到的key值去取出相應(yīng)的數(shù)據(jù)了。下面是模糊查詢的演示圖(其中field中的命名規(guī)則為:<姓名>:<性別>，value為用戶詳情的json串)。

查詢所有性別為女的用戶

查詢所有名字中姓阿的用戶

HSCAN雖然為我們提供了模式匹配的功能，但這種匹配是基于遍歷實(shí)現(xiàn)的，每一次匹配都需要遍歷全部的key，效率上并不高。因此在下面一節(jié)會(huì)這方面進(jìn)行補(bǔ)充，本節(jié)只談如何實(shí)現(xiàn)模糊匹配。

Redis的分頁+多條件模糊查詢組合實(shí)現(xiàn)

前面分別單獨(dú)敘述了如何實(shí)現(xiàn)Redis的分頁和多條件某查詢。在實(shí)際使用中，單獨(dú)使用ZSet實(shí)現(xiàn)分頁已經(jīng)能夠展現(xiàn)不錯(cuò)的性能了，但存在一個(gè)問題是我們所分頁的數(shù)據(jù)往往是伴隨著一些動(dòng)態(tài)的篩選條件的，而ZSet并不提供這樣的功能。

面對(duì)這種情況，我們通常有兩種解決方案：

如果數(shù)據(jù)已經(jīng)存儲(chǔ)在了持久化數(shù)據(jù)庫中，我們可以每次在數(shù)據(jù)庫中做好條件查詢?cè)賹?shù)據(jù)放入Redis中進(jìn)行分頁。

在Redis中實(shí)現(xiàn)多條件模糊查詢并分頁。

前者方案其實(shí)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，但缺點(diǎn)在于數(shù)據(jù)有時(shí)候并不一定都在持久化數(shù)據(jù)庫中。在有些業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，我們的數(shù)據(jù)為了展現(xiàn)更好的并發(fā)性以及高響應(yīng)，我們的數(shù)據(jù)會(huì)先放置在緩存數(shù)據(jù)庫中，等到某個(gè)時(shí)間或者滿足某種條件時(shí)再持久化到數(shù)據(jù)庫中。

在這種情況下我們第一個(gè)方案就不起作用了，需要使用第二個(gè)方案。因此，下面將介紹如何實(shí)現(xiàn)多條件模糊查詢的基礎(chǔ)上進(jìn)行分頁。

實(shí)現(xiàn)思路

首先我們可以采用多條件模糊查詢章節(jié)所說的方式，將我們所涉及到的條件字段作為hash的field，而數(shù)據(jù)的內(nèi)容則作為對(duì)應(yīng)value進(jìn)行存儲(chǔ)(一般以json格式存儲(chǔ)，方便反序列化)。

我們需要實(shí)現(xiàn)約定好查詢的格式，用前面一節(jié)的例子來說，field中的命名規(guī)則為:<姓名>:<性別>，我們每次可以通過"*"來實(shí)現(xiàn)我們希望的模糊匹配條件，比如“*：*：男”就是匹配所有男性數(shù)據(jù)，“100*：*：*”就是匹配所有id前綴為100的用戶。

當(dāng)我們拿到了匹配串后我們先去Redis中尋找是否存在以該匹配串為key的ZSet，如果沒有則通過Redis提供的HSCAN遍歷所有hash的field，得到所有符合條件的field，并將其放入一個(gè)ZSet集合，同時(shí)將這個(gè)集合的key設(shè)置為我們的條件匹配串。如果已經(jīng)存在了，則直接對(duì)這個(gè)ZSet進(jìn)行分頁查詢即可。對(duì)ZSet進(jìn)行分頁的方式已經(jīng)在前面敘述過了。通過這樣的方式我們就實(shí)現(xiàn)了最簡(jiǎn)單的分頁+多條件模糊查詢。

上圖中，由于并未在緩存數(shù)據(jù)庫中找到符合的ZSet集合，我們將根據(jù)匹配串生成一個(gè)新的集合用于分頁。

性能優(yōu)化方案

雖然上文實(shí)現(xiàn)了多條件模糊查詢+分頁的功能，但是在時(shí)間開發(fā)中，我們不能無限制的生成新的集合，因?yàn)槠ヅ浯呛芏鄻踊模@會(huì)給緩存帶來巨大的壓力。

因此我們?cè)谏杉蠒r(shí)可以賦予這個(gè)集合一個(gè)過期時(shí)間，到期集合會(huì)自動(dòng)銷毀。因?yàn)楦鶕?jù)時(shí)間局部性原理，我們?cè)谝欢螘r(shí)間內(nèi)不訪問的數(shù)據(jù)大概率在很長一頓時(shí)間內(nèi)也不會(huì)再訪問。而對(duì)于命中的集合，我們將更新其過期時(shí)間。

同時(shí)，我們數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性也是一個(gè)問題，因?yàn)槲覀兊募鲜窃谏杉蠒r(shí)的Hash內(nèi)容決定的，對(duì)于新插入到Hash的數(shù)據(jù)，集合是無法探知的，因此有兩種解決方案：

第一種是插入到Hash時(shí)同時(shí)再插入到其他相應(yīng)的集合中，保證數(shù)據(jù)一直是最新的，這種方式需要增加特殊前綴用于識(shí)別，否則我們也不清楚到底要插入到哪些集合中。

第二種方式是定時(shí)更新，這種方式比較省力，但無法保證分頁數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性。因此具體怎么選擇還是取決于業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

總結(jié)

本文大概地描述了實(shí)現(xiàn)分頁和多條件模糊查詢的方案，希望能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?/p>

編輯：黃飛