分页缓存设计 redis怎么缓存用户列表，做到可以分页展示？
redis怎么缓存用户列表，做到可以分页展示？
General paging
General paging caching是直接查找出来，逐页放入缓存，但是这种缓存方法有很多缺点。
如果无法及时更新缓存，则一旦数据更改，所有以前的分页缓存都将无效。
例如，在像微博这样的场景中，微博下有排名靠前的次数。这在传统的分页中很难处理。
一个主意
最近，我想到了另一个主意。
数据缓存在redis中，ID为key；
数据ID和排序得分保存在redis的skip list中，即Zset；
查找数据时，首先从redis的skip list中提取相应的分页数据，得到ID list。
使用multi-get一次从redis获取ID列表中的所有数据。如果有缺少某个ID的数据，将从数据库中搜索并返回给用户，搜索到的数据将按ID缓存在redis中
在最后一步，您可以有一些提示：
例如，如果缺少某个ID数据，首先直接返回给用户，然后前端使用Ajax请求丢失的ID数据，然后动态刷新。
还有一些优化可能会将操作与Lua脚本合并，但是考虑到Lua脚本比较慢，您可能需要仔细测试它们。
如果您使用的是Lua脚本，则可以在一个请求中完成以下操作：
查找页面上的所有文章，返回缓存文章的ID和内容，以及不在缓存中的文章的ID列表。
其他事项：Lua支持LRU模式，类似memcached。但奇怪的是，没有人这样使用它。
也许redis已经准备好存储redis很长时间了，我不担心内存容量。
为什么MySQL在数据库较大的时候分页查询很慢，如何优化？
正如房东所说，分页查询在我们的实际应用中非常常见，也是问题最多的查询场景。例如，对于下面的简单语句，通常的思考方式是在name、age、register中u在time字段上创建一个复合索引。这样，条件排序可以有效地利用索引，性能得到快速提高。
如上例所示，当limit子句变为“limit 100000，50”时，我们会发现，如果只选择了50条语句，为什么会变慢？
，所以我们会觉得很慢。
通常，在分页查询时，可以在上一页中获取数据标志，以缩小查询范围，如时间。我们可以将上一页的最长时间作为查询条件的一部分。SQL可以优化如下：
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