redis怎么做分页实现思路 list链表键存储用户ID，用于分页查询 ， 同时用于查询用户总数 ， key为personid 。
redis是类似key_value形式的快速缓存服务 。类型较丰富，可以保存对象、列表等 ， 支持的操作也很丰富，属于内存数据库，且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘 。可设置过期自动删除，速度快 ， 易于使用 。
存储在一个序列集合中，存储数据ID就好了 ， 然后可以正序，倒序 ， 查询，但是你想要加上条件查询，需要做很多的索引 。
把数据ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；当查找数据时 ， 先从Redis里的skip list取出对应的分页数据，得到ID列表 。用multi get从redis上一次性把ID列表里的所有数据都取出来 。
直接使用跨库的多表联合查询 。不建议 。向6台数据库server均发送一个查询请求，然后对所有查询结果进行汇总，再处理分页逻辑 。建立一个总数据库，只负责维护主键和必要的索引 ， 以供分页查询 。
如何对分库后的数据进行分页查询也是在大数据量的前提下，依据概率论 ， 可以假定需要查询的第N页的数据，在子库中都处于第 N/X 页的后面 。
为了解决这个问题，可以采用以下方法：-使用索引进行分页查询 。-使用游标进行分页查询 。-使用缓存进行分页查询 。
因为在使用select id from table limit 10000，10 查询id数据时 ， 默认是对id进行排序，返回的是排序后的id结果，如果我们想按插入顺序查询结果，这样查询出来的结果就与我们的需求不相符 。
如何在redis配置masterName在redis.conf配置文件中，上面的参数代表至少需要3个slaves节点与master节点进行连接 ， 并且master和每个slave的数据同步延迟不能超过10秒 。一旦上面的设定没有匹配上，则master不在提供相应的服务 。
从Redis官网下载对应版本的redis安装包，在本文档中我使用的是3版本 。
在data目录下创建文件夹redis，将redis安装在此目录 。第一步：解压 。第二步：安装，PREFIX=/data/redis用来设置安装目录 。到此，redis已经安装完成，剩下就是配置和启动服务 。
- 启动目标 Redis 服务 。主从复制 步骤：- 设置源 Redis 实例作为 master，目标 Redis 实例作为 slave 。- 在目标 Redis 实例上执行 `SLAVEOF master_host master_port` 命令，将它与源 Redis 实例关联起来 。
- 在目标服务器上关闭 Redis 服务 。- 移动或替换目标服务器上的现有 AOF 文件 。- 启动目标 Redis 服务 。主从复制 步骤：- 设置源 Redis 实例作为 master，目标 Redis 实例作为 slave 。
SpringBoot进阶之Mybatis分页插件MyBatis 的分页插件有很多 ， 其中比较常用的有： Mybatis-Plus 分页插件：基于 Mybatis 的分页插件 ， 可以方便地实现分页查询功能 。
引入分页插件 引入分页插件一共有下面2种方式，推荐使用Maven方式，这种方式方便更新 。
分页依赖于PageHelper的两个静态方式：startPage（）和offsetPage（），两个方法可以同时出现，但是后调用的方法会覆盖前者 。它的使用依赖于PageHelper，可以得到比PageHelper的查询结果更详细的信息 。
就是一个拦截器 ， 对分页数据的拦截 。可是获取分页的时候默认加载了全部 。而且配置了sql日志查询，查看到没有limit或其他分页相关的信息 。解决方法：1 在分页插件那边要配置相关信息，2 正常使用mybatis-plus的crud即可 。
redis中的rehash?1、Redis中所有数据都有key-value，这是通过哈希表实现的 ， redis的字典数据结构保存了两张哈希表，采取了渐进哈希的方法 。
2、渐进式 rehash 采用了 分治 的思想，将 rehash 键值对所需的工作分摊到了每次对字典的增删改查操作上，虽然降低了 redis 服务器的整体吞吐量，但提升了响应速度，不会出现在某次操作时特别慢的情况 。
3、Redis-shake是一个基于golang语言开发的，用于在两个redis之间同步数据的工具，满足用户非常灵活的同步、迁移需求 。
4、随着数据逐步增多，Redis 开始执行 rehash，这个过程分为三步：这个过程看似简单，但是第二步涉及大量的数据拷贝，如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求 。
【redis hash分页 redis分页条件查询】5、所以就需要频繁的 rehash ，每次 rehash 就会创建2倍的内存，造成内存浪费 hash的底层实现为 整数数组intset 或者 hashtable。
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