基于redis做缓存分页1、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 。
2、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 。
3、数据以ID为key缓存到Redis里；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 。
4、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 。
5、Redis 是由意大利人Salvatore Sanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库 。
6、String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的 ， 我们常使用的 set key value 命令就是字符串 。
Redis分布式锁的原理是什么?如何续期?1、所以这个就是redis cluster，或者是redis master-slave架构的主从异步复制导致的redis分布式锁的最大缺陷：在redis master实例宕机的时候，可能导致多个客户端同时完成加锁 。
2、分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式 。原理就是，当我们要实现分布式锁，最简单的方式可能就是直接创建一张锁表，然后通过操作该表中的数据来实现了 。
3、在使用分布式锁的时候，其实就是采用了「自动续期」的方案来避免锁过期，这个守护线程我们一般也把它叫做「看门狗」线程 。这个方案可以说很 OK 了，能想到这些的优化点已经击败一大批程序猿了 。
4、如果没有其他线程占用，则就可以通过添加分布式锁来占用这个资源，然后再执行后续的任务，在任务执行完成之后，再释放分布式锁 ， 其他线程就可以继续使用这个资源了 。
5、首先 ， 分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量 。
redis怎么做分页1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、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 。
如何对分库后的数据进行分页查询1、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 。
2、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 。
3、使用子查询优化大数据量分页查询 这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况 。
4、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 。
5、如果Limit+pageSizeCount，那么需要从A 表取部分数据从B表取一部分数据 。如果limitA表41条 那么需要从B表取数据，如果B数据依然不足，那么重复以上的步骤 。
6、如果只是为了分页，可以考虑这种分表，就是表的id是范围性的，且id是连续的 ， 比如第一张表id是1到10万，第二张是10万到20万 ， 这样分页应该没什么问题 。
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、例如 ， Redis会根据元素的大小选择合适的编码方式，对较小的整数值采用特殊编码形式，可以节约内存 。可以通过合理设置整数值的范围来优化内存占用 。调整集合的rehash阈值，避免频繁rehash 。
4、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 。
5、Redis哈希为了避免整个rehash过程中服务被阻塞，采用了渐进式的rehash ， 即rehash程序激活后，并不是 马上执行直到完成，而是分多次，渐进式（incremental）的完成 。
4、Redis高性能的根本原理1、redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中 ， 内存读取速度非常快，如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈 。一般情况下 ， hash查找可以达到每秒数百万次的数量级 。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件 。
2、Redis是一种内存高速cache ， 如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调?。恢辣扔才痰魅】炝硕嗌俦?nbsp;， 并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中 。
3、redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点 。网络高并发，高流量的数据处理 。
4、Redis的高并发能力与其缓存、队列、单线程模型等技术密切相关 。这些技术共同保证了Redis在高并发场景下的高性能和稳定运行 。
5、如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高 ， 取决于机器性能 。锁不是影响性能的主要因素 。
【redislist分页查询 redis分页查找原理】6、Redis使用哨兵机制来实现高可用（HA），其大概工作原理是：以上将Redis节点分为两类：以上是大体的流程，这个流程需要解决以下几个问题：以下来逐个回答这些问题 。哨兵节点通过三个定时监控任务监控Redis数据节点的服务可用性 。
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