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在 Java 中使用 Redis 处理用户表分页时，需结合其数据结构特性优化存储和查询

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1. 数据结构设计

场景需求

• 用户表字段：id, name, age, register_time（注册时间）
• 分页要求：按注册时间倒序分页展示，每页 10 条。

存储方案

1. Sorted Set (ZSet) 存储排序关系

   • Key：users:register_time
   • Member：用户 ID（如 1001）
   • Score：注册时间戳（如 1717027892）

   ZADD users:register_time 1717027892 1001
   

2. Hash 存储用户详情

   • Key：user:{id}（如 user:1001）
   • Field-Value：用户字段（如 name, age）

   HSET user:1001 name "Alice" age 25
   

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2. 分页查询实现

步骤分解

1. 从 ZSet 中分页获取用户 ID
   使用 ZREVRANGE 按注册时间倒序查询指定页码的 ID 范围。
2. 批量获取用户详情
   通过 Pipeline 批量操作减少网络开销。

Java 代码示例

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.Response;
import java.util.List;
import java.util.Set;public class UserPagination {public static List<User> getUsersByPage(Jedis jedis, int page, int pageSize) {// 计算分页范围long start = (page - 1) * pageSize;long end = start + pageSize - 1;// 1. 获取当前页的用户ID（倒序）Set<String> userIds = jedis.zrevrange("users:register_time", start, end);// 2. 批量获取用户详情Pipeline pipeline = jedis.pipelined();List<Response<List<String>>> userResponses = userIds.stream().map(userId -> pipeline.hmget("user:" + userId, "name", "age")).collect(Collectors.toList());pipeline.sync();// 3. 组装用户对象return userResponses.stream().map(response -> {List<String> fields = response.get();return new User(fields.get(0), Integer.parseInt(fields.get(1)));}).collect(Collectors.toList());}
}

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3. 性能优化策略

存储优化

• 数据拆分：分离排序数据（ZSet）和详情数据（Hash），避免冗余。
• 内存压缩：启用 Redis 的 hash-max-ziplist-value 压缩配置，优化 Hash 存储。

查询优化

• Pipeline 批量操作：减少网络往返次数。
• 局部缓存：缓存高频访问的页（如首页）数据。

扩展性优化

• 分片存储：若用户量极大，按用户 ID 哈希分片存储到不同 Redis 实例。
• 多维度排序：为不同排序字段（如年龄、积分）建立多个 ZSet。

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4. 处理数据更新

新增用户

public void addUser(Jedis jedis, String userId, String name, int age, long registerTime) {// 1. 存储用户详情jedis.hset("user:" + userId, Map.of("name", name, "age", String.valueOf(age)));// 2. 更新排序集合jedis.zadd("users:register_time", registerTime, userId);
}

更新用户积分（多排序维度）

public void updateUserScore(Jedis jedis, String userId, double newScore) {// 使用事务保证原子性jedis.multi();jedis.zadd("users:score", newScore, userId);jedis.hset("user:" + userId, "score", String.valueOf(newScore));jedis.exec();
}

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5. 深度分页处理

问题分析

• 传统 OFFSET 模式（如 ZREVRANGE start end）在深度分页时仍高效（Redis 基于内存操作）。
• 若需优化超大数据集，可结合游标（Cursor）或时间范围过滤：

  // 按时间范围分页（假设每页按时间倒序）
  long lastTimestamp = getLastPageTimestamp(); // 上一页最后一条的时间戳
  Set<String> userIds = jedis.zrevrangeByScore("users:register_time", lastTimestamp - 1, 0, 0, pageSize);
  

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这样才能又快，又不怕数据量大

• 核心思路：利用 ZSet 天然排序能力 + Hash 存储详情，通过 Pipeline 批量操作提升性能。
• 适用场景：高频读取、按固定字段排序的分页需求（如用户列表、排行榜）。
• 进阶优化：分片、多级缓存、游标分页等应对超大规模数据。