Redis 作為一款高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 String、List、Set、SortedSet 和 Hash 等。通常，我們?cè)?Redis 中根據(jù) key 來(lái)檢索相應(yīng)的值，但 Redis 并不原生支持模糊查詢功能。因此，在需要進(jìn)行分頁(yè)、排序以及復(fù)雜條件檢索（如評(píng)論管理、時(shí)間線排序、搜索等）的場(chǎng)景下，直接使用 Redis 可能無(wú)法滿足需求。

本文將基于 Redis 設(shè)計(jì)一種高效的分頁(yè)與模糊查詢方案，結(jié)合 Spring Boot 3.4，提供思路和實(shí)踐方法，幫助大家更好地利用 Redis 提升查詢性能。

方案設(shè)計(jì)

Redis 實(shí)現(xiàn)分頁(yè)查詢

在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如 MySQL、Oracle）中，分頁(yè)通常依賴 LIMIT 和 OFFSET 進(jìn)行查詢。但在 Redis 中，我們可以借助 SortedSet（ZSet）來(lái)高效實(shí)現(xiàn)分頁(yè)。

關(guān)鍵指令解析

• ZADD key score member向有序集合中添加元素，并指定排序權(quán)重 score。
• ZREVRANGE key start stop按照 score 逆序返回指定范圍的元素，用于分頁(yè)。
• ZREM key member從有序集合中移除某個(gè)元素，適用于刪除操作。

通常，我們會(huì)將數(shù)據(jù)的時(shí)間戳作為 score 進(jìn)行排序，從而實(shí)現(xiàn)基于時(shí)間的分頁(yè)檢索。SortedSet 相較于 List 具有自動(dòng)排序的能力，并且可以根據(jù) score 進(jìn)行篩選，使其成為更適合分頁(yè)查詢的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

Redis 實(shí)現(xiàn)模糊查詢

由于 Redis 是基于 key-value 存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并不具備 SQL 級(jí)別的查詢能力，因此我們需要利用 Redis 提供的 Hash 結(jié)構(gòu)自行實(shí)現(xiàn)模糊查詢。

HSCAN 指令實(shí)現(xiàn)模糊匹配

Redis 的 HSCAN 指令允許遍歷 Hash 結(jié)構(gòu)中的 key，并支持模式匹配。

示例存儲(chǔ)格式：

field： <id>:<姓名>:<性別>
value： {"id": 1001, "name": "張三", "gender": "男"}

查詢示例：

• HSCAN user_data 0 MATCH *:*:男 —— 獲取所有性別為“男”的用戶。
• HSCAN user_data 0 MATCH 100*:*:* —— 獲取所有 ID 以 100 開(kāi)頭的用戶。

分頁(yè)+多條件模糊查詢的組合實(shí)現(xiàn)

分頁(yè)和模糊查詢各自獨(dú)立實(shí)現(xiàn)后，我們需要將它們結(jié)合，支持在模糊查詢的基礎(chǔ)上進(jìn)行分頁(yè)。

方案思路

1. 模糊查詢階段使用 HSCAN 遍歷 Hash，篩選符合條件的 field，將匹配的 key 存入 Redis 的一個(gè)臨時(shí) ZSet 集合。
2. 分頁(yè)階段在 Redis 中查詢?cè)?ZSet 集合，并使用 ZREVRANGE 進(jìn)行分頁(yè)。
3. 緩存優(yōu)化為 ZSet 集合設(shè)置 TTL，避免 Redis 負(fù)載過(guò)高。

性能優(yōu)化策略

1. 設(shè)置過(guò)期時(shí)間

• 生成的 ZSet 結(jié)果集合可設(shè)置短時(shí)間 TTL，避免緩存過(guò)載。
• 在訪問(wèn)集合時(shí)重置 TTL，延長(zhǎng)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的生命周期。

2. 實(shí)時(shí)性保障

• 插入新數(shù)據(jù)時(shí)，需同步更新 ZSet 相關(guān)集合。

• 或者，定期觸發(fā)批量更新，減少實(shí)時(shí)更新的開(kāi)銷。

代碼示例

1. 在 Redis 中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;

public void saveData(String key, String value, double score) {
    redisTemplate.opsForZSet().add("data_zset", value, score);
}

2. 分頁(yè)查詢

public Set<String> getPaginatedData(int page, int pageSize) {
    int start = (page - 1) * pageSize;
    int end = start + pageSize - 1;
    return redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("data_zset", start, end);
}

3. 模糊查詢

public List<String> fuzzySearch(String pattern) {
    List<String> result = new ArrayList<>();
    Cursor<Map.Entry<Object, Object>> cursor = redisTemplate.opsForHash().scan("user_data", ScanOptions.scanOptions().match(pattern).build());
    while (cursor.hasNext()) {
        result.add(cursor.next().getKey().toString());
    }
    return result;
}

結(jié)論

本文介紹了一種基于 Redis 實(shí)現(xiàn)高性能分頁(yè)+多條件模糊查詢的思路。通過(guò) SortedSet 進(jìn)行分頁(yè)，結(jié)合 Hash 結(jié)構(gòu)與 HSCAN 實(shí)現(xiàn)模糊匹配，并優(yōu)化查詢效率，能夠大幅提升查詢性能。希望本文的方案能夠幫助大家更高效地使用 Redis 進(jìn)行復(fù)雜查詢優(yōu)化。