关于“redis分页php”的问题，小编就整理了【2】个相关介绍“redis分页php”的解答：
redis怎么缓存用户列表，做到可以分页展示？普通分页
一般分页做缓存都是直接查找出来，按页放到缓存里，但是这种缓存方式有很多缺点。
如缓存不能及时更新，一旦数据有变化，所有的之前的分页缓存都失效了。
比如像微博这样的场景，微博下面现在有一个顶次数的排序。这个用传统的分页方式很难应对。
一种思路
最近想到了另一种思路。
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。如果有缺少某些ID的数据，再从数据库里查找，再一块返回给用户，并把查出来的数据按ID缓存到Redis里。
在最后一步，可以有一些小技巧：
比如在缺少一些ID数据的情况下，先直接返回给用户，然后前端再用ajax请求缺少的ID的数据，再动态刷新。
还有一些可能用Lua脚本合并操作的优化，不过考虑到Lua脚本比较慢，可能要仔细测试。
如果是利用Lua脚本的话，可以在一个请求里完成下面的操作：
查找某页的所有文章，返回已缓存的文章的ID及内容，还有不在缓存里的文章的ID列表。
其它的一些东东：
redis如何缓存百万列表数据？回答如下：Redis可以使用列表数据结构来存储和缓存百万个列表数据。以下是一些关于如何使用Redis缓存百万个列表数据的建议：
1. 使用分页：在加载数据时，可以使用Redis的分页功能来逐步加载数据，避免一次性加载所有数据导致内存不足。
2. 使用压缩：如果数据量过大，可以使用Redis的压缩功能来减小数据的存储空间，提高性能。
3. 使用LRU算法：当内存不足时，可以使用Redis的LRU算法来淘汰最近最少使用的数据，释放内存。
4. 使用集群：如果数据量非常大，可以使用Redis的集群功能来扩展数据存储和处理能力。
5. 数据优化：对于需要经常查询的数据，可以使用Redis的数据优化功能，如二级索引等，提高查询效率。
总之，Redis作为一款高性能的缓存数据库，可以有效地缓存百万级别的数据，而且还能够提供多种优化功能和扩展方案来满足不同的业务需求。
服务端分片或客户端分片存储多个list实现
要在Redis中缓存百万列表数据，可以考虑以下几个方面：
数据分片：将大量的列表数据分成多个小块，然后将每个小块分别存储在Redis中。这样可以减少单个列表的长度，提高读写性能。
使用数据结构：Redis提供了不同的数据结构，可以根据具体的需求选择合适的结构。对于列表数据，可以使用List数据结构，通过LPUSH、RPUSH等命令向列表中添加数据，使用LRANGE命令进行读取。
使用分页：如果需要获取大量列表数据的部分内容，可以使用分页机制。通过使用LRANGE命令的start和stop参数，可以指定要获取的数据的范围，实现分页查询。
设置适当的过期时间：根据数据的更新频率和重要性，设置适当的过期时间。如果数据很少变化，可以将过期时间设置较长，减少对数据库的访问。如果数据更新频繁，可以设置较短的过期时间，以确保数据的实时性。
使用数据压缩：如果数据量非常大，可以考虑使用Redis的数据压缩功能。Redis支持对存储在内存中的数据进行压缩，可以减少存储空间的占用。
考虑硬件资源：确保Redis服务器具有足够的内存和处理能力来处理大量的列表数据。根据数据量的大小，可能需要增加服务器的内存容量或使用Redis集群进行分布式缓存。
到此，以上就是小编对于“redis分页php”的问题就介绍到这了，希望介绍关于“redis分页php”的【2】点解答对大家有用。
