Redis 作為一款高性能的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括 String、List、Set、SortedSet 和 Hash 等。通常，我們在 Redis 中根據(jù) key 來檢索相應(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、排序以及復(fù)雜條件檢索（如評論管理、時(shí)間線排序、搜索等）的場景下，直接使用 Redis 可能無法滿足需求。

本文將基于 Redis 設(shè)計(jì)一種高效的分頁與模糊查詢方案，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)分頁查詢

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

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。
• 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 存儲的數(shù)據(jù)庫，并不具備 SQL 級別的查詢能力，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 開頭的用戶。

分頁+多條件模糊查詢的組合實(shí)現(xiàn)

分頁和模糊查詢各自獨(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。

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. 分頁階段在 Redis 中查詢該 ZSet 集合，并使用 ZREVRANGE 進(jìn)行分頁。
3. 緩存優(yōu)化為 ZSet 集合設(shè)置 TTL，避免 Redis 負(fù)載過高。

性能優(yōu)化策略

1. 設(shè)置過期時(shí)間

• 生成的 ZSet 結(jié)果集合可設(shè)置短時(shí)間 TTL，避免緩存過載。
• 在訪問集合時(shí)重置 TTL，延長熱點(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)更新的開銷。

代碼示例

1. 在 Redis 中存儲數(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+多條件模糊查詢的思路。通過 SortedSet 進(jìn)行分頁，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。