使用 Redis 的 List 实现缓存分页信息(模拟 limit offset 的 SQL 语句)

文章目录

    • [一、Redis List 分页的核心价值](#一、Redis List 分页的核心价值)
    • [二、核心 API 与分页实现逻辑](#二、核心 API 与分页实现逻辑)
    • [三、List 分页相关辅助 API](#三、List 分页相关辅助 API)
      • [实战:结合 LLEN 计算总页数](#实战:结合 LLEN 计算总页数)
    • [四、Redis List 分页的优势与局限](#四、Redis List 分页的优势与局限)
      • [1. 优势](#1. 优势)
      • [2. 局限](#2. 局限)
    • 五、最佳实践
      • [1. 适用场景](#1. 适用场景)
      • [2. 避坑点](#2. 避坑点)
      • [3. 替代方案(补充)](#3. 替代方案(补充))
    • 六、小结

一、Redis List 分页的核心价值

Redis List 是基于双向链表 实现的有序集合(按插入顺序排序),借助 lrange 命令可快速实现分页查询,相比传统数据库(如 MySQL)的 limit offset 分页,Redis List 分页在热点数据、小范围分页场景下性能更稳定,且纯内存操作响应耗时极低,常被用于缓存"最新文章列表、评论列表、消息列表"等按时间排序的分页场景。

二、核心 API 与分页实现逻辑

1. 核心分页命令:LRANGE(只读,不修改原数据)

(1)命令格式
redis 复制代码
LRANGE key start stop
  • key:List 类型的键名;
  • start:起始索引(从 0 开始,负数表示倒数,如 -1 代表最后一个元素);
  • stop:结束索引(包含该索引,-1 可表示查询所有元素)。
(2)核心特性

LRANGE只读操作 ,仅返回指定范围的元素,不会移除 List 中的元素(区别于 LPOP/RPOP 等删除类命令)。

2. 分页实现公式(通用)

假设分页参数为:

  • pageNum:当前页码(从 1 开始);
  • pageSize:每页展示条数;

则分页的索引计算规则:

复制代码
start = (pageNum - 1) * pageSize
stop = pageNum * pageSize - 1

3. 完整实战示例

(1)初始化测试数据

article:list(文章 ID 列表)插入 10 条数据(按发布时间从新到旧排序):

redis 复制代码
# 从右侧插入(保证新数据在列表头部/尾部,根据业务调整)
RPUSH article:list 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110
(2)分页查询操作
  • 第 1 页(每页 5 条):

    redis 复制代码
    LRANGE article:list 0 4  # 返回 [101, 102, 103, 104, 105]
  • 第 2 页(每页 5 条):

    redis 复制代码
    LRANGE article:list 5 9  # 返回 [106, 107, 108, 109, 110]
  • 查询所有数据(兜底场景):

    redis 复制代码
    LRANGE article:list 0 -1  # 返回全部 10 条数据

三、List 分页相关辅助 API

命令 作用 示例
RPUSH/LPUSH 向 List 尾部/头部插入数据(初始化分页数据) RPUSH article:list 111 112
LLEN 获取 List 总长度(计算总页数) LLEN article:list → 返回 10
LPOP/RPOP 移除并返回头部/尾部元素(清理过期数据) LPOP article:list → 返回 101
LTRIM 修剪 List,仅保留指定范围元素(分页后清理) LTRIM article:list 0 99

实战:结合 LLEN 计算总页数

redis 复制代码
# 1. 获取总条数
LLEN article:list → 10
# 2. 计算总页数(每页 5 条)
总页数 = CEIL(总条数 / pageSize) → CEIL(10/5) = 2

四、Redis List 分页的优势与局限

1. 优势

  • 性能稳定:纯内存操作,小范围分页(前几页)耗时微秒级,远快于 MySQL 大 offset 分页;
  • 实现简单 :仅需 LRANGE 命令,无需复杂语法,开发成本低;
  • 有序性保障:List 按插入顺序排序,天然适配"最新优先"类分页场景(如消息、评论)。

2. 局限

  • 索引访问性能 :List 底层是双向链表,LRANGE 按索引访问为 O(n) 复杂度,分页 offset 过大(如查询第 1000 页)时性能下降;
  • 排序能力弱:仅支持插入顺序(某端插入时候的顺序,取决于用法),无法按自定义字段(如时间、热度)排序;
  • 数据量限制:不适用于超大规模 List(百万级以上),易导致内存占用过高。

五、最佳实践

1. 适用场景

  • 热点分页:仅需查询前 N 页(如前 10 页)的场景(如首页文章列表);
  • 有序列表:数据按插入顺序展示,无需自定义排序(如用户消息流)。

2. 避坑点

  • 不要用 LRANGE 做超大 offset 分页:offset 过大时,建议改用 Sorted Set(ZSET )+ 游标分页
  • 区分"查询"与"删除":LRANGE 仅查询,如需"取数据并删除",可结合 LRANGE + LTRIM
  • 控制 List 长度:通过 LTRIM 定期清理过期数据,避免 List 无限膨胀(如仅保留最近 1000 条)。

3. 替代方案(补充)

若需按自定义字段排序 / 超大分页 ,建议使用 Redis Sorted Set(ZSET ),通过 ZRANGE 实现分页,兼顾排序与高性能。

六、小结

Redis List + LRANGE 是实现"简单有序分页"的最优解,核心优势是实现简单、性能稳定,适合热点小范围分页场景;使用时需注意控制 List 长度、避免超大 offset 分页,若需更复杂的排序/分页需求,可切换至 ZSET 实现。

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