使用Redis的List实现缓存分页信息

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

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 是只读操作，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：

start = (pageNum - 1) * pageSize
stop = pageNum * pageSize - 1

3. 完整实战示例

（1）初始化测试数据

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

# 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）：

LRANGE article:list 0 4  # 返回 [101, 102, 103, 104, 105]

第 2 页（每页 5 条）：

LRANGE article:list 5 9  # 返回 [106, 107, 108, 109, 110]

查询所有数据（兜底场景）：

LRANGE article:list 0 -1  # 返回全部 10 条数据

三、List 分页相关辅助 API

实战：结合 LLEN 计算总页数

# 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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