一、前言

最近在做一个业务，场景是这样的：用户批量导入数据，程序需要把导入数据与现有数据库对比，解析成（新增/变更/异常）三个数据，因为用户还需要对这些数据进行部分的修改/删除，因此当时的方案是把数据存放到redis里面，在最后用户确认变更提交的时候再从redis拿数据存到数据库。这三个数据要分开展示，又由于每一项的数据量都很大，因此要做一个分页展示。

二、设计方案

为了做分页，考虑使用有序的集合来存储数据，选择了zSet数据结构，使用score来从1开始记录每一项的序号，再通过用户传进来的pageSize和pageNum来计算应该取哪个范围的数据。

项目使用的是Springboot，使用redisTemplate来操作。

三、示例代码

3.1 分页获取Redis数据代码

/**
     * 分页查询zset数据，zset的数据score需要是从1开始递增
     *
     * @param key
     * @param pageNum
     * @param pageSize
     * @return
     */
public Set zSetGetByPage(String key, int pageNum, int pageSize) {
    try {
        if (redisTemplate.hasKey(key)) {
            int start = (pageNum - 1) * pageSize;
            int end = pageNum * pageSize - 1;
            Long size = redisTemplate.opsForZSet().size(key);
            if (end > size) {
                end = -1;
            }
            return redisTemplate.opsForZSet().range(key, start, end);
        } else {
            return null;
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return null;
    }
}

3.2 将数据存到Redis

这里需要注意的是，将每一个对象存到zSet的时候，必须设置score，并且score需要从1开始。

Map addCompCacheMap = new HashMap<Integer, String>();
for (int i = 0; i < addCompList.size(); i++) {
    AddDataCacheVo addDataCacheVo = new AddDataCacheVo();
    CompanyImportVo companyImportVo = addCompList.get(i);
    BeanUtils.copyProperties(companyImportVo, addDataCacheVo);
    addDataCacheVo.setKey(userNo + "-add-importData");
    addDataCacheVo.setScore((i + 1) + "");
    addCompCacheMap.put(i + 1, JSON.toJSONString(addDataCacheVo));
}
LOG.info("开始写入新增数据缓存");
if (addCompCacheMap.size() > 0) {
    redisUtil.executePipelined(userNo + "-add-importData", addCompCacheMap);
}
LOG.info("完成写入新增数据缓存");

具体的redisUtil.executePipelined代码可以查看这个博客，链接：Springboot Redis使用pipeline进行批量插入数据优化