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隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的規(guī)模不斷增長(zhǎng)，以及高并發(fā)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，系統(tǒng)的性能受到了尤其宗的考驗(yàn)，為了提升系統(tǒng)的性能，就必須采取辦法解決性能問(wèn)題，其中常用的措施之一便是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的緩存技術(shù)的應(yīng)用，目前Redis在緩存方面也非常常用受歡迎，那么如何合理利用Redis來(lái)提升系統(tǒng)性能呢？
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為了避免加載數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)內(nèi)存溢出，需要引入分頁(yè)技術(shù)，即分批加載數(shù)據(jù)到Redis中，具體步驟為：
1. 首先定義一個(gè)方法，以數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)的結(jié)果為參數(shù)，此方法支持是分頁(yè)參數(shù)，如果分頁(yè)參數(shù)為空，表示獲取所有數(shù)據(jù)；
2. 根據(jù)分頁(yè)參數(shù)，每次去數(shù)據(jù)庫(kù)中取指定范圍數(shù)據(jù)，通過(guò)一定方式處理取出數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為Json格式并序列化；
3. 將Json格式序列化的數(shù)據(jù)緩存到Redis，這里定義一個(gè)hash類(lèi)型，第一個(gè)參數(shù)是表名，第二個(gè)參數(shù)是分頁(yè)參數(shù)，當(dāng)系統(tǒng)需要該表的某一頁(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，取此hash表中該分頁(yè)參數(shù)對(duì)應(yīng)的頁(yè)數(shù)據(jù)；
4. 當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)的表數(shù)據(jù)更新時(shí)，需要將Redis中的緩存數(shù)據(jù)去更新，可以通過(guò)已經(jīng)存在Redis中的分頁(yè)參數(shù)取出待更新數(shù)據(jù)，更新后存儲(chǔ)至Redis中。
通過(guò)以上步驟，可以分批加載數(shù)據(jù)到Redis中，并可以通過(guò)緩存技術(shù)減少多次訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)，從而提升系統(tǒng)性能。
例子：
public void LoadData(String tableName, Parameter parameter)
{
// paramet支持分頁(yè)
PageParam page = parameter.getPage();
// 獲取該表總記錄數(shù)
int total = selectCount(tableName);
int totalPage = total % pageSize > 0 ? total / pageSize + 1 : total / pageSize;
// 循環(huán)每一頁(yè)取數(shù)據(jù)
for(int i = 1; i
{
// 取出每一頁(yè)的數(shù)據(jù)
ListdataList = selectData(tableName, pageSize, pageNo);
// 將該頁(yè)數(shù)據(jù)序列為Json格式
String jsonStr = JSON.toJSONString(dataList);
// 緩存至Redis
hashOps.put(tableName, page.toString(), jsonStr);
}
}
public void UpdateData(String tableName, Parameter parameter)
{
// 取出待更新數(shù)據(jù)
ListdataList = selectData(tableName, parameter);
// 將該頁(yè)數(shù)據(jù)序列為Json格式
String jsonStr = JSON.toJSONString(dataList);
// 更新Redis中的緩存數(shù)據(jù)
hashOps.put(tableName, parameter.toString(), jsonStr);
}
通過(guò)引入Redis實(shí)現(xiàn)分批加載，有助于減少數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)次數(shù)，減少開(kāi)銷(xiāo)，從而解決系統(tǒng)性能問(wèn)題，提升整體系統(tǒng)性能。
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當(dāng)前標(biāo)題：提升系統(tǒng)性能分批加載數(shù)據(jù)到Redis中（分批加載到Redis）
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