场景如果你是做后端开发的，你肯定实现过列表查询接口。当然，有的查询条件很简单，一条SQL就可以搞定，但有的查询条件却极其复杂。各种不合理的设计，让查询接口变得异常难写，然后加班就更不用说了（不知道大家有没有这种感觉~）。让我们从一个例子开始，这是一个购物网站的搜索条件。如果让你实现这样一个搜索界面，你会如何实现呢？（当然你说借助搜索引擎，比如Elasticsearch就可以实现。但是我这里想说的是，如果你想自己实现怎么办？）从上图可以看出，搜索分为6个类别，每个类别又分为子类别。中间，大类的条件是各个类的交集。每个子类都有单选、多选、自定义的情况，最后输出满足条件的结果集。好了，既然需求明确了，那我们就开始实现吧。关注公众号Java技术栈回复面试，即可获得整理好的Redis系列面试题及全部答案。实现1是第一个同学A，他是写SQL的“专家”。小A自信地说：“不就是一个查询接口吗？有很多条件，但以我丰富的SQL经验，这对我来说并不难。”于是我写了如下代码（这里以MYSQL为例）：select...fromtable_1leftjointable_2leftjointable_3leftjoin(select...fromtable_xwhere...)tmp_1...where...orderby...limitm,n代码运行在测试环境，和结果好像是Matched，所以准备pre-release。本次预发布，问题开始暴露。预发布是为了尽可能真实的在线上环境，所以数据量自然要比测试大很多。那么这么复杂的SQL，其执行效率可想而知。测试同学果断敲回小A的代码，实现2总结了A失败的教训，B开始优化SQL。首先，他使用explain关键字来分析SQL性能，对所有有索引的地方都加了索引。同时将一个复杂的SQL拆分成多个SQL，计算结果在程序内存中计算。这篇Explain是最全的总结，推荐阅读。伪代码如下：$result_1=query('select...fromtable_1where...');$result_2=query('select...fromtable_2where...');$result_3=query('select...fromtable_3where...');...$result=array_intersect($result_1,$result_2,$result_3,...);这个方案在性能上明显比第一个要好很多，但是在接受功能的时候，产品经理还是觉得查询速度不够快。MySQL实现了一个简单版本的搜索引擎，请参阅此推荐。小B自己也知道，每次查询都会多次查询数据库，而且有一些历史原因和一些条件不能用于单表查询，所以查询的等待时间在所难免。实现3个小C，从上面的方案可以看出优化空间。他发现小B的思维没有问题。他将复杂的条件进行拆分，计算每个子维度的结果集，最后将所有的子结果集组合起来，得到最终想要的结果。于是他突发奇想，能不能把每个子维度的结果集都提前缓存起来，这样在查询的时候就可以直接取到想要的子集，而不用每次都去查数据库计算。这里小C使用Redis来存储缓存数据。使用它的主要原因是它提供了多种数据结构，并且在Redis中进行集合的交集和并集操作非常容易。具体方案如图所示：这里，这里的每个条件都预先将计算出的结果集ID存储在对应的key中，选择的数据结构是一个集合（Set）。查询操作包括：子类单选：根据条件键直接获取对应的结果集；子类多选：根据多个条件键进行并集运算，得到对应的结果集；最终结果：将要得到的所有子类结果集合相交得到最终结果；这其实就是所谓的反向索引。在这里您会发现缺少价格条件。从需求可以看出，价格条件是一个区间，而且是无穷大。因此，无法实现上述条件穷举的key-value方法。这里我们使用Redis的另一种数据结构来实现，有序集（SortedSet）：将所有商品加入到有序集中，Key为价格，value为商品ID，每个value对应的score为该商品的值物价。这样，在Redis的有序集合中，就可以通过ZRANGEBYSCORE命令，根据score（价格）区间得到对应的结果集。至此方案3的优化已经完成，通过缓存的方式实现了数据的查询和计算分离。每次查找时，只需简单地查找Redis几次即可得到结果。查询速度满足验收要求。扩展分页这里你可能发现了一个严重的功能缺陷，列表查询怎么能没有分页呢。对，马上看看Redis是如何实现分页的。关注公众号Java技术栈回复面试，即可获得整理好的Redis系列面试题及全部答案。分页主要涉及排序。为简单起见，以创建时间为例。如图：图中蓝色部分是以创建时间为分值的有序商品集合，蓝色下方的结果集是条件计算的结果。通过ZINTERSTORE命令，结果集的权重为0，商品时间结果为1，取交集得到的结果集赋值给一个新的有序的创建时间分数集。对新结果集的操作可以得到分页需要的所有数据：总页数为：ZCOUNT命令当前页内容：ZRANGE命令如果倒序排列：ZREVRANGE命令数据更新有两种方式更新索引数据。一种是通过商品数据的修改实时触发更新操作，另一种是通过定时脚本进行批量更新。这里需要注意的是，对于索引内容的更新，如果是暴力删除Key，那么就是重置Key。因为Redis中的这两个操作不会原子执行，所以中间可能会有间隙。建议只移除集合中的无效元素并添加新元素。性能优化Redis是内存级别的操作，所以单次查询会很快。但是如果我们的实现会进行多次Redis操作，Redis的多次连接次数可能是不必要的时间消耗。通过使用MULTI命令，启动一个事务，将Redis的多个操作放在一个事务中，最后通过EXEC进行原子执行（注意：这里所谓的事务只是在一个连接中执行多个操作，如果执行失败的话过程中遇到，不会回滚）。总结这只是一个使用Redis优化查询搜索的简单demo。与现有的开源搜索引擎相比，它更轻巧，学习成本也相应更低。其次，它的一些思路和开源搜索引擎有些相似。如果加上分词，还可以实现类似全文搜索的功能。
