我们都知道，通过缓存查询的结果，可以极大的提升系统的服务能力，以及降低底层服务或者是数据库的压力。对于有分页条件的缓存，我们也可以按照不同的分页条件来缓存多个key。
基于SortedSet的分页查询缓存方案
首先想到的解决方法是使用@see ListOperations<K, V>不再根据分页条件使用多个key，而是使用一个key，也不分页将全部的数据缓存到redis中，然后按照分页条件使用range(key,start,limit)获取分页的结果。 （推荐学习：Redis视频教程）
这个会导致一个问题，当缓存失效时，并发的写缓存会导致出现重复数据，所以想到通过使用set来处理并发时的重复数据，@see ZSetOperations<K, V>
代码逻辑如下：
range(key,start,limit)按照分页条件获取缓存，命中则直接返回 缓存未命中，查询（没有分页条件）数据库或是调用（没有分页）底层接口 add(key,valueScoreMap<value,score>)写入缓存，expire设置缓存时间 当需要清理缓存时，直接删除key，如果是因为数据新增和删除，可以add(key,value,score)或remove(key,value)
redis中会按照score分值升序排列map中的数据，一般的，score分值是sql语句的order by filedA的filedA的值，这样能保证数据一致性
但是这种方式也存在一定问题：
这个key缓存的value确实是热数据，但可能只有少数数据被频繁使用其余的可能根本就未被使用，比如数据有100页，实际可能只会用到前10页，这也会导致缓存空间的浪费，如果使用了redis虚拟内存，也会有一定影响
sql查询由原来的分页查询变成了不分页查询，缓存失效后，系统的处理能力较之前会有下降，尤其是对于大表
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