总结两种常见的长列表分页缓存策略
通常，对于长列表加载的场景，都需要进行分页， 如最近的世界杯体育垂站项目中的赛程页，评论流，直播流。而为了提高分页加载的性能，往往需要对分页进行缓存。 下面总结对两种常见的分页缓存的策略, 适用场景以及各自的优缺点。
策略一： 直接对分页结果缓存
顾名思义，就是直接缓存每次分页查询的结果。
适用场景
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列表长度无法提前预知
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数据和排序不经常变更
优点：
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实现简单
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通常能获得不错的性能。由于直接缓存分页的结果，因此只需一次IO就能把数据查出来
缺点
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无法及时更新
随着列表增长，一个对象可能从第1页转移到第2页。因此当某个对象发生变更（或排序权重发生变化）后，无法判断该更新哪几页的缓存；除非同步维护一张倒排表，记录每个对象ID到所有缓存键值的映射关系， 但对于一般web应用实现成本有点高
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数据不一致
由于无法做到实时主动更新，因此失效时间不宜设置过长，这就需要根据实际业务场景(比如允许一定的更新延迟) 选取一个能接受的值, 而在缓存失效之前，需要忍受数据不一致。
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缓存键值(cacheKey)设计或使用不当, 可能会产生大量无效的缓存垃圾
假设分页查询的条件是 _prev_pos 和 size，_prev_pos为上一页最后一个对象的_pos值, 即从某个对象开始向前（或向后）检索size个对象, 则cacheKey = (_prev_pos+size), 选择不同的_prev_pos 和 size 会生成 不同的cacheKey。
类似的还有cacheKey= md5(url) , cacheKey = (startTime + endTime), 使用不当时也会产生大量垃圾cacheKey.
产生大量垃圾cacheKey的直接后果是，缓存空间会很快被耗尽，频繁触发LRU，最终影响应用的性能
策略二：缓存整个对象ID列表，再分别对每个对象建立缓存
预先把整个对象ID列表缓存起来，由程序实现分页逻辑，分页查询的结果是一个ID数组， 然后再根据每个ID从缓存中查找对象，最后组装成一个对象数组返回
适用场景
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列表长度有限
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对象数据或排序权重需要频繁更新
优点
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数据一致
在这种存储结构下， 当对象数据和排序权重发生变更时，能及时更新对应的缓存块，避免出现缓存的数据和数据库不一致的情况。又由于每次分页查询都是一次动态计算的结果，因此只要缓存更新了，就一定能拿到最新的结果
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缓存空间的大小是恒定且能提前预估
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缓存块能设置比较长的过期时间，不用担心缓存失效
缺点
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IO次数 = n + 1 （ n 为每页的条数），为了保证性能， n 通常不能选得过大
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列表长度和 分页逻辑的算法 直接影响查询性能
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实现成本略高
策略3：缓存分页结果，并定时更新前几页缓存
在策略1的基础上，增加一个定时任务，定时刷新前几页的缓存, 从而尽量保证前几页的缓存是最新的。
由于在某些业务场景下，用户只会浏览前几页的内容，比如用户一般只会关注未来 1 ~ 2周的体育赛事, 因此只要保证前几页的内容是最新的即可。
总结
在项目实践中，我发现没有一种缓存策略能完美解决所有问题，往往需要在 性能 和 数据一致性之间寻找一个平衡点。 比如对于体育赛程列表，由于更新频率不高的特点，适合采用策略1 对赛程列表进行分页缓存，但是对于比赛直播流, 则采用策略2或策略3比较合适，特别对直播流有较强的人工运营需求（比如往流中插入一些竞猜题目或用户的评论）.