對于有分頁條件的緩存，我們也可以按照不同的分頁條件來緩存多個key，比如分頁查詢產品列表,page=1&limit=10和page=1&limit=5這兩次請求可以這樣緩存查詢結果

productList:page:1:limit:10

productList:page:1:limit:5
這個是一種常見方案，但是存在著一些問題：

緩存的value存在冗余，productList:page:1:limit:10緩存的內容其實是包括了productList:page:1:limit:5中的內容（緩存兩個key的時候，數據未發生變化的情況下）

僅僅是改變了查詢條件的分頁條件，就會導致緩存未命中，降低了緩存的命中率

為了保證數據一致性，需要清理緩存的時候，很難處理，redis的keys命令對性能影響很大，會導致redis很大的延遲，生產環境一般來說禁止該命令。自己手動拼緩存key，你可能根本不知道拼到哪一個page為止。

放棄數據一致性，通過設置失效時間來自動失效，可能會出現查詢第一頁命中了緩存，查詢第二頁的時候未命中緩存，但此時數據已經發生了改變，導致第二頁查詢返回的和第一頁相同的結果。
以上，在分頁條件下這樣使用常規方案總感覺有諸多困擾，諸多麻煩，那是不是就應該放棄使用緩存？
基于SortedSet的分頁查詢緩存方案
首先想到的解決方法是使用@see ListOperations<K, V>不再根據分頁條件使用多個key，而是使用一個key，也不分頁將全部的數據緩存到redis中，然后按照分頁條件使用range(key,start,limit)獲取分頁的結果，這個會導致一個問題，當緩存失效時，并發的寫緩存會導致出現重復數據
所以想到通過使用set來處理并發時的重復數據，@see ZSetOperations<K, V>
代碼邏輯如下：

range(key,start,limit)按照分頁條件獲取緩存，命中則直接返回

緩存未命中，查詢（沒有分頁條件）數據庫或是調用（沒有分頁）底層接口

add(key,valueScoreMap<value,score>)寫入緩存，expire設置緩存時間

當需要清理緩存時，直接刪除key，如果是因為數據新增和刪除，可以add(key,value,score)或remove(key,value)

redis中會按照score分值升序排列map中的數據，一般的，score分值是sql語句的order by filedA的filedA的值，這樣能保證數據一致性
但是這種方式也存在一定問題：

這個key緩存的value確實是熱數據，但可能只有少數數據被頻繁使用其余的可能根本就未被使用，比如數據有100頁，實際可能只會用到前10頁，這也會導致緩存空間的浪費，如果使用了redis虛擬內存，也會有一定影響

sql查詢由原來的分頁查詢變成了不分頁查詢，緩存失效后，系統的處理能力較之前會有下降，尤其是對于大表.