Redis实现高效链表缓存（redis链表缓存）

  随着业务量的增加，缓存成为承载大流量的重要依托，但也会出现缓存规模变大，缓存的过期时间也比较久的问题，本文介绍了如何利用redis实现高效链表缓存，以充分发挥redis的优势，确保可伸缩性和高性能。

  要实现高效链表缓存，需要对缓存实现分片处理，将缓存切成多个分片存储到redis中，这样有助于提高缓存的性能，降低redis的操作。 下面是一个例子：

“`javascript

// 假设缓存规模为1000

// 设定缓存分片块大小为100

let Redis = require(‘redis’);

let redisClient = Redis.createClient();

// 计算偏移量及次数

let offset = 1000 / 100;

let times = parseInt(offset);

// 定义存储链表缓存的key，使用hash类型存储

let cacheKey = ‘hash_key:’;

for (let i = 0; i

// 对链表缓存规模进行切分，分片存储

let sliceCache = slice(i * 100, (i + 1) * 100);

redisClient.hset(cacheKey + i, ‘slice-‘ + i, JSON.stringify(sliceCache));

}

  链表缓存完成分片处理后，接下来就是获取处理，要根据传入的key的值进行获取，代码如下：
  
```javascript
let cacheKey = 'hash_key:';

// 定义获取缓存的函数
function getCache(key) {
  // 计算当前块及偏移量
  let offset = key / 100;
  let times = parseInt(offset);

  // 获取对应分片的缓存
  let sliceCache = redisClient.hget(cacheKey + times, 'slice-' + times);
  // 获取缓存中key值所在的位置，然后返回
  if (sliceCache) {
    let val = JSON.parse(sliceCache);
    return val[key];
  }
  return null;
} 

  以上代码实现了缓存的分片处理，并利用redis存储，达到了高效缓存的效果，有效地解决了缓存大量数据无法满足实时性。