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/**
* Redis缓存操作
* @author hxm
* @version 1.0
* @since 2015.05.04
*/
class RCache extends Object implements CacheFace
{
private $redis = null; //redis对象
private $sId = 1; //servier服务ID
private $con = null;//链接资源
/**
* 初始化Redis
*
* @return Object
*/
public function __construct()
{
if ( !class_exists('Redis') )
{
throw new QException('PHP extension does not exist: Redis');
}
$this-redis = new Redis();
}
/**
* 链接memcahce服务
*
* @access private
* @param string $key 关键字
* @param string $value 缓存内容
* @return array
*/
private function connect( $sid )
{
$file = $this-CacheFile();
require $file;
if(! isset($cache) )
{
throw new QException('缓存配置文件不存在'.$file);
}
$server = $cache[$this-cacheId];
$sid = isset($sid) == 0 ? $this-sId : $sid;//memcache服务选择
if ( ! $server[$sid])
{
throw new QException('当前操作的缓存服务器配置文件不存在');
}希望能帮到你，我还在后盾网学习呢，有不会的可以问我，一会有空回答你。（ ^ω^）
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，比如分页查询产品列表,page=1limit=10和page=1limit=5这两次请求可以这样缓存查询结果
productList:page:1:limit:10
productList:page:1:limit:5
这个是一种常见方案，但是存在着一些问题：
缓存的value存在冗余，productList:page:1:limit:10缓存的内容其实是包括了productList:page:1:limit:5中的内容（缓存两个key的时候，数据未发生变化的情况下）
仅仅是改变了查询条件的分页条件，就会导致缓存未命中，降低了缓存的命中率
为了保证数据一致性，需要清理缓存的时候，很难处理，redis的keys命令对性能影响很大，会导致redis很大的延迟，生产环境一般来说禁止该命令。自己手动拼缓存key，你可能根本不知道拼到哪一个page为止。
放弃数据一致性，通过设置失效时间来自动失效，可能会出现查询第一页命中了缓存，查询第二页的时候未命中缓存，但此时数据已经发生了改变，导致第二页查询返回的和第一页相同的结果。
以上，在分页条件下这样使用常规方案总感觉有诸多困扰，诸多麻烦，那是不是就应该放弃使用缓存？
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 ListOperationsK, 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，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 ZSetOperationsK, 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,valueScoreMapvalue,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.
select 查询的时候始终先查 redis 有没有，没有去查数据库，再把结果缓存起来；
update 修改完数据库内容后，同时对 redis 中缓存的数据做一下 update 更新操作，这样 select 查询 redis 的时候就是查询的最新数据；
同理，delete、insert 操作数据库后也要同时对 redis 中缓存的数据做 update 更新操作，这样 select 查询 redis 的时候就是查询的最新数据；
这样，所有的查询操作就都是对 redis 做缓存读取，可以缓解数据库的压力；
