1. 缓存分页处理

1.1.1. 分析

• String: 主要用于存储字符串，显然不支持分页和排序。
• Hash: 主要用于存储key-value型数据，评论模型中全是key-value型数据，所以在这里Hash无疑会用到。

• List: 主要用于存储一个列表，列表中的每一个元素按元素的插入时的顺序进行保存，如果我们将评论模型按createDate排好序后再插入List中，似乎就能做到排序了，而且再利用List中的LRANGE key start stop指令还能做到分页。嗯，到这里List似乎满足了我们分页和排序的要求，但是评论还会被删除，就需要更新Redis中的数据，如果每次删除评论后都将Redis中的数据全部重新写入一次，显然不够优雅，效率也会大打折扣，如果能删除指定的数据无疑会更好，而List中涉及到删除数据的就只有LPOP和RPOP这两条指令，但LPOP和RPOP只能删除列表头和列表尾的数据，不能删除指定位置的数据,(备注：其实还有 LREM命令可以做到删除，但是非常不方便)，而且当存在接口高并发访问时，这个list可能会无限延长，且里面的数据会存在很多重复，这就会影响到正常的业务，所以List也不太适合。

• Set: 主要存储无序集合，无序！排除。

• SortedSet: 主要存储有序集合，SortedSet的添加元素指令ZADD key score member [[score,member]…]会给每个添加的元素member绑定一个用于排序的值score，SortedSet就会根据score值的大小对元素进行排序，在这里就可以将createDate当作score用于排序，SortedSet中的指令ZREVRANGE key start stop又可以返回指定区间内的成员，可以用来做分页，SortedSet的指令ZREM key member可以根据key移除指定的成员，能满足删评论的要求，所以，SortedSet在这里是最适合的（时间复杂度O(log(N))）。

所以，需要用到的数据类型有SortSet和Hash，SortSet用于做分页排序，Hash用于存储具体的键值对数据。SortSet结构中将每个主题的topicId作为set的key，将与该主题关联的评论的createDate和commentId分别作为set的score和member，commentId的顺序就根据createDate的大小进行排列。

1.2. Code Demo

        //插入订单数据
        \RedisDB::hset($CacheKey, $order_id, json_encode($orderData));
        \RedisDB::zadd($CacheKey . '_s', $score, $order_id);

public function funcDemo ($login, $limit, $offset)
    {
        $CacheKey = "{$login}:3"; 
        $orderIds        = \Redis::zrevrange($CacheKey . '_s', 0, -1, ['limit' => [$limit, $offset]]);
        $lists           = \Redis::hmget($CacheKey, $orderIds);
        foreach ($lists as &$val) {
            $val = json_decode($val, 1);
        }
        return $lists;
}

• zrevrange 根据权重值 范围倒序取值 支持 limit
• hmget 取出多个值 无对应值 会返回对应位置 null
• hexists($key,$s) 检查 val 是否存在
• hdel($key,[$s1,$s2]) 删除 某个值