在网站开发、移动 APP 开发的时候,遇到数据量多的时候,都会有人性化的分页功能。但是,看似简单的分页功能,其实存在很多的设计技巧以及不少的坑。
分页有三种样式:普通分页、首末分页、跳转分页
Google的翻页功能的设计
当超过10项的搜索结果,Google会自动分页,你是否曾注意到,这个分页的链接,只出现在网页的底部,而网页顶部却没有分页的链接?分页的链接如下图:
从用户体验的角度,如果顶部也出现分页链接,实际上可有可无。因为按照逻辑的操作,用户起码应该是快速浏览完每页的10项搜索结果,才会浏览下一页,或者干脆按键盘的“End”键,跳到网页底部,按“下一页”。
所以顶部的分页链接作用不大。除非是网页一屏就显示所有的内容,顶部的分页链接才会起到作用,但这时候仍然是可有可无的。
分页设计的两大难点问题
1.数据重复
2.一次性加载大量信息,加载缓慢
数据重复
传统分页的话,一般只考虑传页数和每页数据条数这两个参数给后端,为了方便后面描述,我们给这个传参方式起个名字叫传统分页。
这种传参方式对于静态数据(数据不会变动)的分页是没问题的,因为每条数据的顺序、数据的总量,都是不变的。
如果出现数据顺序变动或者数据总量变动的分页需求时,单纯的传page和limit已经不能解决了。不同的需求需要显示的列表也不一样。
关于列表分页主要关系到两个方面:
Ø总量(列表头插入了新数据)
Ø排列顺序
传统分页在总量不变,排列顺序不变的列表下是没有任何问题的,但只要这两个要素其中一个是变化的。
例如:
总量不变,排列顺序改变:排行榜
总量改变,排列顺序不变:文章留言列表
总量改变,排列顺序改变:评论列表(点赞数倒叙)
排行榜
现在有一个积分排行榜
假定每页显示3条数据,在某一时刻拿第一页数据时,得到 A、B、C三条数据。就在此时,用户D突然增加了100积分,最新的排行榜情况变成了
传统分页情况下,获取第二页数据时,从当前排行榜第四条数据开始获取,得到 C、E,用户看到的数据就变成 A、B、C、C、E。
C出现了2次,而且D消失了。这就是传统分页用在数据排列顺序会改变的列表时会出现的问题,因为列表顺序改变导致出现重复数据和丢失数据。
这种总量不变,排列顺序改变的分页问题暂时有两种方案解决:
一次性取出、
排行榜快照、通过变动记录表拿数据。
一次性取出(针对特殊需求)
这里说的一次性取出是针对类似“top100”这种取有限条数的需求。
在比较简单的列表数据结构下一次性取出100条数据对服务器性能来说问题不大,但是在复杂数据结构下(涉及关联多个表、数据格式化、数据处理等)一次性处理100或更多的数据是糟糕的做法。
排行榜主要的分页问题是影响排名的字段的值在不断变化导致列表顺序不断改变,我们现在可以一次性取出整个列表但是又担心复杂的数据结构导致服务器性能问题。
如果把整个功能拆分一下,用异步的思想来做这个功能设计如何呢?
分两个接口来做这个功能:获取排行榜列表和获取用户排行榜数据。
获取排行榜列表接口一次性取整个排名列表的用户ID和排名相关的字段数据,这样就保证了整个列表的排序是不变的同时,又不增大服务器性能。
获取用户排行榜数据接口 负责取排行榜要显示的用户的其他数据,这个接口接受多个用户ID的作为参数。
这个接口做了类似分页的功能,前端每次从排行榜中按分页的方式按顺序取部分用户ID,然后通过这个接口获取具体数据显示给用户。
下面以例子的方式来做具体说明:
这是一个积分排行 top100
这里的排行条件是 积分,那我们的 获取排行榜列表接口 只需要取“用户ID”和“积分”即可,剩下的 “昵称”、“胜率”等数据通过 获取用户排行榜数据接口获取。
前端先请求列表接口,获取到一下数据:
然后根据这个列表数据,先取前10条的用户ID:5、12、60、2、77… 请求获取用户排行榜数据接口,把获得的用户数据填充到排行榜中。
当用户下滑加载更多数据时再去列表取在11-20的用户ID重复上面的操作。
如果是 top100 的需求,这个方案是比较推荐的,因为没有性能和储存空间上的额外消耗。
排行榜快照(推荐)
因为考虑到主要问题出在排列顺序是变化的,而且通过其他APP也有看到过按时刷新的排行榜,所以想到了用快照的方式来解决。
可以通过写一个定时脚本,每5分钟生成一次排行榜的快照信息并存下来。接口请求时直接从快照中取数据,这一定程度上解决了列表排序一直在变化问题。
这里之所以说只解决了一定程度,是因为在每次刷新快照数据的时候,可能有用户刚好卡在这个时间点之间去请求(刷新快照前用户请求了第一页数据,刷新快照后用户请求第二页,这就出现传统分页同样的问题了)。
可以通过在快照中加上版本号来解决问题。
例如在生成快照的时候以当前时间戳作为版本号跟快照数据一起保存,同时需要系统保存多份快照数据以便用户获取旧快照数据。请求接口时默认拿最新版本的快照,如果接口传入了版本号就拿对应版本号的快照数据。
优点:
通俗易懂,传参方式跟传统分页类似。
请求处理效率高,生成快照时可以把数据进行处理再保存(例如日期格式转换、类型key值转类型名字等),使得请求到来时获取的数据可以直接返回给用户,无需再做处理。
易于测试和排查,在生成快照那一刻已经决定了整个列表的数据展示,测试和错误排查很方便。
缺点:
实时性比较差,用户拿到的数据不是最新的。
需要额外存储空间,需要额外的地方存储多个版本的快照数据。
需要定时器,对于本来存在定时器的系统架构,这一点不算缺点。
通过变动记录表拿数据
每个完备的系统都会有数据变动的记录表,用于追踪数据变动和操作明细。记录变记录着数据每次变动前后的变化和变动时间,这一特性为使得数据的每次变动都有迹可循,我们就是利用这一点来做排行榜的分页。
我们分页出问题的地方就是因为数据在不断变化导致排序不停改变。
上面说到每次数据变动都会有记录,那我们只需要根据某一时刻之前用户的数据来做排名,是不是就解决数据不断变动这个问题。
文字表达可能不太直观,看下面的数据演示应该能比较好理解。假定用户 A、B、C 初始默认都是100积分
表:score_log
表格中为了方便查看,用了varchar类型表示时间,在实际应用中应该使用int型来存储,因为需要加索引。
假定在03分的时候请求了数据,通过SQL语句就可以拿到03分之前的数据排行。
得到第一页数据:
第二页数据:
关于这种方式的请求,前端需要记录发起第一次请求时的时间,以后每页的请求都带着这个时间。
优点:
Ø无需额外存储数据,利用系统原有数据结构来解决数据变动问题,也无需做多版本控制。
Ø数据相对实时,每次拿到的排行榜数据都是请求第一页那一刻最新的数据。
缺点:
Ø效率相对较差,由于数据需要实时排序和获取,效率相比排行榜要低。而且上面例子只取了记录表中最基础的数据,实际需求中一般需要关联更多的表去取信息,所以效率将随着需求负责度增大而降低。
Ø只适用于用户量不大的情况,由于数据变动记录表的数据量随着用户量的递增是呈倍数递增的,所以用户量达到一定程度的情况下,这个方式效率会变得相当低。
文章评论列表
评论列表一般按照倒叙排列,而且顺序不变。因为是倒叙排列,所以最新的用户评论会放在最顶部,这就会导致问题了。我们还是用实际例子来说。
假定每页拿3条数据,此时请求第一页,得到ID分别5、4、3的评论。在请求第二页之前,突然又来了一条留言,此时列表变成:
用传统分页方式,此时获取第二页会得到ID 3、2、1,这里ID 3 就重复取出来了。
这个问题的解决方案相比排行榜列表分页问题简单而且易懂。评论ID是一个自增的字段,新的评论ID总是比旧评论ID要大,利用这一点我们可以很好的解决问题。
接口传参:
说一下lastid。当获取第一页数据时,因为没有上一页所以 lastid 传空或者不传,此时服务器取最新的数据即可。
获取第二页数据时,lastid 传第一页最后一条数据的ID,此时服务器取 ID < lastid 的数据,这就保证最新的评论不会影响到当前用户的分页。
这里做一个扩展,我们有时候看到某些页面在刷新的时候,会提示有多少条新的未查看评论(即列表头新的数据),这个功能的实现原理跟我们上面分页的原理差不多。
在获取第一页数据时,把第一页的第一条数据ID保存下来,后面请求每一页时都把第一条ID(firstid)带上,服务器每次查 ID > firstid 的数据条数,如果大于0即表示有新的评论。
评论列表(点赞数倒叙)
微博的评论排序也存在上面说到的分页bug,要完美解决这个需求的分页问题花费的代价(实现时间、服务器性能、存储空间等)大于功能本身,所以建议选择比较折中的方式来处理(与产品或上级沟通实现的难度)。
这个需求相比评论列表,多了点赞的功能,列表按点赞数量倒叙排列。
先说一下不严谨情况下这个分页的实现方式:
## 优先对点赞数量倒叙,再对评论ID倒叙 ##
这种方式会有两个问题:
1.评论点赞数的变化导致列表排序不断改变
2.新写的评论会影响列表的总量
可以沿用上面讲到的两个需求的解决方案。在解决列表排序问题上,沿用排行榜的通过变动记录表拿数据方式,增加一个表去记录评论的点赞变动记录(用空间换效率)。
优化:
1.分表:(固定某个表存多少数量的数据:例如:一张表存100w的数据量);
2.优化sql和建立适合的索引(复合索引);
3.使用redis缓存。(redis存一份ID.然后mysql存一份ID每次插入删除的时候同步即可。查询的时候只需要从redis里面找出适合的10个ID,然后到mysql里面查询出10条记录即可);
4.总数要单独处理:涉及到总数操作,专门维护一个总数。(例如:新注册一个会员,总数值加1,需要总数的时候直接拿这个总数,也可以在这个表上添加了触发器并创建一个专门用来统计总行数的表添加更新删除该表就会触发,分析条件后直接把统计表的相应字段累加,查询的时候直接读取统计表中的相应字段就可以了准确度没问题,如果有条件查询分页,那么分页表的数据就发挥不了左右)。
5.可通过定时任务去批量查询总数,例如:开启10个线程去批量计算总数,然后再各自相加即可,不过这样会导致内存(CPU)过高,而造成内存溢出。
6.修改原有界面内容,单独去查询总数,需要即去查询。也可以用ID建立一定的区间,比如查询最新的记录,每次只是查询2w条的记录。每次只要查最新的一条记录,id是自增字段,取当前的这个id值就可以大约知道总条数了(注意:项目里并不会删除参与记录),但是这种不适合带条件的查询。
网友评论