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最近在做一个基于 elasticsearch 的搜索功能，根据关键词查询系统中的文章，根据关键词匹配度和浏览量排序输出数据，需要做分页。
然后现在产品提出一个分页会出现重复数据的问题：
- 假设匹配度相同的情况下，原本在第一页的数据因为本来第二页的某条数据浏览量突然增长被挤到了第二页。
- 或者正好浏览时，出现了一篇新文章，关键词匹配度很高，也会把前也的数据挤下来。
目前想到一个基于 redis 的解决方案，查询时先都缓存，然后后续根据时间都读 redis 数据。
其实我个人觉得，出现的概率非常低，有没有必要做过多复杂的处理？ 或者大家有没有更好的解决重复的方案?
 | 1 Immortal 2017-03-27 09:51:28 +08:00 没必要 |
 | 2 qiayue PRO 不管你缓存多久，都会遇到缓存刚好过期的情况 某个用户点第一页的时候，缓存还剩 1 秒，他在浏览的时候，缓存已经过期了，点第二页，就是新的数据了 所以，如 1 楼所说，没必要 |
 | 3 ideascf 2017-03-27 13:27:52 +08:00  1 同楼上觉得没必要，另可以看看 twitter 的这篇文章： https://dev.twitter.com/rest/public/timelines |
 | 4 kimmykuang 2017-03-27 14:19:06 +08:00 没必要+1 ，我自己也遇到过，也在其他的社区 app 或者贴吧 app 遇到过 |
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