redis实现排行榜的简单方法

1 前言

实现一个排版榜，我们通常想到的就是mysql的order by 简单粗暴就撸出来了。但是这样真的优雅吗？

数据库是系统的瓶颈，这是众所周知的。如果给你一张百万的表，让你排序做排行榜，花费的时间是十分可怕的。

不如缓存吧，order by的时候强制使用索引。但是这样真的优雅吗？

2 Redis的排行榜

我们分析一下排行榜，一个用户一个排名，意味着要去重，这时我们会想到Java的一种数据结构Set。不过Set又是无序的。有没有一种结构是可以保住元素唯一以及有序的呢。

幸运的是，还真的有。Redis的ZSet的就是这样的一种数据结构。Zset里面的元素是唯一的，有序的，按分数从小到大排序。作为一名优秀的crud程序员，我们从这几个方方面入手了解zset结构。

2.1 ZADD 增加与修改

其时间复杂度为 O(M*log(N))， N 是有序集的基数， M 为成功添加的新成员的数量。如果key不存在就插入，存在就更新。

使用如下:

redis> ZADD page_rank 10 google.com
(integer) 1

说明：

page_rankde 是key，10是分数，google.com是value

2.2 ZRANK 查询

时间复杂度: O(log(N))

使用如下:

redis> ZRANGE salary 0 -1    # 显示所有成员
1) "peter"
2) "tom"
3) "jack"

redis> ZRANK salary tom    # 显示 tom 的薪水排名，第二
(integer) 1

说明：

salary的key，tom是value，只要输入特定的key与value就能查询到对应的排名。

2. del 删除

直接使用redis的del命令

3 分数设计

回到排行榜的实现，要利用zset结构来实现的话，重要的是如何设计分数。分析一下排行榜单的设计。如果排行榜的设计按一个维度比如金币数量，那只需把其数量取反作为分数score即可。取反是因为zset默认从小到大排序。

实现如下：

public Double getScore( Long oneDayGoldBean) {
  String score = String.valueOf(oneDayGoldBean);
  return -Double.valueOf(score);
}

如果排行榜的设计按两个维度比如金币数量和用时。由于score是一个可以double类型的参数，设计的时候可以把用时作为小数，用一天的总毫秒数减去花费毫秒数作为小数部分，然后当做字符串拼接起来，然后取反作为score.

实现如下：

public Double getScore( Long oneDayGoldBean, Long useTime) {
  String value1 = String.valueOf(oneDayGoldBean/1.0);
  long todayEndSS = getTodayEndSS(useTime);
  String value2 = String.valueOf(todayEndSS);
  String score =value1+value2;
  return -Double.valueOf(score);
}

private long getTodayEndSS(long current){
  //今天零点零分零秒的毫秒数
  long zero = 0L;
  //今天23点59分59秒的毫秒数
  long twelve = zero + 24 * 60 * 60 * 1000;
  return (twelve - current) / 1000;
}

4 代码实现

@Override
public boolean insertLeaderboard() {
  Double score = getScore(100l, 1000l);
  return redisTemplate.opsForZSet().add("leaderboard", "1", score);
}

@Override
public Set checkLeaderboard() {
  // 0 -1 表示返回所有的value的set值
  return redisTemplate.opsForZSet().range("leaderboard", 0, -1);
}

源码

https://github.com/blackdogss/HelloWorld/tree/master/helloRS

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。

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