在日常的開發(fā)中，經(jīng)常會碰到需要對用戶的分值等進(jìn)行排序，比如在游戲里面需要對戰(zhàn)斗力進(jìn)行排行，在組隊活動中需要對各個隊伍的貢獻(xiàn)值進(jìn)行排行，在微信中需要對各個好友的步數(shù)進(jìn)行排行，此時一般會選擇redis的有序集合對用戶的分?jǐn)?shù)進(jìn)行存儲，從而實(shí)現(xiàn)排行榜的需求，但是不同的場景排行榜的方式也略有不同，以下根據(jù)自己日常的開發(fā)進(jìn)行了一下歸納總結(jié)。

需求：對組隊活動中各個隊伍的貢獻(xiàn)值進(jìn)行排行。

不考慮積分相同

Redis的Sorted Set是String類型的有序集合。集合成員是唯一的，這就意味著集合中不能出現(xiàn)重復(fù)的數(shù)據(jù)。

每個元素都會關(guān)聯(lián)一個double類型的分?jǐn)?shù)。redis正是通過分?jǐn)?shù)來為集合中的成員進(jìn)行從小到大的排序。

有序集合的成員是唯一的，但分?jǐn)?shù)(score)卻可以重復(fù)。

下面先不考慮積分相同的情況，實(shí)現(xiàn)排行榜：

// 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，其中value為每個隊伍的ID，score為隊伍的貢獻(xiàn)值
> zadd z1 5 a 6 b 1 c 2 d 10 e
(integer) 5

// 分頁查詢排行榜所有的隊伍和貢獻(xiàn)值，要使用zrevrange，而不是zrange，貢獻(xiàn)值越大越排在前面
> zrevrange z1 0 2 withscores
1) "e"
2) "10"
3) "b"
4) "6"
5) "a"
6) "5"

// 增加某個隊伍的貢獻(xiàn)值
> zincrby z1 3 d
"5"
> zincrby z1 4 c
"5"

// 查詢排行榜所有的隊伍
> zrevrange z1 0 -1 withscores
 1) "e"
 2) "10"
 3) "b"
 4) "6"
 5) "d"
 6) "5"
 7) "c"
 8) "5"
 9) "a"
10) "5"

// 查詢某個隊伍的排名
> zrevrank z1 d
(integer) 2

Redis默認(rèn)實(shí)現(xiàn)是相同分?jǐn)?shù)的成員按字典順序排序（09，AZ，a~z），上面使用的是zrevrange，所以是倒序，所以相同分?jǐn)?shù)排序就不能根據(jù)時間優(yōu)先來排序。

積分相同按時間排序，排名唯一

在上面的實(shí)現(xiàn)中，如果兩個隊伍的貢獻(xiàn)值相同，也就是積分值相同，無法根據(jù)時間的先后進(jìn)行排行。

所以需要設(shè)計一個分?jǐn)?shù) = 貢獻(xiàn)值 + 時間戳 ，誰分?jǐn)?shù)大誰排前面，最后還要能根據(jù)分?jǐn)?shù)能解析出來貢獻(xiàn)值。

設(shè)計1

使用整型存儲分?jǐn)?shù)值，redis中score本身是一個double類型，能精確存儲的最大整型數(shù)字為2^53=9007199254740992（16位）。而精確到毫秒的時間戳需要13位，此時留給存儲貢獻(xiàn)值只有3位數(shù)了，當(dāng)前如果時間只要精確到秒，只需要10位，這樣留給貢獻(xiàn)值就有6位。

整體設(shè)計：高3位表示貢獻(xiàn)值，低13位表示時間戳。

如果我們簡單地把score結(jié)構(gòu)由：貢獻(xiàn)值 * 10^13 + 時間戳 拼湊，因為分?jǐn)?shù)越大越靠前，而時間戳越小則越靠前，這樣兩部分的判斷規(guī)則是相反的，無法簡單把兩者合成一起成為score。

但是我們可以逆向思維，可以用同一個足夠大的數(shù)Integer.MAX減去時間戳，時間戳越小，則得到的差值越大，這樣我們就可以把score的結(jié)構(gòu)改為：貢獻(xiàn)值 * 10^13 + (Integer.MAX-時間戳)，這樣就能滿足我們的需求了。

設(shè)計2

由于redis的score值是double類型，可以使用整數(shù)部分存儲貢獻(xiàn)值，小數(shù)部分存儲時間戳，同樣時間戳的部分使用一個最大值減去它。

這樣，整體設(shè)計變?yōu)椋?code>分?jǐn)?shù)=貢獻(xiàn)值 + (Integer.MAX-時間戳) * 10^-13

弊端：由于分?jǐn)?shù)值是由兩個變量來計算得出，所以在給隊伍增加貢獻(xiàn)值時，無法簡單的使用之前的zincrby來改變score的值了，這樣在并發(fā)情況下為隊伍增加貢獻(xiàn)值就會導(dǎo)致score值不準(zhǔn)確。

錯誤情況模擬：

假設(shè)現(xiàn)在隊伍A的貢獻(xiàn)值為10隊伍A中的隊員X為隊伍增加貢獻(xiàn)值1，在程序中算出score為11.xxx隊伍A中的隊員Y為隊伍增加貢獻(xiàn)值1，在程序中算出score為11.yyy隊伍A中的隊員X調(diào)用redis的zadd命令設(shè)置隊伍的貢獻(xiàn)值為11.xxx隊伍A中的隊員Y調(diào)用redis的zadd命令設(shè)置隊伍的貢獻(xiàn)值為11.yyy最后算出隊伍A的貢獻(xiàn)值為11，無法保證增加貢獻(xiàn)值這一個操作的原子性。

此時需要借助lua腳本來保證計算和設(shè)置貢獻(xiàn)值這兩個操作的原子性：

// 其中KEYS[1]為排行榜key，KEYS[2]為隊伍ID
// 其中ARGV[1]為增加的貢獻(xiàn)值，ARGV[2]為Integer.MAX-時間戳
local score = redis.call('zscore', KEYS[1], KEYS[2]) 
if not(score) then
	score=0 
end 
score=math.floor(score) + tonumber(ARGV[1]) + tonumber(ARGV[2]) 
redis.call('zadd', KEYS[1], score, KEYS[2]) return 1

由于redis中無法使用時間函數(shù)，所以(Integer.MAX-時間戳) * 10^-13部分由腳本外程序計算好傳入。

分頁查詢排行榜，查詢隊伍的排名等功能都可以繼續(xù)使用上面的命令。

積分相同按時間排序，并列排名

所謂并列排行榜，就是存在相同排名情況的排行榜。

我們期望的結(jié)果如下表：

當(dāng)然現(xiàn)實(shí)中也有排名不跳過的情況，我這里考慮的是排名跳過的情況。

redis中score的設(shè)計還是采用上面的分?jǐn)?shù)=貢獻(xiàn)值 + (Integer.MAX-時間戳) * 10^-13，只是在查詢排名時需要進(jìn)行計算。

比如要查上表中隊伍b的排名，思路如下：

• 首先查到隊伍b的score
• 再查到跟隊伍b的score的整數(shù)部分相同（也就是貢獻(xiàn)值一樣），排在第一個的隊伍的value（隊伍ID）
• 根據(jù)上一步得到的隊伍ID查詢此隊伍的排名就是隊伍b的排名

使用命令實(shí)現(xiàn)上面的步驟如下：

> zscore 排行榜key teamId
> zrevrangebyscore(排行榜key, 上一步得到的score+1, 上一步得到的score, limit, 0 , 1)
> zrevrank(排行榜key, 上一步得到的teamId)

為了性能考慮，可以使用下面的腳本一次查出來：

// KEYS[1]表示排行榜key
// KEYS[2]表示要查詢的隊伍的ID
local rank = 0 
local score = redis.call('zscore', KEYS[1], KEYS[2]) 
if not(score) then
    score=0 
else 
    score=math.floor(score) 
    local firstScore = redis.call('zrevrangebyscore', KEYS[1], score+1, score, 'limit', 0, 1) 
    rank=redis.call('zrevrank', KEYS[1], firstScore[1]) 
end 
return {score,rank}

下面附上分頁查詢排行榜的腳本，假如一頁10條，不用下面的腳本需要查詢10次上面的腳本，如果連上面的腳本都沒有使用的話就要查詢30次redis。

// 排行榜key
// ARGV[1]分頁起始偏移
// ARGV[2]分頁結(jié)束偏移
local list = redis.call('zrevrange', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2], 'withscores') 
local result={} 
local i = 1 
for k,v in pairs(list) do 
    if k%2 == 0 then 
        local teamId = list[k-1] 
        local score = math.floor(v) 
        local firstScore = redis.call('zrevrangebyscore', KEYS[1], score+1, score, 'limit', 0, 1) 
        local rank=redis.call('zrevrank', KEYS[1], firstScore[1]) 
        local l = {teamId=teamId, contributionValue=score, teamRank=rank+1} 
        result[i] = l i = i + 1 
    end 
end 
return cjson.encode(result)

此腳本使用了cjson庫，返回的是一個json。

到此這篇關(guān)于Redis實(shí)現(xiàn)排行榜及相同積分按時間排序的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis排行榜按時間排序內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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