redis如何實現世界杯排行榜功能

這篇文章主要介紹了redis如何實現世界杯排行榜功能，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

題外話：

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需求

前段時間，做了一個世界杯競猜積分排行榜。對世界杯64場球賽勝負平進行猜測，猜對+1分，錯誤+0分，一人一場只能猜一次。

1.展示前一百名列表。

2.展示個人排名(如：張三，您當前的排名106579)。

分析

一開始打算直接使用mysql數據庫來做，遇到一個問題，每個人的分數都會變化,如何能夠獲取到個人的排名呢？數據庫可以通過分數進行row_num排序，但是這個方法需要進行全表掃描，當參與的人數達到10000的時候查詢就非常慢了。

redis的排行榜功能就完美鍥合了這個需求。來看看我是怎么實現的吧。

實現

一.redis sorts sets簡介

Sorted Sets數據類型就像是set和hash的混合。與sets一樣，Sorted Sets是唯一的，不重復的字符串組成。可以說Sorted Sets也是Sets的一種。

Sorted Sets是通過Skip List(跳躍表)和hash Table(哈希表)的雙端口數據結構實現的，因此每次添加元素時，Redis都會執行O(log(N))操作。所以當我們要求排序的時候，Redis根本不需要做任何工作了，早已經全部排好序了。元素的分數可以隨時更新。

二.springboot 中使用RedisTemplate

本文主要通過redisTemplate來操作redis,當然也可以使用redis-client,看個人喜好.

我在本機開啟了一個單點的redis，配置文件如下

server:
 port: 9001
spring:
 redis:
 database: 0
 url: redis://user:123@127.0.0.1:6379
 host: 127.0.0.1
 password: 123
 port: 6379
 ssl: false
 timeout: 5000

Maven依賴引入如下

<parent>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
 <version>2.0.4.RELEASE</version>
</parent>

<dependencies>
 <dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
 </dependency>
</dependencies>

三.代碼實現

1.注入redis，將key聲明為常量SCORE_RANK

 @Autowired
 private StringRedisTemplate redisTemplate;
 public static final String SCORE_RANK = "score_rank";

2.新增默認排行數據

這里使用for循環創建集合，再使用批量新增10萬條數據

 /**
 * 批量新增
 */
 @Test
 public void batchAdd() {
 Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> tuples = new HashSet<>();
 long start = System.currentTimeMillis();
 for (int i = 0; i < 100000; i++) {
 DefaultTypedTuple<String> tuple = new DefaultTypedTuple<>("張三" + i, 1D + i);
 tuples.add(tuple);
 }
 System.out.println("循環時間:" +( System.currentTimeMillis() - start));
 Long num = redisTemplate.opsForZSet().add(SCORE_RANK, tuples);
 System.out.println("批量新增時間:" +(System.currentTimeMillis() - start));
 System.out.println("受影響行數：" + num);
 }

//輸出
循環時間:56
批量新增時間:1015
受影響行數：100000

3.獲取前10名(根據分數倒序)

提供了兩種獲取方法，返回值一個帶有score，一個沒有

 /**
 * 獲取排行列表
 */
 @Test
 public void list() {

 Set<String> range = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(SCORE_RANK, 0, 10);
 System.out.println("獲取到的排行列表:" + JSON.toJSONString(range));
 Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> rangeWithScores = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(SCORE_RANK, 0, 10);
 System.out.println("獲取到的排行和分數列表:" + JSON.toJSONString(rangeWithScores));
 }

//輸出
獲取到的排行列表:["張三99999","張三99998","張三99997","張三99996","張三99995","張三99994","張三99993","張三99992","張三99991","張三99990","張三99989"]
獲取到的排行和分數列表:[{"score":100000.0,"value":"張三99999"},{"score":99999.0,"value":"張三99998"},{"score":99998.0,"value":"張三99997"},{"score":99997.0,"value":"張三99996"},{"score":99996.0,"value":"張三99995"},{"score":99995.0,"value":"張三99994"},{"score":99994.0,"value":"張三99993"},{"score":99993.0,"value":"張三99992"},{"score":99992.0,"value":"張三99991"},{"score":99991.0,"value":"張三99990"},{"score":99990.0,"value":"張三99989"}]

4.新增李四的分數

將“李四”加入到排行榜中，redis會在插入的時候進行，在取出的時候就可以直接取出，不需要再做排序操作

 /**
 * 單個新增
 */
 @Test
 public void add() {
 redisTemplate.opsForZSet().add(SCORE_RANK, "李四", 8899);
 }

5.獲取李四單人的排行

 /**
 * 獲取單個的排行
 */
 @Test
 public void find(){
 Long rankNum = redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(SCORE_RANK, "李四");
 System.out.println("李四的個人排名：" + rankNum);

 Double score = redisTemplate.opsForZSet().score(SCORE_RANK, "李四");
 System.out.println("李四的分數:" + score);
 }

//輸出
李四的個人排名：91101
李四的分數:8899.0

6.統計分數區間人數

redis還提供了統計分數區間的方法，如下

 /**
 * 統計兩個分數之間的人數
 */
 @Test
 public void count(){
 Long count = redisTemplate.opsForZSet().count(SCORE_RANK, 8001, 9000);
 System.out.println("統計8001-9000之間的人數:" + count);
 }

//輸出
統計8001-9000之間的人數:1001

 7.獲取集合的基數(數量大小)

 /**
 * 獲取整個集合的基數(數量大小)
 */
 @Test
 public void zCard(){
 Long aLong = redisTemplate.opsForZSet().zCard(SCORE_RANK);
 System.out.println("集合的基數為：" + aLong);
 }

//輸出
集合的基數為：100001

 8.使用加法操作分數

這個方法是直接在原有的score上使用加法;如果沒有這個元素，則會創建，并且score初始為0.再使用加法

 /**
 * 使用加法操作分數
 */
 @Test
 public void incrementScore(){
 Double score = redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(SCORE_RANK, "李四", 1000);
 System.out.println("李四分數+1000后：" + score);
 }

//輸出
李四分數+1000后：9899.0

四.歸納

在以上測試類中我們使用了redis的那些功能呢？在以上的例子中我們使用了單個新增，批量新增，獲取前十，獲取單人排名這些操作，但是redisTemplate還提供了更多的方法。

新增or更新

有三種方式，一種是單個，一種是批量，對分數使用加法(如果不存在，則從0開始加)。

//單個新增or更新
Boolean add(K key, V value, double score);
//批量新增or更新
Long add(K key, Set<TypedTuple<V>> tuples);
//使用加法操作分數
Double incrementScore(K key, V value, double delta);

刪除

 刪除提供了三種方式：通過key/values刪除，通過排名區間刪除，通過分數區間刪除。

//通過key/value刪除
Long remove(K key, Object... values);
//通過排名區間刪除
Long removeRange(K key, long start, long end);
//通過分數區間刪除
Long removeRangeByScore(K key, double min, double max);

查

1.列表查詢:

分為兩大類，正序和逆序。以下只列表正序的，逆序的只需在方法前加上reverse即可

//通過排名區間獲取列表值集合
Set<V> range(K key, long start, long end);
//通過排名區間獲取列表值和分數集合
Set<TypedTuple<V>> rangeWithScores(K key, long start, long end);
//通過分數區間獲取列表值集合
Set<V> rangeByScore(K key, double min, double max);
//通過分數區間獲取列表值和分數集合
Set<TypedTuple<V>> rangeByScoreWithScores(K key, double min, double max);
//通過Range對象刪選再獲取集合排行
Set<V> rangeByLex(K key, Range range);
//通過Range對象刪選再獲取limit數量的集合排行
Set<V> rangeByLex(K key, Range range, Limit limit);

2.單人查詢

可獲取單人排行，和通過key/value獲取分數。以下只列表正序的，逆序的只需在方法前加上reverse即可

//獲取個人排行
Long rank(K key, Object o);
//獲取個人分數
Double score(K key, Object o);

統計

統計分數區間的人數，統計集合基數。

//統計分數區間的人數
Long count(K key, double min, double max);
//統計集合基數
Long zCard(K key);

結語

在這里我使用redis來實現了世界杯積分排行的展示，無論是在批量更新或是獲取個人排行等方便，都有著很高效率，也降低了對數據庫操作的壓力，達到了很好的效果。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“redis如何實現世界杯排行榜功能”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!