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這篇文章主要介紹“Redis怎么實現排行榜及相同積分按時間排序功能”,在日常操作中,相信很多人在Redis怎么實現排行榜及相同積分按時間排序功能問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Redis怎么實現排行榜及相同積分按時間排序功能”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
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重復的數據。
每個元素都會關聯一個double類型的分數。redis正是通過分數來為集合中的成員進行從小到大的排序。
有序集合的成員是唯一的,但分數(score)卻可以重復。
下面先不考慮積分相同的情況,實現排行榜:
// 準備數據,其中value為每個隊伍的ID,score為隊伍的貢獻值 > 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值,要使用zrevrange,而不是zrange,貢獻值越大越排在前面 > 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默認實現是相同分數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,所以相同分數排序就不能根據時間優先來排序。
在上面的實現中,如果兩個隊伍的貢獻值相同,也就是積分值相同,無法根據時間的先后進行排行。
所以需要設計一個分數 = 貢獻值 + 時間戳 ,誰分數大誰排前面,最后還要能根據分數能解析出來貢獻值。
使用整型存儲分數值,redis中score本身是一個double類型,能精確存儲的最大整型數字為2^53=9007199254740992(16位)。而精確到毫秒的時間戳需要13位,此時留給存儲貢獻值只有3位數了,當前如果時間只要精確到秒,只需要10位,這樣留給貢獻值就有6位。
整體設計:高3位表示貢獻值,低13位表示時間戳。
如果我們簡單地把score結構由:貢獻值 * 10^13 + 時間戳
拼湊,因為分數越大越靠前,而時間戳越小則越靠前,這樣兩部分的判斷規則是相反的,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的結構改為:貢獻值 * 10^13 + (Integer.MAX-時間戳)
,這樣就能滿足我們的需求了。
由于redis的score值是double類型,可以使用整數部分存儲貢獻值,小數部分存儲時間戳,同樣時間戳的部分使用一個最大值減去它。
這樣,整體設計變為:分數=貢獻值 + (Integer.MAX-時間戳) * 10^-13
弊端:由于分數值是由兩個變量來計算得出,所以在給隊伍增加貢獻值時,無法簡單的使用之前的zincrby來改變score的值了,這樣在并發情況下為隊伍增加貢獻值就會導致score值不準確。
錯誤情況模擬:
假設現在隊伍A的貢獻值為10隊伍A中的隊員X為隊伍增加貢獻值1,在程序中算出score為11.xxx隊伍A中的隊員Y為隊伍增加貢獻值1,在程序中算出score為11.yyy隊伍A中的隊員X調用redis的zadd命令設置隊伍的貢獻值為11.xxx隊伍A中的隊員Y調用redis的zadd命令設置隊伍的貢獻值為11.yyy最后算出隊伍A的貢獻值為11,無法保證增加貢獻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置貢獻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,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使用上面的命令。
所謂并列排行榜,就是存在相同排名情況的排行榜。
我們期望的結果如下表:
隊伍ID | 貢獻值 | 排名 |
---|---|---|
a | 100 | 1 |
b | 99 | 2 |
c | 99 | 2 |
d | 88 | 4 |
e | 87 | 5 |
當然現實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的設計還是采用上面的分數=貢獻值 + (Integer.MAX-時間戳) * 10^-13
,只是在查詢排名時需要進行計算。
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的整數部分相同(也就是貢獻值一樣),排在第一個的隊伍的value(隊伍ID)
根據上一步得到的隊伍ID查詢此隊伍的排名就是隊伍b的排名
使用命令實現上面的步驟如下:
> 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,關于“Redis怎么實現排行榜及相同積分按時間排序功能”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
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