Redis는 순위와 동일한 포인트를 시간별로 정렬하는 기능을 구현합니다.

이 글은 Redis에 대한 관련 지식을 제공하며, 주로 Redis 구현 순위 목록과 동일한 포인트를 시간별로 정렬하여 소개합니다. 이 글은 예제 코드를 통해 매우 자세하게 소개하므로 공부나 업무에 매우 유용합니다. . 확실한 참고 가치가 있으며 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다.

추천 학습: Redis 동영상 튜토리얼

일상적인 개발에서 게임이나 팀 활동에서 전투력 순위를 매기는 등 사용자 점수 등을 정렬해야 하는 경우가 종종 있습니다. WeChat에서는 각 친구의 단계 수에 대한 순위를 매기는 것이 필요합니다. 이때 순위 목록의 요구 사항을 충족하기 위해 일반적으로 Redis의 정렬된 컬렉션을 선택합니다. 다름 장면 순위 방식도 조금씩 다릅니다. 다음은 저의 일상 전개를 바탕으로 정리한 것입니다.

요구사항: 팀 활동에서 각 팀의 기여도 가치를 순위로 매기세요.

적분이 동일하다고 생각하지 마세요

Redis의 Sorted Set은 String 유형의 Ordered Set입니다. 집합 구성원은 고유합니다. 즉, 집합에 중복 데이터가 나타날 수 없습니다.

각 요소는 이중 유형 점수와 연결됩니다. Redis는 점수를 사용하여 컬렉션의 구성원을 작은 것부터 큰 것까지 정렬합니다.

주문한 세트의 구성원은 고유하지만 점수는 반복될 수 있습니다.

같은 점수인 경우는 무시하고 순위 목록 구현:

// 准备数据，其中value为每个队伍的ID，score为队伍的贡献值
> zadd z1 5 a 6 b 1 c 2 d 10 e
(integer) 5

// 分页查询排行榜所有的队伍和贡献值，要使用zrevrange，而不是zrange，贡献值越大越排在前面
> zrevrange z1 0 2 withscores
1) "e"
2) "10"
3) "b"
4) "6"
5) "a"
6) "5"

// 增加某个队伍的贡献值
> zincrby z1 3 d
"5"
> zincrby z1 4 c
"5"

// 查询排行榜所有的队伍
> 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"

// 查询某个队伍的排名
> zrevrank z1 d
(integer) 2

Redis의 기본 구현은 동일한 점수를 가진 멤버를 사전 순서(09, AZ, a~z)로 정렬하는 것입니다. 위는 zrevrange를 사용합니다. 따라서 역순이므로 동일한 점수로 정렬하면 시간 우선순위에 따라 정렬할 수 없습니다.

동일한 포인트는 시간별로 정렬되어 순위가 고유합니다

위 구현에서 두 팀의 기여도 값이 동일한 경우, 즉 포인트 값이 동일하면 시간에 따라 순위를 매길 수 없습니다.

그래서 점수 = 기여도 + 타임스탬프를 디자인해야 합니다. 점수가 더 높은 사람이 먼저 순위를 매기게 됩니다. 마지막으로 점수를 기준으로 기여도를 분석해야 합니다.

디자인 1

정수를 사용하여 점수 값을 저장합니다. Redis에서 점수 자체는 double 형식이며 정확하게 저장할 수 있는 최대 정수 수는 2^53=9007199254740992(16비트)입니다. 밀리초까지 정확한 타임스탬프에는 13자리가 필요하며, 저장 기여도 값은 3자리만 남습니다. 현재 시간이 초 단위까지 정확하다면 10자리만 필요하고 기여도 값은 6자리가 남습니다.

전체 디자인: 상위 3자리는 기여도 값을 나타내고 하위 13자리는 타임스탬프를 나타냅니다.

점수 구조를 간단히 정리하면 기여도 * 10^13 + 타임스탬프이므로 점수가 클수록 가까워지고, 타임스탬프가 작을수록 가까워지기 때문입니다. 이런 식으로 두 부분의 판단 규칙은 반대이며, 두 부분을 단순히 점수로 합칠 수는 없습니다. 贡献值 * 10^13 + 时间戳 拼凑，因为分数越大越靠前，而时间戳越小则越靠前，这样两部分的判断规则是相反的，无法简单把两者合成一起成为score。

但是我们可以逆向思维，可以用同一个足够大的数Integer.MAX减去时间戳，时间戳越小，则得到的差值越大，这样我们就可以把score的结构改为：贡献值 * 10^13 + (Integer.MAX-时间戳)，这样就能满足我们的需求了。

设计2

由于redis的score值是double类型，可以使用整数部分存储贡献值，小数部分存储时间戳，同样时间戳的部分使用一个最大值减去它。

这样，整体设计变为：分数=贡献值 + (Integer.MAX-时间戳) * 10^-13

弊端：由于分数值是由两个变量来计算得出，所以在给队伍增加贡献值时，无法简单的使用之前的zincrby来改变score的值了，这样在并发情况下为队伍增加贡献值就会导致score值不准确。

错误情况模拟：

假设现在队伍A的贡献值为10队伍A中的队员X为队伍增加贡献值1，在程序中算出score为11.xxx队伍A中的队员Y为队伍增加贡献值1，在程序中算出score为11.yyy队伍A中的队员X调用redis的zadd命令设置队伍的贡献值为11.xxx队伍A中的队员Y调用redis的zadd命令设置队伍的贡献值为11.yyy最后算出队伍A的贡献值为11，无法保证增加贡献值这一个操作的原子性。

此时需要借助lua脚本来保证计算和设置贡献值这两个操作的原子性：

// 其中KEYS[1]为排行榜key，KEYS[2]为队伍ID
// 其中ARGV[1]为增加的贡献值，ARGV[2]为Integer.MAX-时间戳
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中无法使用时间函数，所以(Integer.MAX-时间戳) * 10^-13

> 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)

当然现实中也有排名不跳过的情况，我这里考虑的是排名跳过的情况。

redis中score的设计还是采用上面的分数=贡献值 + (Integer.MAX-时间戳) * 10^-13，只是在查询排名时需要进行计算。

比如要查上表中队伍b的排名，思路如下：

• 首先查到队伍b的score
• 再查到跟队伍b的score的整数部分相同（也就是贡献值一样），排在第一个的队伍的value（队伍ID）
• 根据上一步得到的队伍ID查询此队伍的排名就是队伍b的排名

使用命令实现上面的步骤如下：

> 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)

为了性能考虑，可以使用下面的脚本一次查出来：

// KEYS[1]表示排行榜key
// KEYS[2]表示要查询的队伍的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}

下面附上分页查询排行榜的脚本，假如一页10条，不用下面的脚本需要查询10次上面的脚本，如果连上面的脚本都没有使用的话就要查询30次redis。

// 排行榜key
// ARGV[1]分页起始偏移
// ARGV[2]分页结束偏移
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)

此脚本使用了cjson库，返回的是一个json。

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