redis排行榜相关
2018-02-25 21:22
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场景
选手报名参加活动,观众可以对选手进行投票,每个观众对同一名选手只能投一票,活动期间最多投四票。后台需要提供如下接口:接口1:返回TOP 10的选手信息及投票数接口2:返回活动总参与选手数及总投票数
接口3:对于每个选手,返回自己的投票数,排名,距离上一名差的票数
基于数据库的方案
首先需要一张表存储投票记录,一次投票就是一条记录。这张表相当于投票明细,判断每人只投一张票以及最多投四张表都依赖对这张表的查询。如果直接对这张表做TOP 10的查询,则需要根据选手id做聚合查询,这样每次查询必然耗时。为了优化查询,可以增加另一张排行榜表,用一个定时任务每隔一段时间对原表做聚合查询,然后将结果写进排行榜表里,表里包含投票数及排名的字段,这样查询TOP 10和排名的时候直接查这张表。引入另一张表加快了性能,但牺牲了实时性,活动说明里需加上类似“榜单数据每10分钟同步一次”的话来告知用户。
基于redis的方案
对于排行榜的需求,redis有一个数据结构非常适合做这件事,那就是有序集合(sorted set)。redis的有序集合相关命令
有序集合和集合一样可以存储字符串,另外有序集合的成员可以关联一个分数(score),这个分数用于集合排序。下面以投票为例说明常见的命令,vote_activity是有序集合的key。#给Alice投票 redis> zincrby vote_activity 1 Alice "1" #给Bob投票 redis> zincrby vote_activity 1 Bob "1" #给Alice投票 redis> zincrby vote_activity 1 Alice "2" #查看Alice投票数 redis> zscore vote_activity Alice "2" #获取Alice排名(从高到低,zero-based) redis> zrevrank vote_activity Alice (integer) 0 #获取前10名(从高到低) redis> zrevrange vote_activity 0 9 1) "Alice" 2) "Bob" #获取前10名及对应的分数(从高到低) redis> zrevrange vote_activity 0 9 withscores 1) "Alice" 2) "2" 3) "Bob" 4) "1" #获取总参与选手数 redis> zcard vote_activity (integer) 2
接口实现
回到最开始的场景,大部分需求都已经得到满足,还剩下两个数据需要单独说一下。接口2中的总投票数没有直接的接口获得,一种方法是先用ZRANGE遍历所有的key,然后对score进行求和,另一种方法是对总票数单独用一个数据结构存储。接口3的距离上一名差的票数,先用ZREVRANK获取自己排名,然后用ZREVRANGE获取上一排名的分数,最后用自己的分数减去上一名的分数即可,代码示例如下:def get_next_step(redis_key, member): next_step = None score = redis.zscore(redis_key, member) rank = redis.zrevrank(redis_key, member) if rank > 0: next_member = redis.zrevrange(redis_key, rank - 1, rank - 1, withscores=True) next_step = next_member[0][1] - score return next_step另外如果两个key的score相同,排序逻辑是按照key的字母序排序。在有些情况下这个可能不满足实际要求,因此需要按实际情况重新设计key。比如如果要求同分数情况下按时间排序,那么key最好加上时间戳前缀。
redis与数据库的同步
redis通常是作为缓存层加速查询的,如果数据没有做持久化则有概率会丢失数据。一个方案是用定时任务定时同步redis与数据库的数据,数据库里存储着原始数据,通过计算数据库的数据和redis做对比,可以修正由于redis不稳定导致的数据不一致。这里需要注意的是在同步过程时redis的数据有可能还在增长,因此最好先读redis的数据,然后记下时间,查询指定时间段里的数据库的数据,最后再用ZINCRBY增量修正redis数据,而不是直接用ZADD覆盖redis数据。总结
redis的有序集合是一个非常高效的数据结构,可以替代数据库里一些很难实现的操作。它的一个典型应用场景就是排行榜,通过ZRANK可以快速得到用户的排名,通过ZRANGE可以快速得到TOP N的用户列表,它们的复杂度都是O(log(N)),用来替代数据库查询可以大大提升性能。我们来探究下它支持的功能, 首先当然就是支持按分值排序的功能. 由此可以猜测它底层是按score为key, name为value的tree结构(因为支持范围查询, 以及按分值排序). 但是该有序集又支持按name来修改score. 这样需求下, 又演变成name为key, score为value的map结构了. 单独的一种数据结构, 无法满足其需求, 两个都不可或缺. 那答案究竟是什么?redis源码的定义如下:
typedef struct zset {
// 字典
dict *dict;
// 跳跃表
zskiplist *zsl;
} zset;
这样就比较清晰了, 它采用了复合结构, 字典维护了name=>score的映射表, 而跳跃表则维护了按score排序的列表. 按name和按score的范围查询都天然支持.
具体的解读,可参考<<redis 设计和实现--有序集>>.同时引用官文文档的一张示意图:
https://www.cnblogs.com/mumuxinfei/p/5337329.html
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