本篇内容主要讲解“如何用Redis实现排行榜及相同积分按时间排序功能”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何用Redis实现排行榜及相同积分按时间排序功能”吧!

需求：对组队活动中各个队伍的贡献值进行排行。

Redis的Sorted Set是String类型的有序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。

每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

有序集合的成员是唯一的，但分数(score)却可以重复。

下面先不考虑积分相同的情况，实现排行榜：

//准备数据，其中value为每个队伍的ID，score为队伍的贡献值>zaddz15a6b1c2d10e(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>zrevrangez102withscores1)"e"2)"10"3)"b"4)"6"5)"a"6)"5"//增加某个队伍的贡献值>zincrbyz13d"5">zincrbyz14c"5"//查询排行榜所有的队伍>zrevrangez10-1withscores1)"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>zrevrankz1d(integer)2

Redis默认实现是相同分数的成员按字典顺序排序（09，AZ，a~z），上面使用的是zrevrange，所以是倒序，所以相同分数排序就不能根据时间优先来排序。

在上面的实现中，如果两个队伍的贡献值相同，也就是积分值相同，无法根据时间的先后进行排行。

所以需要设计一个分数 = 贡献值 + 时间戳 ，谁分数大谁排前面，最后还要能根据分数能解析出来贡献值。

使用整型存储分数值，redis中score本身是一个double类型，能精确存储的最大整型数字为2^53=9007199254740992（16位）。而精确到毫秒的时间戳需要13位，此时留给存储贡献值只有3位数了，当前如果时间只要精确到秒，只需要10位，这样留给贡献值就有6位。

整体设计：高3位表示贡献值，低13位表示时间戳。

如果我们简单地把score结构由：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。

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localscore=redis.call('zscore',KEYS[1],KEYS[2])ifnot(score)thenscore=0endscore=math.floor(score)+tonumber(ARGV[1])+tonumber(ARGV[2])redis.call('zadd',KEYS[1],score,KEYS[2])return1

由于redis中无法使用时间函数，所以(Integer.MAX-时间戳) * 10^-13部分由脚本外程序计算好传入。

分页查询排行榜，查询队伍的排名等功能都可以继续使用上面的命令。

所谓并列排行榜，就是存在相同排名情况的排行榜。

我们期望的结果如下表：

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keyteamId>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IDlocalrank=0localscore=redis.call('zscore',KEYS[1],KEYS[2])ifnot(score)thenscore=0elsescore=math.floor(score)localfirstScore=redis.call('zrevrangebyscore',KEYS[1],score+1,score,'limit',0,1)rank=redis.call('zrevrank',KEYS[1],firstScore[1])endreturn{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locallist=redis.call('zrevrange',KEYS[1],ARGV[1],ARGV[2],'withscores')localresult={}locali=1fork,vinpairs(list)doifk%2==0thenlocalteamId=list[k-1]localscore=math.floor(v)localfirstScore=redis.call('zrevrangebyscore',KEYS[1],score+1,score,'limit',0,1)localrank=redis.call('zrevrank',KEYS[1],firstScore[1])locall={teamId=teamId,contributionValue=score,teamRank=rank+1}result[i]=li=i+1endendreturncjson.encode(result)

此脚本使用了cjson库，返回的是一个json。

到此，相信大家对“如何用Redis实现排行榜及相同积分按时间排序功能”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！