这篇文章主要介绍了redis如何实现世界杯排行榜功能，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

题外话：

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需求

前段时间，做了一个世界杯竞猜积分排行榜。对世界杯64场球赛胜负平进行猜测，猜对+1分，错误+0分，一人一场只能猜一次。

1.展示前一百名列表。

2.展示个人排名(如：张三，您当前的排名106579)。

分析

一开始打算直接使用mysql数据库来做，遇到一个问题，每个人的分数都会变化,如何能够获取到个人的排名呢？数据库可以通过分数进行row_num排序，但是这个方法需要进行全表扫描，当参与的人数达到10000的时候查询就非常慢了。

redis的排行榜功能就完美锲合了这个需求。来看看我是怎么实现的吧。

实现

一.redis sorts sets简介

Sorted Sets数据类型就像是set和hash的混合。与sets一样，Sorted Sets是唯一的，不重复的字符串组成。可以说Sorted Sets也是Sets的一种。

Sorted Sets是通过Skip List(跳跃表)和hash Table(哈希表)的双端口数据结构实现的，因此每次添加元素时，Redis都会执行O(log(N))操作。所以当我们要求排序的时候，Redis根本不需要做任何工作了，早已经全部排好序了。元素的分数可以随时更新。

二.springboot 中使用RedisTemplate

本文主要通过redisTemplate来操作redis,当然也可以使用redis-client,看个人喜好.

我在本机开启了一个单点的redis，配置文件如下

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

Maven依赖引入如下

<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.代码实现

1.注入redis，将key声明为常量SCORE_RANK

@AutowiredprivateStringRedisTemplateredisTemplate;publicstaticfinalStringSCORE_RANK="score_rank";

2.新增默认排行数据

这里使用for循环创建集合，再使用批量新增10万条数据

/***批量新增*/@TestpublicvoidbatchAdd(){Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>>tuples=newHashSet<>();longstart=System.currentTimeMillis();for(inti=0;i<100000;i++){DefaultTypedTuple<String>tuple=newDefaultTypedTuple<>("张三"+i,1D+i);tuples.add(tuple);}System.out.println("循环时间:"+(System.currentTimeMillis()-start));Longnum=redisTemplate.opsForZSet().add(SCORE_RANK,tuples);System.out.println("批量新增时间:"+(System.currentTimeMillis()-start));System.out.println("受影响行数："+num);}

//输出
循环时间:56
批量新增时间:1015
受影响行数：100000

3.获取前10名(根据分数倒序)

提供了两种获取方法，返回值一个带有score，一个没有

/***获取排行列表*/@Testpublicvoidlist(){Set<String>range=redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(SCORE_RANK,0,10);System.out.println("获取到的排行列表:"+JSON.toJSONString(range));Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>>rangeWithScores=redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(SCORE_RANK,0,10);System.out.println("获取到的排行和分数列表:"+JSON.toJSONString(rangeWithScores));}

//输出获取到的排行列表:["张三99999","张三99998","张三99997","张三99996","张三99995","张三99994","张三99993","张三99992","张三99991","张三99990","张三99989"]获取到的排行和分数列表:[{"score":100000.0,"value":"张三99999"},{"score":99999.0,"value":"张三99998"},{"score":99998.0,"value":"张三99997"},{"score":99997.0,"value":"张三99996"},{"score":99996.0,"value":"张三99995"},{"score":99995.0,"value":"张三99994"},{"score":99994.0,"value":"张三99993"},{"score":99993.0,"value":"张三99992"},{"score":99992.0,"value":"张三99991"},{"score":99991.0,"value":"张三99990"},{"score":99990.0,"value":"张三99989"}]

4.新增李四的分数

将“李四”加入到排行榜中，redis会在插入的时候进行，在取出的时候就可以直接取出，不需要再做排序操作

/***单个新增*/@Testpublicvoidadd(){redisTemplate.opsForZSet().add(SCORE_RANK,"李四",8899);}

5.获取李四单人的排行

/***获取单个的排行*/@Testpublicvoidfind(){LongrankNum=redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(SCORE_RANK,"李四");System.out.println("李四的个人排名："+rankNum);Doublescore=redisTemplate.opsForZSet().score(SCORE_RANK,"李四");System.out.println("李四的分数:"+score);}

//输出
李四的个人排名：91101
李四的分数:8899.0

6.统计分数区间人数

redis还提供了统计分数区间的方法，如下

/***统计两个分数之间的人数*/@Testpublicvoidcount(){Longcount=redisTemplate.opsForZSet().count(SCORE_RANK,8001,9000);System.out.println("统计8001-9000之间的人数:"+count);}

//输出
统计8001-9000之间的人数:1001

7.获取集合的基数(数量大小)

/***获取整个集合的基数(数量大小)*/@TestpublicvoidzCard(){LongaLong=redisTemplate.opsForZSet().zCard(SCORE_RANK);System.out.println("集合的基数为："+aLong);}

//输出
集合的基数为：100001

8.使用加法操作分数

这个方法是直接在原有的score上使用加法;如果没有这个元素，则会创建，并且score初始为0.再使用加法

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

//输出
李四分数+1000后：9899.0

四.归纳

在以上测试类中我们使用了redis的那些功能呢？在以上的例子中我们使用了单个新增，批量新增，获取前十，获取单人排名这些操作，但是redisTemplate还提供了更多的方法。

新增or更新

有三种方式，一种是单个，一种是批量，对分数使用加法(如果不存在，则从0开始加)。

//单个新增or更新Booleanadd(Kkey,Vvalue,doublescore);//批量新增or更新Longadd(Kkey,Set<TypedTuple<V>>tuples);//使用加法操作分数DoubleincrementScore(Kkey,Vvalue,doubledelta);

删除

删除提供了三种方式：通过key/values删除，通过排名区间删除，通过分数区间删除。

//通过key/value删除Longremove(Kkey,Object...values);//通过排名区间删除LongremoveRange(Kkey,longstart,longend);//通过分数区间删除LongremoveRangeByScore(Kkey,doublemin,doublemax);

查

1.列表查询:

分为两大类，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

//通过排名区间获取列表值集合Set<V>range(Kkey,longstart,longend);//通过排名区间获取列表值和分数集合Set<TypedTuple<V>>rangeWithScores(Kkey,longstart,longend);//通过分数区间获取列表值集合Set<V>rangeByScore(Kkey,doublemin,doublemax);//通过分数区间获取列表值和分数集合Set<TypedTuple<V>>rangeByScoreWithScores(Kkey,doublemin,doublemax);//通过Range对象删选再获取集合排行Set<V>rangeByLex(Kkey,Rangerange);//通过Range对象删选再获取limit数量的集合排行Set<V>rangeByLex(Kkey,Rangerange,Limitlimit);

2.单人查询

可获取单人排行，和通过key/value获取分数。以下只列表正序的，逆序的只需在方法前加上reverse即可

//获取个人排行Longrank(Kkey,Objecto);//获取个人分数Doublescore(Kkey,Objecto);

统计

统计分数区间的人数，统计集合基数。

//统计分数区间的人数Longcount(Kkey,doublemin,doublemax);//统计集合基数LongzCard(Kkey);

结语

在这里我使用redis来实现了世界杯积分排行的展示，无论是在批量更新或是获取个人排行等方便，都有着很高效率，也降低了对数据库操作的压力，达到了很好的效果。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“redis如何实现世界杯排行榜功能”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!