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在日常的開發中，常常會碰到需要對使用者的分數等進行排序，例如在遊戲裡面需要對戰鬥力進行排行，在組隊活動中需要對各個隊伍的貢獻值進行排行，在微信中需要對各個好友的步數進行排行，此時一般會選擇redis的有序集合對用戶的分數進行存儲，從而實現排行榜的需求，但是不同的場景排行榜的方式也略有不同，以下根據自己日常的開發進行了一下歸納總結。
需求：組隊活動中各隊伍的貢獻值進行排行。
Redis的Sorted Set是String類型的有序集合。集合成員是唯一的，這意味著集合中不能出現重複的資料。
每個元素都會關聯一個double類型的分數。 redis正是透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)卻可以重複。
下面先不考慮積分相同的情況，實現排行榜：
// 准备数据，其中value为每个队伍的ID，score为队伍的贡献值 > 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
Redis預設實作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依照時間優先排序。
在上面實作中，如果兩個隊伍的貢獻值相同，也就是積分值相同，無法根據時間的先後進行排行。
所以需要設計一個分數 = 貢獻值 時間戳 ，誰分數大誰排前面，最後還要能根據分數能解析出來貢獻值。
使用整數儲存分數值，redis中score本身是一個double類型，能精確儲存的最大整數數字為2^53=9007199254740992（16位元）。而精確到毫秒的時間戳記需要13位，此時留給儲存貢獻值只有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位元表示貢獻值，低13位元表示時間戳記。
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變成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。
由於redis的score值是double類型，可以使用整數部分儲存貢獻值，小數部分儲存時間戳，同樣時間戳的部分使用一個最大值減去它。
這樣，整體設計變成：分數=貢獻值(Integer.MAX-時間戳) * 10^-13
弊端：由於分數值是由兩個變數來計算得出，所以在為隊伍增加貢獻值時，無法簡單的使用之前的zincrby來改變score的值了，這樣在並發情況下為隊伍增加貢獻值就會導致score值不準確。
錯誤狀況模擬：
假設現在隊伍A的貢獻值為10隊伍A中的球員X為隊伍增加貢獻值1，在程式中算出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命令設定隊伍的貢獻值為11.xxx隊伍A中的隊員Y調用redis的zadd命令設定隊伍的貢獻值為11.yyy最後算出隊伍A的貢獻值為11，無法保證增加貢獻值這一操作的原子性。
此時需要藉助lua腳本來保證計算和設定貢獻值這兩個操作的原子性：
// 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
由於redis中無法使用時間函數，所以(Integer.MAX -時間戳) * 10^-13部分由腳本外程式計算好傳入。
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指令。
所謂並列排行榜，就是存在相同排名情況的排行榜。
我們預期的結果如下表：
| 隊伍ID | 貢獻值 | |
|---|---|---|
| ##a | 100 | |
| #b | 99 | |
| c | 99 | |
| d | 88 | |
| e | 87 |
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：
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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以上是實例詳解Redis實現排行榜及相同積分按時間排序功能的實現的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
