Redis实现排行榜设计

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Redis实现排行榜设计

redis的zset结构有着天然的排序功能,十分适合并发量大的排行功能。通过key值确定排行榜的范围,使用members来作为排序的标识,score作为排序的依据。redis排行榜功能看似简单易用,但在实际应用中却遇到了很多问题,需要通过适当的操作来设计这个功能。接下来就来理清排行榜的设计思绪吧

1.排行榜的key设计

排行榜一般按照时间段进行分类,分别有周榜,月榜和年榜。这样要区分不同的榜单就需要和时间关联上,通过时间判断来将数据都保存到对应的zset中。

例如年榜可以用年份来标识,今年的key就是2020,去年的key是2019。月份的话通过月数来标识。周榜的情况有点特殊,可以通过当天处于本年的第几周来确定zset的key。这样设置的key为周数当,就可以统计当周的数据了。

java中有直接获取周数的方法

注意设置周一为一周的第一天,默认为周日。

Calendar cal = Calendar.getInstance();
//设置周一为一周的第一天
cal.setFirstDayOfWeek(Calenar.MONDAY);
cal.setTime(new Date());
int num = cal.get(Calenar.WEEK_OF_YEAR);
复制代码

但是这个方法虽然可以快速获取到当天的所属周数,但是有的排行榜需要查看上一周的数据。那么上周周榜的key,即获取上一周的周数只需在本周的周数减去一就可以。

这个时候就有一个特殊情况出现了,假如今天是本年的第一周,那么上一周的周榜的key就等于0,显然这是不合理的。那么这个应该怎么处理呢?

                                                

其实本年的第0周就是上一年的最后一周,只需要获取到上一年的最后一周的周数就可以。所以第一步先把当前日期往前推7天在获取那天所属的周数,就可以解决跨年获取周数的问题。

2.ZSet同分排序规则

在现实生活中,单个字段排序的排行榜十分少见。这是因为排行榜可能存在大量的重复分数,这就导致了分数相同的情况下无法判断排名。这里就涉及到第一个问题,score相同的情况下,哪条数据会排在前面呢?

                                              

实践出真知,打开redis试一下。插入6条数据,分数都一样但是member不一样,分别是2020001, 2020002, 2020003, aa,bb,cc这6个。使用zrange进行排序,结果如下

                                              

猜测可能与字符排列顺序有关,经查阅资料验证确实当score值相同时,按照member的字符顺序进行排列。

3.ZSet多字段排序

zset只能根据score进行排序,也就是单字段排序。但是很多时候排序的规则不止一条,例如闯关排行榜不仅比较闯关成功的次数,还会比较通关的时长,复活的次数等等。这就导致了zset的字段远远不够用,那应该怎么同时使用多条排序规则呢?接下来就是需要使用取巧的办法了。

                                      

既然只有一个排序字段,那么根据排序规则的权重重新组合这个数值。通过把权重高的数值放在组合数的最前面来达到数值比较上的优势,说起来有点绕口,直接上例子吧。

场景如下:游戏闯关排行榜以通关次数正序复活次数倒序第一次通关的时间倒序来进行排序。

具体化数值:闯关5次复活2次第一次通关时间2020-06-09

那么score的数值的处理如下:

  1. 闯关次数权重最高,所以5放在最前面
  2. 复活次数倒序,则需要取反。在取反之前,需要确定复活的最大次数,例如99次,那么取反之后得到97
  3. 通关时间倒序,也需要取反。先获取通关时间的时间戳,得到1591632000000。由于double位数限制,去掉最后毫秒数即最后三位,获取1591632000共十位,倒序则需要用最大数9999999999(10个9)减去当前值得8408367999

最终score='5'+'97'+'8408367999'= 5978408367999 共13位数。显然通关次数小于5次的时候,score必然不能超过****5978408367999

这个方法需要注意的点就是zset的score字段是double类型。在double类型中的数值类型,需要注意整数的精度和小数点精度。double能保存最多16位的数字,如果复合排序字段中有时间的话,用于其他字段排序的数字只有6位,这就是复合数值排序的限制之处。

4.Redis数据备份

redis数据库属于内存性数据库,虽然速度快,也有持久化策略来保障高可用。但是大量的数据需要设置过期时间来腾出内存空间,所以需要通过定时任务将数据落到数据库中来保证数据,同时可以方便导出这些数据。实现起来也比较简单,通过当前所属周获取到redis的数据,对位落库就可以。

需要注意的就是定时任务的时间节点。为了保证本周的数据落库是最完整的数据,需要在下一周的第一次同步时再进行一次备份。这个时候就可以通过在redis中设置一个标志位,每次更新前判断是有上周数据已经同步的标志。

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