在日常的开发中，我们经常会使用有序集合对有排序需求的数据进行存储。但是在某些情况下，我们可能需要根据多个条件对集合中的数据进行排序。因此我们需要对存储在集合中的成员分数进行特殊处理，才能满足需求。
例如，现在需要设计一个用户收礼值排行榜系统，用户根据收礼值的大小降序排序，在收礼值相同的情况下，则按照最后的更新时间升序排序。
我们都知道，在执行 zrevrange 命令时，如果成员分数相同的情况下，默认会根据字典顺序降序排序，如下图所示：
这并不符合我们的需求（uid1需要排在uid2前面），我们需要有一个简单的算法来保证更新后，收礼值相同的用户相对位置保持不变。
假设在每次更新用户收礼值的时候，都带上一个随时间衰减的偏移量，就可以保证uid1排在uid2前面，如下图所示：
Hooray！！！我们完成目标了！！！🥳🥳🥳
接下来，让我们来看看如何计算这个“随时间衰减”的偏移量。
在给定的一个时间区间内，随着时间的流逝，结束时间（右区间）与当前时间的差值会越来越小，如下图所示：
根据上述的分析结果，我们就可以写出如下的伪代码：
const startTime = 0;
const endTime = new Date('2038-01-01 00:00:00').getTime()
// 随着时间的推移，偏移量会越来越小
function calcOffset() {
const now = new Date().getTime();
return (endTime - now) / (endTime - startTime);
}
// 增加成员的分数
function incrby(key, member, increment) {
return redis.zincrby(key, increment, member)
.then(async (newScore) => {
const offset = calcOffset();
// 根据当前偏移量与上一次偏移量的差值，就可以计算出应该衰减的值
await redis.zincrby(key, offset - （newScore - Math.floor(newScore)）, member);
return Math.floor(newScore);
});
}
这样，我们就能保证在值相同的情况下，按照最后的更新时间升序排序。
⚠️注意
- 在获取成员分数时，需要移除偏移量，即对分数进行取整数
- 此方法只适用于成员分数为整数的情况
- 在高并发的条件下，计算出的偏移量并不百分百准确
