基于redis实现世界杯排行榜功能项目实战

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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: 9001

spring:

 redis:

 database: 0

 url: redis://user:123@127.0.0.1:6379

 host: 127.0.0.1

 password: 123

 port: 6379

 ssl: false

 timeout: 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

 @Autowired

 private StringRedisTemplate redisTemplate;

 public static final String SCORE_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

 @Test

 public void batchAdd() {

 Set ZSetOperations.TypedTuple String tuples = new HashSet ();

 long start = System.currentTimeMillis();

 for (int i = 0; i 100000; i++) {

 DefaultTypedTuple String tuple = new DefaultTypedTuple ("张三" + i, 1D + i);

 tuples.add(tuple);

 System.out.println("循环时间:" +( System.currentTimeMillis() - start));

 Long num = 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);

 }

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

 @Test

 public void list() {

 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));

 }

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

 @Test

 public void add() {

 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

 @Test

 public void find(){

 Long rankNum = redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(SCORE_RANK, "李四");

 System.out.println("李四的个人排名：" + rankNum);

 Double score = redisTemplate.opsForZSet().score(SCORE_RANK, "李四");

 System.out.println("李四的分数:" + score);

 }

public void count(){ Long count = redisTemplate.opsForZSet().count(SCORE_RANK, 8001, 9000); System.out.println("统计8001-9000之间的人数:" + count); }
Long aLong = redisTemplate.opsForZSet().zCard(SCORE_RANK); System.out.println("集合的基数为：" + aLong); }

 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

 @Test

 public void incrementScore(){

 Double score = redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(SCORE_RANK, "李四", 1000);

 System.out.println("李四分数+1000后：" + score);

 }

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

Boolean add(K key, V value, double score);

//批量新增or更新

Long add(K key, Set TypedTuple V tuples);

//使用加法操作分数

Double incrementScore(K key, V value, double delta);

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

Long remove(K key, Object... values);

//通过排名区间删除

Long removeRange(K key, long start, long end);

//通过分数区间删除

Long removeRangeByScore(K key, double min, double max);

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(K key, long start, long end);

//通过排名区间获取列表值和分数集合

Set TypedTuple V rangeWithScores(K key, long start, long end);

//通过分数区间获取列表值集合

Set V rangeByScore(K key, double min, double max);

//通过分数区间获取列表值和分数集合

Set TypedTuple V rangeByScoreWithScores(K key, double min, double max);

//通过Range对象删选再获取集合排行

Set V rangeByLex(K key, Range range);

//通过Range对象删选再获取limit数量的集合排行

Set V rangeByLex(K key, Range range, Limit limit);

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

Long rank(K key, Object o);

//获取个人分数

Double score(K key, Object o);

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

Long count(K key, double min, double max);

//统计集合基数

Long zCard(K key);

结语

本篇文章到此结束，如果您有相关技术方面疑问可以联系我们技术人员远程解决，感谢大家支持本站！

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。

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