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Redis如何使用zset處理排行榜和計數(shù)問題

更新時間：2025年02月05日 17:14:49 作者：記得開心一點嘛

Redis的ZSET數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常適合處理排行榜和計數(shù)問題,它可以在高并發(fā)的點贊業(yè)務(wù)中高效地管理點贊的排名,并且由于ZSET的排序特性,可以輕松實現(xiàn)根據(jù)點贊數(shù)實時排序的功能

Redis使用zset處理排行榜和計數(shù)

在處理計數(shù)業(yè)務(wù)時，我們一般會使用一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，既是集合又可以保證唯一性，所以我們會選擇Redis中的set集合：

業(yè)務(wù)邏輯

用戶點擊點贊按鈕，需要再set集合內(nèi)判斷是否已點贊，未點贊則需要將點贊數(shù)+1并保存用戶信息到集合中，已點贊則需要將數(shù)據(jù)庫點贊數(shù)-1并移除set集合中的用戶。

@Service
public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {

    @Autowired
    private IUserService userService;
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        // 獲取登錄用戶
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 判斷當(dāng)前登錄用戶是否已經(jīng)點贊
        String key = "blog:like:" + id;
        Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());
        if(BooleanUtil.isFalse(isMember)){
            // 未點贊
            // 數(shù)據(jù)庫點贊數(shù)+1
            boolean isSuccess = update().setSql("like = like + 1").eq("id",id).update();
            // 保存用戶到Redis集合中
            if(isSuccess){
                stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, userId.toString());
            }
        } else {
            // 已點贊，取消點贊
            // 數(shù)據(jù)庫點贊數(shù)-1
            boolean isSuccess = update().setSql("like = like - 1").eq("id",id).update();
            // 移除set集合中的用戶
            stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, userId.toString());
        }
        return Result.ok();
    }
}

那么我們想要實現(xiàn)按照點贊時間的先后順序排序，返回Top5的用戶，這個時候set無法保證數(shù)據(jù)有序，所以我們需要換一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)滿足業(yè)務(wù)需求：

Redis 的 ZSET（有序集合） 是一個非常適合用于處理 排行榜 和 計數(shù)問題 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

在高并發(fā)的點贊業(yè)務(wù)中，使用 ZSET 可以幫助我們高效地管理點贊的排名，并且由于 ZSET 的排序特性，我們可以輕松實現(xiàn)根據(jù)點贊數(shù)實時排序的功能。

ZSET 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Redis 的 ZSET 是一個集合，它的每個元素都會關(guān)聯(lián)一個 分?jǐn)?shù)（score），這個分?jǐn)?shù)決定了元素在集合中的排序。ZSET 保證集合中的元素是按分?jǐn)?shù)排序的，并且可以在 O(log(N)) 的時間復(fù)雜度內(nèi)進(jìn)行添加、刪除和查找操作。

在高并發(fā)的點贊業(yè)務(wù)中，ZSET 可以幫助我們輕松地進(jìn)行以下幾項操作：

記錄每個用戶對某個內(nèi)容（如文章、評論等）的點贊數(shù)。
通過分?jǐn)?shù)進(jìn)行實時排序，獲取點贊數(shù)最多的內(nèi)容。

優(yōu)化高并發(fā)的點贊操作

在高并發(fā)情況下，當(dāng)多個用戶同時對某個內(nèi)容進(jìn)行點贊時，我們需要高效地更新該內(nèi)容的點贊數(shù)，并保證數(shù)據(jù)一致性。ZSET 提供了很好的支持，具體步驟如下：

用戶點贊操作：使用 ZINCRBY 命令來對某個元素的分?jǐn)?shù)進(jìn)行增量操作，表示對該內(nèi)容的點贊數(shù)增加。
查看點贊數(shù)：可以通過 ZSCORE 命令獲取某個內(nèi)容的當(dāng)前點贊數(shù)。
查看排行榜：使用 ZRANGE 或 ZREVRANGE 命令來獲取點贊數(shù)排名前 N 的內(nèi)容，按分?jǐn)?shù)進(jìn)行排序。

ZSET 結(jié)構(gòu)設(shè)計

key：表示某個內(nèi)容的點贊的 id。
value：表示點贊用戶的 id。
score：根據(jù)點贊時間排序。

下面是修改后的點贊邏輯：

@Service
public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {

    @Autowired
    private IUserService userService;
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        // 獲取登錄用戶
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 判斷當(dāng)前登錄用戶是否已經(jīng)點贊
        String key = "blog:like:" + id;
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
        if(score == null){
            // 未點贊
            // 數(shù)據(jù)庫點贊數(shù)+1
            boolean isSuccess = update().setSql("like = like + 1").eq("id",id).update();
            // 保存用戶到Redis集合中
            if(isSuccess){
                stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());
            }
        } else {
            // 已點贊，取消點贊
            // 數(shù)據(jù)庫點贊數(shù)-1
            boolean isSuccess = update().setSql("like = like - 1").eq("id",id).update();
            // 移除set集合中的用戶
            stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, userId.toString());
        }
        return Result.ok();
    }
}

而點贊排行榜代碼如下：

@Service
public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {

    @Autowired
    private IUserService userService;
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Override
    public Result queryBlogLikes(Long id) {
        String key = "blog:like:" + id;
        // 查詢top5的點贊用戶 zrange key 0 4
        Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);
        if (top5 == null || top5.isEmpty()) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 解析出集合中的用戶的id
        List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
        // 根據(jù)id查詢用戶,并將類型由User轉(zhuǎn)為UserDTO,隨后轉(zhuǎn)換為List集合
        String idStr = StrUtil.join(",",ids);
//        List<UserDTO> userDTOs = userService.listByIds(ids).stream()
//                .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
//                .collect(Collectors.toList());
        List<UserDTO> userDTOs = userService.query()
                .in("id",ids).last("order by field(id," + idStr +")").list()
                .stream()
                .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
                .collect(Collectors.toList());
        return Result.ok(userDTOs);
    }
}

使用

userService.query().in("id", ids).last("order by field(id," + idStr + ")")

來查詢用戶信息，并且使用 order by field(id, ...) 語句來保證查詢結(jié)果的順序與 top5 中的用戶順序一致。

這里的 order by field(id, ...) 是關(guān)鍵，它確保了從數(shù)據(jù)庫返回的數(shù)據(jù)順序和 Redis 返回的 top5 用戶順序完全匹配。因為 Redis 中的 ZSet 是有順序的，top5 會按照點贊數(shù)量進(jìn)行排序。

如果直接使用 listByIds 方法，可能會導(dǎo)致結(jié)果順序不一致。