題外話：
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需求
前段時間，做了一個世界杯競猜積分排行榜。對世界杯64場球賽勝負平進行猜測，猜對+1分，錯誤+0分，一人一場只能猜一次。
1.展示前一百名列表。
2.展示個人排名(如：張三，您當前的排名106579)。
分析
一開始打算直接使用mysql數(shù)據(jù)庫來做，遇到一個問題，每個人的分數(shù)都會變化,如何能夠獲取到個人的排名呢？數(shù)據(jù)庫可以通過分數(shù)進行row_num排序，但是這個方法需要進行全表掃描，當參與的人數(shù)達到10000的時候查詢就非常慢了。
redis的排行榜功能就完美鍥合了這個需求。來看看我是怎么實現(xiàn)的吧。
實現(xiàn)
一.redis sorts sets簡介
Sorted Sets數(shù)據(jù)類型就像是set和hash的混合。與sets一樣，Sorted Sets是唯一的，不重復的字符串組成?？梢哉fSorted Sets也是Sets的一種。
Sorted Sets是通過Skip List(跳躍表)和hash Table(哈希表)的雙端口數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)的，因此每次添加元素時，Redis都會執(zhí)行O(log(N))操作。所以當我們要求排序的時候，Redis根本不需要做任何工作了，早已經(jīng)全部排好序了。元素的分數(shù)可以隨時更新。
二.springboot 中使用RedisTemplate
本文主要通過redisTemplate來操作redis,當然也可以使用redis-client,看個人喜好.
我在本機開啟了一個單點的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依賴引入如下
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.代碼實現(xiàn)
1.注入redis，將key聲明為常量SCORE_RANK
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
public static final String SCORE_RANK = "score_rank";
2.新增默認排行數(shù)據(jù)
這里使用for循環(huán)創(chuàng)建集合，再使用批量新增10萬條數(shù)據(jù)
/**
* 批量新增
*/
@Test
public void batchAdd() {
SetZSetOperations.TypedTupleString>> tuples = new HashSet>();
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i 100000; i++) {
DefaultTypedTupleString> tuple = new DefaultTypedTuple>("張三" + i, 1D + i);
tuples.add(tuple);
}
System.out.println("循環(huán)時間:" +( System.currentTimeMillis() - start));
Long num = redisTemplate.opsForZSet().add(SCORE_RANK, tuples);
System.out.println("批量新增時間:" +(System.currentTimeMillis() - start));
System.out.println("受影響行數(shù)：" + num);
}
//輸出
循環(huán)時間:56
批量新增時間:1015
受影響行數(shù)：100000
3.獲取前10名(根據(jù)分數(shù)倒序)
提供了兩種獲取方法，返回值一個帶有score，一個沒有
/**
* 獲取排行列表
*/
@Test
public void list() {
SetString> range = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(SCORE_RANK, 0, 10);
System.out.println("獲取到的排行列表:" + JSON.toJSONString(range));
SetZSetOperations.TypedTupleString>> rangeWithScores = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(SCORE_RANK, 0, 10);
System.out.println("獲取到的排行和分數(shù)列表:" + JSON.toJSONString(rangeWithScores));
}
//輸出
獲取到的排行列表:["張三99999","張三99998","張三99997","張三99996","張三99995","張三99994","張三99993","張三99992","張三99991","張三99990","張三99989"]
獲取到的排行和分數(shù)列表:[{"score":100000.0,"value":"張三99999"},{"score":99999.0,"value":"張三99998"},{"score":99998.0,"value":"張三99997"},{"score":99997.0,"value":"張三99996"},{"score":99996.0,"value":"張三99995"},{"score":99995.0,"value":"張三99994"},{"score":99994.0,"value":"張三99993"},{"score":99993.0,"value":"張三99992"},{"score":99992.0,"value":"張三99991"},{"score":99991.0,"value":"張三99990"},{"score":99990.0,"value":"張三99989"}]
4.新增李四的分數(shù)
將“李四”加入到排行榜中，redis會在插入的時候進行，在取出的時候就可以直接取出，不需要再做排序操作
/**
* 單個新增
*/
@Test
public void add() {
redisTemplate.opsForZSet().add(SCORE_RANK, "李四", 8899);
}
5.獲取李四單人的排行
/**
* 獲取單個的排行
*/
@Test
public void find(){
Long rankNum = redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(SCORE_RANK, "李四");
System.out.println("李四的個人排名：" + rankNum);
Double score = redisTemplate.opsForZSet().score(SCORE_RANK, "李四");
System.out.println("李四的分數(shù):" + score);
}
//輸出
李四的個人排名：91101
李四的分數(shù):8899.0
6.統(tǒng)計分數(shù)區(qū)間人數(shù)
redis還提供了統(tǒng)計分數(shù)區(qū)間的方法，如下
/**
* 統(tǒng)計兩個分數(shù)之間的人數(shù)
*/
@Test
public void count(){
Long count = redisTemplate.opsForZSet().count(SCORE_RANK, 8001, 9000);
System.out.println("統(tǒng)計8001-9000之間的人數(shù):" + count);
}
//輸出
統(tǒng)計8001-9000之間的人數(shù):1001
7.獲取集合的基數(shù)(數(shù)量大小)
/**
* 獲取整個集合的基數(shù)(數(shù)量大小)
*/
@Test
public void zCard(){
Long aLong = redisTemplate.opsForZSet().zCard(SCORE_RANK);
System.out.println("集合的基數(shù)為：" + aLong);
}
//輸出
集合的基數(shù)為：100001
8.使用加法操作分數(shù)
這個方法是直接在原有的score上使用加法;如果沒有這個元素，則會創(chuàng)建，并且score初始為0.再使用加法
/**
* 使用加法操作分數(shù)
*/
@Test
public void incrementScore(){
Double score = redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(SCORE_RANK, "李四", 1000);
System.out.println("李四分數(shù)+1000后：" + score);
}
//輸出
李四分數(shù)+1000后：9899.0
四.歸納
在以上測試類中我們使用了redis的那些功能呢？在以上的例子中我們使用了單個新增，批量新增，獲取前十，獲取單人排名這些操作，但是redisTemplate還提供了更多的方法。
新增or更新
有三種方式，一種是單個，一種是批量，對分數(shù)使用加法(如果不存在，則從0開始加)。
//單個新增or更新
Boolean add(K key, V value, double score);
//批量新增or更新
Long add(K key, SetTypedTupleV>> tuples);
//使用加法操作分數(shù)
Double incrementScore(K key, V value, double delta);
刪除
刪除提供了三種方式：通過key/values刪除，通過排名區(qū)間刪除，通過分數(shù)區(qū)間刪除。
//通過key/value刪除
Long remove(K key, Object... values);
//通過排名區(qū)間刪除
Long removeRange(K key, long start, long end);
//通過分數(shù)區(qū)間刪除
Long removeRangeByScore(K key, double min, double max);
查
1.列表查詢:
分為兩大類，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
//通過排名區(qū)間獲取列表值集合
SetV> range(K key, long start, long end);
//通過排名區(qū)間獲取列表值和分數(shù)集合
SetTypedTupleV>> rangeWithScores(K key, long start, long end);
//通過分數(shù)區(qū)間獲取列表值集合
SetV> rangeByScore(K key, double min, double max);
//通過分數(shù)區(qū)間獲取列表值和分數(shù)集合
SetTypedTupleV>> rangeByScoreWithScores(K key, double min, double max);
//通過Range對象刪選再獲取集合排行
SetV> rangeByLex(K key, Range range);
//通過Range對象刪選再獲取limit數(shù)量的集合排行
SetV> rangeByLex(K key, Range range, Limit limit);
2.單人查詢
可獲取單人排行，和通過key/value獲取分數(shù)。以下只列表正序的，逆序的只需在方法前加上reverse即可
//獲取個人排行
Long rank(K key, Object o);
//獲取個人分數(shù)
Double score(K key, Object o);
統(tǒng)計
統(tǒng)計分數(shù)區(qū)間的人數(shù)，統(tǒng)計集合基數(shù)。
//統(tǒng)計分數(shù)區(qū)間的人數(shù)
Long count(K key, double min, double max);
//統(tǒng)計集合基數(shù)
Long zCard(K key);
結(jié)語
以上就是redis中使用排行榜功能的一些例子，和對redis的操作方法了。redis不僅僅只是作為緩存，它更是數(shù)據(jù)庫，提供了許多的功能，我們都可以好好的利用。
在這里我使用redis來實現(xiàn)了世界杯積分排行的展示，無論是在批量更新或是獲取個人排行等方便，都有著很高效率，也降低了對數(shù)據(jù)庫操作的壓力，達到了很好的效果。
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