题外话:
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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); }
//输出
循环时间:56
批量新增时间:1015
受影响行数:100000
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)); }
//输出 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); }
//输出
李四的个人排名:91101
李四的分数:8899.0
6.统计分数区间人数
redis还提供了统计分数区间的方法,如下
/** * 统计两个分数之间的人数 */ @Test 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); }
//输出
统计8001-9000之间的人数:1001
7.获取集合的基数(数量大小)
/** * 获取整个集合的基数(数量大小) */ @Test public void zCard(){ Long aLong = redisTemplate.opsForZSet().zCard(SCORE_RANK); System.out.println("集合的基数为:" + aLong); }
//输出
集合的基数为:100001
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); }
//输出
李四分数+1000后:9899.0
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
以上就是redis中使用排行榜功能的一些例子,和对redis的操作方法了。redis不仅仅只是作为缓存,它更是数据库,提供了许多的功能,我们都可以好好的利用。
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。
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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