一、前言
相信在实际的开发过程中，大家都遇到过类似排行榜功能的需求，排行榜功能应该是一个很普遍的需求。
比如在一个比赛中，有上百万的玩家数据，名字和分数，并且还在实时的更新，如果现在需要你根据玩家的得分整理一个前20名的排行榜，实时的展示出来，你会怎么做呢？
你不可能 order by + limit 去实现吧？
select name,score from game_socre order by score desc limit 0,20
这样既做不到实时，也需要不断的去查询，刷新，效率极低。
其实，使用 Redis 中有序集合的特性来实现排行榜是又好又快的选择。
二、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。
三、编码实现
1、注入redisTemplate,声明一个常量 SCORE_RANK
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
public static final String SCORE_RANK = "score_rank";
2、.新增默认排行数据
/**
* 批量新增
*/
@Test
public void batchAdd() {
Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> tuples = new HashSet<>();
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 100 0000; 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20名(根据分数倒序)
/**
* 获取排行列表
*/
@Test
public void list() {
Set<String> range = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(SCORE_RANK, 0, 20);
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, 20);
System.out.println("获取到的排行和分数列表:" + JSON.toJSONString(rangeWithScores));
}
4、新增李四的分数
/**
* 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);
}
6、统计分数之间有多少人
/**
* 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);
}
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);
}
8、使用加法操作分数
/**
* 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);
}
这种适用于分数实时更新的场景，排名也会相应更新。
四、总结
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
//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);
查询
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);
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。
有兴趣的同学，建议多看看源码，了解下redis封装的丰富的方法，对于排行榜功能的各种需求，基本都是可以实现的。