基于redis的Zset实现作者的轻量级排名
基于redis的Zset实现轻量级作者排名系统
在今天的技术架构中，Redis 是一种广泛使用的内存数据存储系统，尤其在需要高效检索和排序的场景中表现优异。在本篇博客中，我们将深入探讨如何使用 Redis 的有序集合（ZSet）构建一个高效的笔记排行榜系统，并提供相关代码示例和详细的解析。
1. 功能背景与需求
假设我们有一个笔记分享平台，用户可以发布各种笔记，系统需要根据用户发布的笔记数量来生成一个实时更新的排行榜。在这种场景中，Redis 的有序集合是非常合适的，因为它不仅支持按分数排序，还能够高效地进行增量更新。
2. 系统架构设计
2.1 Redis 有序集合（ZSet）
Redis 提供了有序集合（ZSet）数据结构，它的特点是：
- 每个元素都会关联一个分数（score）。
- 元素根据分数自动排序，分数相同的元素按照插入顺序排序。
- 支持增量更新，可以高效地改变某个元素的分数。
2.2 功能实现
我们需要实现的功能是，按用户发布的笔记数量进行排名，并且通过 API 接口提供这些信息。具体步骤如下：
- 获取 Redis 中的有序集合，按笔记数量降序排序。
- 根据用户的 ID 查询其笔记数量并生成排行榜。
- 提供 API 接口，供前端调用。
3. 代码实现
3.1 获取笔记排行榜的服务
我们首先需要编写一个方法来获取笔记排行榜。这里我们用 Redis 的 zReverseRange 方法来获取有序集合中分数最高的用户，即排名靠前的用户。
@Override
public ApiResponse<List<NoteRankListItem>> submitNoteRank() {
// 从 Redis 获取排名0-1的用户ID集合
Set<Object> userIds = redisService.zReverseRange(RedisKey.authorRank(), 0, 1);
// 如果没有用户，则返回空的排行榜
List<NoteRankListItem> resultList = new ArrayList<>();
if (userIds == null || userIds.isEmpty()) {
return ApiResponseUtil.success("获取笔记排行榜成功", resultList);
}
LocalDate currentDate = LocalDate.now();
int rank = 1; // 排名从1开始
// 遍历用户ID集合，获取每个用户的笔记数量
for (Object userIdObj : userIds) {
Long userId = convertToLong(userIdObj); // 类型转换
if (userId == null) {
continue; // 如果转换失败，跳过该条数据
}
// 获取该用户的笔记数量（score）
Double score = redisService.zScore(RedisKey.authorRank(), userId);
if (score == null) {
continue; // 如果没有该用户的分数，跳过该用户
}
// 创建一个排行榜项
NoteRankListItem item = new NoteRankListItem();
item.setUserId(userId);
item.setUsername(userMapper.findById(userId).getUsername()); // 获取用户名
item.setAvatarUrl(userMapper.findById(userId).getAvatarUrl()); // 获取头像
item.setNoteCount(score.intValue()); // 设置笔记数量
item.setRank(rank++); // 设置用户排名
resultList.add(item); // 添加到结果列表
}
// 返回成功的 API 响应
return ApiResponseUtil.success("获取笔记排行榜成功", resultList);
}
代码解析：
- zReverseRange：我们使用
zReverseRange方法从 Redis 获取按分数从高到低排的前两个用户（这里返回的是前两名的用户，0, 1表示返回第1和第2名）。 - zScore：通过
zScore方法获取每个用户在排行榜中的分数（即笔记数量）。 - convertToLong：为了避免类型不匹配，我们使用一个方法将
Object转换为Long类型。 - ApiResponseUtil.success：返回一个标准的 API 响应对象，封装了成功的消息和数据。
3.2 获取 Redis 分数和排名的辅助方法
在代码中，我们还需要定义几个辅助方法来处理 Redis 的操作，下面是一些常用的 Redis 操作方法：
// 向有序集合添加一个或多个成员，或者更新已存在成员的分数
@Override
public boolean zAdd(String key, Object member, double score) {
return redisTemplate.opsForZSet().add(key, member, score);
}
// 增加有序集合中成员的分数，如果集合中不存在该成员会自动加入该成员并且设置对应的score
@Override
public Double zIncrementScore(String key, Object member, double delta) {
return redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, member, delta);
}
// 通过索引区间返回有序集合中指定区间内的成员，按分数从高到低排序
@Override
public Set<Object> zReverseRange(String key, long start, long end) {
return redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(key, start, end);
}
// 获取有序集合中成员的分数
@Override
public Double zScore(String key, Long userId) {
return redisTemplate.opsForZSet().score(key, userId);
}
3.3 创建 API 接口
在控制器中，我们将提供一个 HTTP 接口供前端获取排行榜数据：
@GetMapping("/notes/ranklist")
public ApiResponse<List<NoteRankListItem>> submitNoteRank() {
return noteService.submitNoteRank(); // 调用服务层的获取排行榜方法
}
3.4 数据模型
NoteRankListItem 是我们用来存储排行榜项数据的类：
public class NoteRankListItem {
private Long userId;
private String username;
private String avatarUrl;
private int noteCount;
private int rank;
// getters and setters
}
4.关键设计要点
4.1 性能优化
- 所有Redis操作都是原子性的
- ZReverseRange直接获取排序后的结果
4.2 容错处理
- 对Redis返回的Object类型做安全转换
- 空结果集处理
- 分数不存在的跳过机制
5. 扩展思考——综合多个指标的排行榜
除了使用笔记数量作为排名的依据，我们可以将多个因素综合考虑，如：
- 点赞数：用户发布的笔记被点赞的次数。
- 评论数：笔记下的评论数量。
- 阅读量：笔记被浏览的次数。
- 时间因素：比如最近一周、最近一个月的笔记数量或互动情况。
5.1 综合多维度排序
你可以为每个用户的笔记创建多个分数项（如点赞数、评论数等），然后使用 Redis 提供的 ZSet 方法进行加权排序。例如，可以通过以下公式将多个维度融合：
score = noteCount * 0.6 + likeCount * 0.3 + commentCount * 0.1;
然后使用 zAdd 将这些分数加入到有序集合中，实现综合排序。
5.2 时间窗口的动态排行榜
为了展示最新的活动，你可以根据时间窗口（如日榜、周榜、月榜）来动态地调整排行榜。例如，对于每个时间窗口内的分数独立计算，可以使用 Redis 过期时间来设置不同时间窗口的缓存策略，避免重复计算。
// 设置月榜数据的过期时间为1个月
redisTemplate.expire(RedisKey.monthRank(), 30, TimeUnit.DAYS);
6. 扩展思考——增强数据的实时性
当前实现中，排行榜的更新和查询依赖于 Redis。为了进一步提高实时性，可以考虑以下扩展：
6.1 定时更新与异步处理
尽管 Redis 提供了较高的性能，但在需要更新大量用户数据时，实时更新可能对系统性能带来压力。你可以使用定时任务和异步处理来优化：
- 使用 定时任务（如 Spring 的
@Scheduled注解）定时刷新排行榜，而不是每次请求时都重新计算排名。 - 对于异步更新，使用 消息队列（如 Kafka 或 RabbitMQ）来处理笔记发布、点赞、评论等操作的增量更新，减少 Redis 的访问压力。
6.2 数据合并与批处理
当有大量用户数据需要更新时，可以将数据更新操作合并为批量操作，避免频繁的 Redis 请求。例如，通过批量更新笔记数或点赞数，减少 Redis 交互次数。
// 批量更新操作
List<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> tuples = new ArrayList<>();
for (User user : users) {
tuples.add(new DefaultTypedTuple<>(user.getId(), calculateScore(user)));
}
redisTemplate.opsForZSet().add(RedisKey.authorRank(), tuples);
7. 扩展思考——扩展缓存策略与性能优化
7.1 Redis 数据持久化与备份
虽然 Redis 主要作为缓存使用，但你可以结合 Redis 的持久化机制（如 RDB、AOF）确保排行榜数据的持久化。万一 Redis 重启或者失效，数据仍能恢复。
7.2 分布式 Redis 集群
随着用户量的增长，单个 Redis 实例可能无法满足性能要求。你可以采用 Redis 集群 来横向扩展系统，将数据分布到多个 Redis 实例中，提升可扩展性和高可用性。
7.3 使用 Lua 脚本 批量处理
在一些场景下，Redis 的单个命令可能无法满足你的需求。例如，若需要在一个原子操作中完成多项操作（如更新笔记数、增加点赞数、更新排行榜），可以使用 Redis 提供的 Lua 脚本。它可以减少多次往返 Redis 的开销，避免竞争条件。
String script = "return redis.call('zIncrBy', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2])";
List<String> keys = Arrays.asList("authorRank");
List<String> args = Arrays.asList("10", "user123");
redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), keys, args);
8. 扩展思考——长尾效应与排行榜刷新策略
为了避免短期内活跃用户大量占据排行榜，可能会出现 长尾效应，即少数活跃用户的占位。你可以考虑加入以下机制：
8.1 排行榜的刷新策略
你可以设计一个合理的 排行榜刷新间隔。例如，每小时更新一次榜单，避免过于频繁的更新导致性能下降。
8.2 时间窗口的分级
为了让新的用户有更多展示的机会，可以根据用户的活跃度分级显示排行榜。例如，日榜、周榜、月榜 以及 历史榜，使得长期没有活跃的用户不容易被新用户的瞬时活跃所替代。
总结
以上是一些基于当前的项目实现的扩展思考和优化方向。在实际开发中，随着用户量和功能的增长，如何平衡性能与功能复杂度、实时性与缓存策略、以及数据的安全性和隐私保护，将是你在系统设计中需要持续关注的课题。通过合理的架构设计和优化手段，确保系统的高效性、可扩展性和用户体验，能构建一个更具竞争力的产品。
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