基于redis实现世界杯排行榜功能项目实战
题外话:
小编先给大家推荐一个不错的微信公众号:
感兴趣的朋友可以关注小编的微信公众号【码农那点事儿】,更多网页制作特效源码及学习干货哦!!!
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.redissortssets简介
SortedSets数据类型就像是set和hash的混合。与sets一样,SortedSets是唯一的,不重复的字符串组成。可以说SortedSets也是Sets的一种。
SortedSets是通过SkipList(跳跃表)和hashTable(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
org.springframework.boot spring-boot-starter-parent 2.0.4.RELEASE org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis org.springframework.boot spring-boot-starter-test
三.代码实现
1.注入redis,将key声明为常量SCORE_RANK
@Autowired privateStringRedisTemplateredisTemplate; publicstaticfinalStringSCORE_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 publicvoidbatchAdd(){ Set>tuples=newHashSet<>(); longstart=System.currentTimeMillis(); for(inti=0;i<100000;i++){ DefaultTypedTuple tuple=newDefaultTypedTuple<>("张三"+i,1D+i); tuples.add(tuple); } System.out.println("循环时间:"+(System.currentTimeMillis()-start)); Longnum=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 publicvoidlist(){ Setrange=redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(SCORE_RANK,0,10); System.out.println("获取到的排行列表:"+JSON.toJSONString(range)); Set >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 publicvoidadd(){ 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 publicvoidfind(){ LongrankNum=redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(SCORE_RANK,"李四"); System.out.println("李四的个人排名:"+rankNum); Doublescore=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 publicvoidcount(){ Longcount=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 publicvoidzCard(){ LongaLong=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 publicvoidincrementScore(){ Doublescore=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 Booleanadd(Kkey,Vvalue,doublescore); //批量新增or更新 Longadd(Kkey,Set>tuples); //使用加法操作分数 DoubleincrementScore(Kkey,Vvalue,doubledelta);
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 Longremove(Kkey,Object...values); //通过排名区间删除 LongremoveRange(Kkey,longstart,longend); //通过分数区间删除 LongremoveRangeByScore(Kkey,doublemin,doublemax);
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 Setrange(Kkey,longstart,longend); //通过排名区间获取列表值和分数集合 Set >rangeWithScores(Kkey,longstart,longend); //通过分数区间获取列表值集合 Set rangeByScore(Kkey,doublemin,doublemax); //通过分数区间获取列表值和分数集合 Set >rangeByScoreWithScores(Kkey,doublemin,doublemax); //通过Range对象删选再获取集合排行 Set rangeByLex(Kkey,Rangerange); //通过Range对象删选再获取limit数量的集合排行 Set rangeByLex(Kkey,Rangerange,Limitlimit);
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 Longrank(Kkey,Objecto); //获取个人分数 Doublescore(Kkey,Objecto);
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 Longcount(Kkey,doublemin,doublemax); //统计集合基数 LongzCard(Kkey);
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。