Redis开发与运维. 2.6 有序集合

本文涉及的产品
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介:

2.6 有序集合

有序集合相对于哈希、列表、集合来说会有一点点陌生,但既然叫有序集合,那么它和集合必然有着联系,它保留了集合不能有重复成员的特性,但不同的是,有序集合中的元素可以排序。但是它和列表使用索引下标作为排序依据不同的是,它给每个元素设置一个分数(score)作为排序的依据。如图2-24所示,该有序集合包含kris、mike、frank、tim、martin、tom,它们的分数分别是1、91、200、220、250、251,有序集合提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能,合理的利用有序集合,能帮助我们在实际开发中解决很多问题。

有序集合中的元素不能重复,但是score可以重复,就和一个班里的同学学号不能重复,但是考试成绩可以相同。

表2-7给出了列表、集合、有序集合三者的异同点。

表2-7 给出了列表、集合和有序集合三者的异同点

数据结构         是否允许重复元素         是否有序         有序实现方式         应用场景

列表         是     是     索引下标         时间轴、消息队列等

集合         否     否     无     标签、社交等

有序集合         否     是     分值         排行榜系统、社交等

 

2.6.1 命令

本节依旧按照集合内和集合外两个维度对有序集合的命令进行介绍。

1.?集合内

(1)添加成员

zadd key score member [score member ...]

下面操作向有序集合user:ranking添加用户tom和他的分数251:

127.0.0.1:6379> zadd user:ranking 251 tom

(integer) 1

返回结果代表成功添加成员的个数:

127.0.0.1:6379> zadd user:ranking 1 kris 91 mike 200 frank 220 tim 250 martin

(integer) 5

有关zadd命令有两点需要注意:

Redis 3.2为zadd命令添加了nx、xx、ch、incr四个选项:

nx:member必须不存在,才可以设置成功,用于添加。

xx:member必须存在,才可以设置成功,用于更新。

ch:返回此次操作后,有序集合元素和分数发生变化的个数

incr:对score做增加,相当于后面介绍的zincrby。

有序集合相比集合提供了排序字段,但是也产生了代价,zadd的时间复杂度为O(log(n)),sadd的时间复杂度为O(1)。

(2)计算成员个数

zcard key

例如下面操作返回有序集合user:ranking的成员数为5,和集合类型的scard命令一样,zcard的时间复杂度为O(1)。

127.0.0.1:6379> zcard user:ranking

(integer) 5

(3)计算某个成员的分数

zscore key member

tom的分数为251,如果成员不存在则返回nil:

127.0.0.1:6379> zscore user:ranking tom

"251"

127.0.0.1:6379> zscore user:ranking test

(nil)

(4)计算成员的排名

zrank key member

zrevrank key member

zrank是从分数从低到高返回排名,zrevrank反之。例如下面操作中,tom在zrank和zrevrank分别排名第5和第0(排名从0开始计算)。

127.0.0.1:6379> zrank user:ranking tom

(integer) 5

127.0.0.1:6379> zrevrank user:ranking tom

(integer) 0

(5)删除成员

zrem key member [member ...]

下面操作将成员mike从有序集合user:ranking中删除。

127.0.0.1:6379> zrem user:ranking mike

(integer) 1

返回结果为成功删除的个数。

(6)增加成员的分数

zincrby key increment member

下面操作给tom增加了9分,分数变为了260分:

127.0.0.1:6379> zincrby user:ranking 9 tom

"260"

(7)返回指定排名范围的成员

zrange    key start end [withscores]

zrevrange key start end [withscores]

有序集合是按照分值排名的,zrange是从低到高返回,zrevrange反之。下面代码返回排名最低的是三个成员,如果加上withscores选项,同时会返回成员的分数:

127.0.0.1:6379> zrange user:ranking 0 2 withscores

1) "kris"

2) "1"

3) "frank"

4) "200"

5) "tim"

6) "220"

127.0.0.1:6379> zrevrange user:ranking 0 2 withscores

1) "tom"

2) "260"

3) "martin"

4) "250"

5) "tim"

6) "220"

(8)返回指定分数范围的成员

zrangebyscore    key min max [withscores] [limit offset count]

zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count]

其中zrangebyscore按照分数从低到高返回,zrevrangebyscore反之。例如下面操作从低到高返回200到221分的成员,withscores选项会同时返回每个成员的分数。[limit offset count]选项可以限制输出的起始位置和个数:

127.0.0.1:6379> zrangebyscore user:ranking 200 tinf withscores

1) "frank"

2) "200"

3) "tim"

4) "220"

127.0.0.1:6379> zrevrangebyscore user:ranking 221 200 withscores

1) "tim"

2) "220"

3) "frank"

4) "200"

同时min和max还支持开区间(小括号)和闭区间(中括号),-inf和+inf分别代表无限小和无限大:

127.0.0.1:6379> zrangebyscore user:ranking (200 +inf withscores

1) "tim"

2) "220"

3) "martin"

4) "250"

5) "tom"

6) "260"

(9)返回指定分数范围成员个数

zcount key min max

下面操作返回200到221分的成员的个数:

127.0.0.1:6379> zcount user:ranking 200 221

(integer) 2

(10)删除指定排名内的升序元素

zremrangebyrank key start end

下面操作删除第start到第end名的成员:

127.0.0.1:6379> zremrangebyrank user:ranking 0 2

(integer) 3?

(11)删除指定分数范围的成员

zremrangebyscore key min max

下面操作将250分以上的成员全部删除,返回结果为成功删除的个数:

127.0.0.1:6379> zremrangebyscore user:ranking (250 +inf

(integer) 2?

2.?集合间的操作

将图2-25的两个有序集合导入到Redis中。

 

图2-25 有序集合user:ranking:1和user:ranking:2

127.0.0.1:6379> zadd user:ranking:1 1 kris 91 mike 200 frank 220 tim 250 martin

    251 tom

(integer) 6

127.0.0.1:6379> zadd user:ranking:2 8 james 77 mike 625 martin 888 tom

(integer) 4

(1)交集

zinterstore destination numkeys key [key ...] [weights weight [weight ...]]

  [aggregate sum|min|max]

这个命令参数较多,下面分别进行说明:

destination:交集计算结果保存到这个键。

numkeys:需要做交集计算键的个数。

key [key ...]:需要做交集计算的键。

weights weight [weight ...]:每个键的权重,在做交集计算时,每个键中的每个member会将自己分数乘以这个权重,每个键的权重默认是1。

aggregate sum|min|max:计算成员交集后,分值可以按照sum(和)、min(最小值)、max(最大值)做汇总,默认值是sum。

下面操作对user:ranking:1和user:ranking:2做交集,weights和aggregate使用了默认配置,可以看到目标键user:ranking:1_inter_2对分值做了sum操作:

127.0.0.1:6379> zinterstore user:ranking:1_inter_2 2 user:ranking:1

    user:ranking:2

(integer) 3

127.0.0.1:6379> zrange user:ranking:1_inter_2 0 -1 withscores

1) "mike"

2) "168"

3) "martin"

4) "875"

5) "tom"

6) "1139"

如果想让user:ranking:2的权重变为0.5,并且聚合效果使用max,可以执行如下操作:

127.0.0.1:6379> zinterstore user:ranking:1_inter_2 2 user:ranking:1

  user:ranking:2 weights 1 0.5 aggregate max

(integer) 3

127.0.0.1:6379> zrange user:ranking:1_inter_2 0 -1 withscores

1) "mike"

2) "91"

3) "martin"

4) "312.5"

5) "tom"

6) "444"

(2)并集

zunionstore destination numkeys key [key ...] [weights weight [weight ...]]

  [aggregate sum|min|max]

该命令的所有参数和zinterstore是一致的,只不过是做并集计算,例如下面操作是计算user:ranking:1和user:ranking:2的并集,weights和aggregate使用了默认配置,可以看到目标键user:ranking:1_union_2对分值做了sum操作:

127.0.0.1:6379> zunionstore user:ranking:1_union_2 2 user:ranking:1

    user:ranking:2

(integer) 7

127.0.0.1:6379> zrange user:ranking:1_union_2 0 -1 withscores

 1) "kris"

 2) "1"

 3) "james"

 4) "8"

 5) "mike"

 6) "168"

 7) "frank"

 8) "200"

 9) "tim"

10) "220"

11) "martin"

12) "875"

13) "tom"

14) "1139"

至此有序集合的命令基本介绍完了,表2-8是这些命令的时间复杂度,开发人员在使用对应的命令进行开发时,不仅要考虑功能性,还要了解相应的时间复杂度,防止由于使用不当造成应用方效率下降以及Redis阻塞。

表2-8 有序集合命令的时间复杂度

命令         时间复杂度

zadd key score member [score member ...]   O(k×log(n)),k是添加成员的个数,n是当前有序集合成员个数

zcard key O(1)

zscore key member O(1)

zrank key member

zrevrank key member      O(log(n)),n是当前有序集合成员个数

zrem key member [member ...]       O(k*log(n)),k是删除成员的个数,n是当前有序集合成员个数

zincrby key increment member       O(log(n)),n是当前有序集合成员个数

zrange    key start end [withscores]

zrevrange key start end [withscores]      O(log(n) + k),k是要获取的成员个数,n是当前有序集合成员个数

zrangebyscore    key min max [withscores]

zrevrangebyscore key max min [withscores]  O(log(n) + k),k是要获取的成员个数,n是当前有序集合成员个数

zcount      O(log(n)),n是当前有序集合成员个数

zremrangebyrank key start end      O(log(n) + k),k是要删除的成员个数,n是当前有序集合成员个数

zremrangebyscore key min max      O(log(n) + k),k是要删除的成员个数,n是当前有序集合成员个数

zinterstore destination numkeys key [key ...] O(n*k)+O(m*log(m)),n是成员数最小的有序集合成员个数,k是有序集合的个数,m是结果集中成员个数

zunionstore destination numkeys key [key ...]         O(n)+O(m*log(m)),n是所有有序集合成员个数和,m是结果集中成员个数

 

2.6.2 内部编码

有序集合类型的内部编码有两种:

ziplist(压缩列表):当有序集合的元素个数小于zset-max-ziplist-entries配置(默认128个),同时每个元素的值都小于zset-max-ziplist-value配置(默认64字节)时,Redis会用ziplist来作为有序集合的内部实现,ziplist可以有效减少内存的使用。

skiplist(跳跃表):当ziplist条件不满足时,有序集合会使用skiplist作为内部实现,因为此时ziplist的读写效率会下降。

下面用示例来说明:

1)当元素个数较少且每个元素较小时,内部编码为skiplist:

127.0.0.1:6379> zadd zsetkey 50 e1 60 e2 30 e3

(integer) 3

127.0.0.1:6379> object encoding zsetkey

"ziplist"

2.1)当元素个数超过128个,内部编码变为ziplist:

127.0.0.1:6379> zadd zsetkey 50 e1 60 e2 30 e3 12 e4 ...忽略... 84 e129

(integer) 129

127.0.0.1:6379> object encoding zsetkey

"skiplist"

2.2)当某个元素大于64字节时,内部编码也会变为hashtable:

127.0.0.1:6379> zadd zsetkey 20 "one string is bigger than 64 byte.............

    ..................."

(integer) 1

127.0.0.1:6379> object encoding zsetkey

"skiplist"

2.6.3 使用场景

有序集合比较典型的使用场景就是排行榜系统。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜,榜单的维度可能是多个方面的:按照时间、按照播放数量、按照获得的赞数。本节使用赞数这个维度,记录每天用户上传视频的排行榜。主要需要实现以下4个功能。

(1)添加用户赞数

例如用户mike上传了一个视频,并获得了3个赞,可以使用有序集合的zadd和zincrby功能:

zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3

如果之后再获得一个赞,可以使用zincrby:

zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1

(2)取消用户赞数

由于各种原因(例如用户注销、用户作弊)需要将用户删除,此时需要将用户从榜单中删除掉,可以使用zrem。例如删除成员tom:

zrem user:ranking:2016_03_15 mike

(3)展示获取赞数最多的十个用户

此功能使用zrevrange命令实现:

zrevrangebyrank user:ranking:2016_03_15 0 9

(4)展示用户信息以及用户分数

此功能将用户名作为键后缀,将用户信息保存在哈希类型中,至于用户的分数和排名可以使用zscore和zrank两个功能:

hgetall user:info:tom

zscore user:ranking:2016_03_15 mike

zrank user:ranking:2016_03_15 mike

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
25天前
|
存储 NoSQL Java
【Redis系列】那有序集合为什么要同时使用字典和跳跃表
面试官问:那有序集合为什么要同时使用字典和跳跃表来实现?我:这个设计主要是考虑了性能因素。1. 如果单纯使用字典,查询的效率很高是O(1),但执行类似ZRANGE、ZRNK时,排序性能低。每次排序需要在内存上对字典进行排序一次,同时消耗了额外的O(n)内存空间
28 1
【Redis系列】那有序集合为什么要同时使用字典和跳跃表
|
29天前
|
人工智能 运维 监控
构建高性能微服务架构:现代后端开发的挑战与策略构建高效自动化运维系统的关键策略
【2月更文挑战第30天】 随着企业应用的复杂性增加,传统的单体应用架构已经难以满足快速迭代和高可用性的需求。微服务架构作为解决方案,以其服务的细粒度、独立性和弹性而受到青睐。本文将深入探讨如何构建一个高性能的微服务系统,包括关键的设计原则、常用的技术栈选择以及性能优化的最佳实践。我们将分析微服务在处理分布式事务、数据一致性以及服务发现等方面的挑战,并提出相应的解决策略。通过实例分析和案例研究,我们的目标是为后端开发人员提供一套实用的指南,帮助他们构建出既能快速响应市场变化,又能保持高效率和稳定性的微服务系统。 【2月更文挑战第30天】随着信息技术的飞速发展,企业对于信息系统的稳定性和效率要求
|
1天前
|
人工智能 前端开发 Java
Java语言开发的AI智慧导诊系统源码springboot+redis 3D互联网智导诊系统源码
智慧导诊解决盲目就诊问题,减轻分诊工作压力。降低挂错号比例,优化就诊流程,有效提高线上线下医疗机构接诊效率。可通过人体画像选择症状部位,了解对应病症信息和推荐就医科室。
27 10
|
7天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
开发者福音:用IDEA和Iedis2加速Redis开发与调试
开发者福音:用IDEA和Iedis2加速Redis开发与调试
21 0
开发者福音:用IDEA和Iedis2加速Redis开发与调试
|
9天前
|
运维 NoSQL 算法
Java开发-深入理解Redis Cluster的工作原理
综上所述,Redis Cluster通过数据分片、节点发现、主从复制、数据迁移、故障检测和客户端路由等机制,实现了一个分布式的、高可用的Redis解决方案。它允许数据分布在多个节点上,提供了自动故障转移和读写分离的功能,适用于需要大规模、高性能、高可用性的应用场景。
16 0
|
29天前
|
人工智能 JSON 运维
AI大模型运维开发探索第三篇:深入浅出运维智能体
大模型出现伊始,我们就在SREWorks开源社区征集相关的实验案例。玦离同学提供了面向大数据HDFS集群的智能体案例,非常好地完成了运维诊断的目标。于是基于这一系列的实验和探索。本文详细介绍智能体在运维诊断中的应用探索。
|
2月前
|
Kubernetes Linux 开发工具
容器开发运维人员的 Linux 操作机配置优化建议
容器开发运维人员的 Linux 操作机配置优化建议
|
3月前
|
消息中间件 存储 NoSQL
Redis开发最佳实践
Redis开发最佳实践
62 0
|
3月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
mysql与redis在java开发过程中的数据一致性问题
mysql与redis在java开发过程中的数据一致性问题
42 4
|
4月前
|
缓存 NoSQL Java
SSM之spring注解式缓存redis->redis整合,redis的注解式开发及应用场景,redis的击穿穿透雪崩
SSM之spring注解式缓存redis->redis整合,redis的注解式开发及应用场景,redis的击穿穿透雪崩
48 0