redis排行榜（redis排行榜多排序条件）

排行榜 2025年07月22日 08:30 2 纳兹网

Redis实现排行榜

1、高性能：用户排行榜作为热点数据，点击量高，Redis 比传统数据库如 MySQL 更优。通过 Redis 实现，能显著提升数据处理速度。查询效率：传统数据库中使用 LIMIT 限制查询排名靠后玩家时，执行效率低下。

2、并列排行榜：实现原理：Redis的Sorted Set本身不直接支持并列排名，但可以通过在value中存储额外信息来实现。当分数相同时，通过比较时间戳来确定排名顺序。操作方式：在添加或更新分数时，将分数与时间戳组合成一个字符串，然后作为zset的score存储。

3、Redis可以通过调整分数结构和使用Lua脚本实现排行榜功能，并在积分相同时按时间排序。具体实现策略如下：调整分数结构：将分数定义为“贡献值* 10^13 + ”的形式。这样设计可以确保在贡献值相同的情况下，时间戳越小，总分越高，从而实现按时间排序。

4、Redis以其高效的数据结构支持，能够轻松实现排行榜功能。尤其是Sorted Sets数据类型，通过跳跃表和哈希表的结合，提供了有序且唯一的数据存储，每次元素添加时，由于已经内置排序，无需额外操作。这使得排行榜的实时更新和查询变得简单易行。

redis数据类型之Zset(案例排行榜springboot+rabbitmq+redis)

1、技术栈：Spring Boot + RabbitMQ + Redis Spring Boot：用于构建后端服务，提供RESTful API接口。RabbitMQ：消息队列，用于解决在高并况下数据丢失的问题。当点赞请求到达时，先将其发送到RabbitMQ队列中，然后由消费者异步处理并写入Redis。

2、延时队列可以通过 Redis 的 zset（有序列表）实现。我们将消息序列化成一个字符串作为 zset 的 value，消息的到期处理时间作为 score，然后使用多个线程轮询 zset，获取到期的任务进行处理。Redis 的 zrem 方法是多线程多进程争抢任务的关键。通过 zrem 来决定唯一的属主。

3、简介：如RabbitMQ和JMQ等消息队列允许设置延迟消费时间。优点：实现灵活，RabbitMQ通过设置消息过期时间和死信队列实现延迟，JMQ提供完善的监控、消费记录、重试机制等。缺点：RabbitMQ时间设置不灵活，需要创建新的消息队列；JMQ配置和使用相对复杂。

4、简介：前后端分离的人力资源管理系统，项目采用SpringBoot+Vue开发，加入了常见的企业级应用所涉及到的技术点，如Redis、RabbitMQ等。GitHub Star：8K 图片：EL-ADMIN 简介：基于Spring Boot 0、Spring Boot Jpa、JWT、Spring Security、Redis、Vue的前后端分离的后台管理系统。

5、为了解决这个问题，rabbit 官方推出了延迟投递插件 rabbitmq-delayed-message-exchange ，推荐使用官方插件来做延时消息。时间轮是一种很优秀的定时任务的数据结构，然而绝大多数时间轮实现是纯内存没有持久化的。运行时间轮的进程崩溃之后其中所有的任务都会灰飞烟灭，所以奉劝各位勇士谨慎使用。

6、使用专业组件：如Redisson delayqueue，它基于Redis zset结构实现，用于存储过期时间的消息，并确保在Redis不崩溃的情况下不丢失消息。结合数据库扫描：作为补偿机制，以防中间件故障导致任务丢失。定时扫描数据库的开销在数据库索引设计良好时可能不如预期大。

Redis实现排行榜及相同积分按时间排序

Redis可以通过调整分数结构和使用Lua脚本实现排行榜功能，并在积分相同时按时间排序。具体实现策略如下：调整分数结构：将分数定义为“贡献值* 10^13 + ”的形式。这样设计可以确保在贡献值相同的情况下，时间戳越小，总分越高，从而实现按时间排序。

并列排名（即存在相同积分时的排名）在Redis中可以通过查询时对score进行计算来实现。比如，查询上表中队伍b的排名，可能需要经过一系列计算步骤。总结来说，Redis通过调整分数结构和使用lua脚本，实现了在积分相同情况下按时间排序的排行榜功能，并考虑了并发和性能优化。

分类：按排行主体类型分为等级、战力和通天塔、通关时间等排行榜。思路：基于实时性考虑，决定使用 Redis 实现排行榜。使用 Redis 的有序集合（SortedSet）来实现排行榜，通过 Redis 命令 ZADD 来添加成员-积分。默认情况下，若积分相同，按照成员字典顺序排序。

【长文】带你搞明白Redis

带你搞明白RedisRedis，英文全称是Remote Dictionary Server（远程字典服务），是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

Redis 中 LRU 实现的核心问题是：redis 中的 Redis Object 数据结构只有 24 个 bit 可以用来做文章，按照文章中的意思，该数据结构应该是不可以乱动的，无法在里面愉快地添加链表（指针）等字段，所以也就不可以施展上一节中的“提到链表头部操作”。

深入解析：缓存穿透、击穿与雪崩的原理与应对策略缓存技术是提升系统性能的利器，如Redis凭借其高效和易用性深受青睐。然而，如果不恰当地使用，可能会引发缓存问题，如缓存穿透、击穿和雪崩。让我们一一探讨这些挑战及其解决方案。缓存穿透：当大量并发请求查询不存在的数据时，数据库承受巨大压力。

Celery简介与用途简介：Celery是一个分布式任务队列，用于异步执行耗时任务，如邮件发送、第三方接口调用等。用途：缩短请求响应时间，同时处理定时任务，如缓存清理和数据库备份。环境准备与依赖安装安装依赖：确保安装了Django、Celery以及Redis。 Redis安装：根据操作系统进行安装。