Redis高级玩法之利用SortedSet实现多维度排序的方法

说明：本次实践基于Redis版本3.2.11。

关于SortedSet

首先，我们都知道Redis的SortedSet是可以根据score进行排序的，以手机应用商店的热门榜单排序为例，根据下载量倒序排列，其简单用法如下：

127.0.0.1:6379> zadd TopApp 12000000 wechat

(integer) 1

127.0.0.1:6379> zadd TopApp 8000000 taobao 10000000 alipay

(integer) 2

127.0.0.1:6379> ZREVRANGE TopApp 0 -1

1) "wechat"

2) "alipay"

3) "taobao"

对SortedSet做一下简单总结：

默认升序排列，即通过命令 ZRANGE 实现；如果要按照降序排列，需要通过命令 ZREVRANGE 实现；
当score即得分一样时，按照字典顺序对member进行排序，字典排序用的是二进制，它比较的是字符串的字节数组，所以实际上是比较ASCII码。

简单用法介绍完后，接下来给出几种方案，介绍如何利用Redis实现多维度排序。同样的，还是以手机应用商店的热门榜单排序为例：首先按照APP的下载量倒序排序，如果下载量一样，则按照最后更新时间倒序排列。

方案1

介绍的第一个方案，并不需要依赖SortedSet，它的实现非常简单，但是需要产品做简单的妥协，即不能实时更新榜单。其实现方案是：定时每隔1分钟（可以由产品确定时间间隔）通过SQL（select * from tb_apps order by download_count desc, updated_time desc limit 300）或者其他方式计算热门榜单，然后把TOP300用List结构保存到缓存中。

说明：根据应用商店的用户行为分析，真实用户很少会预览10页以后的数据，即使有这种用户，我们也可以忽略掉。所以只需要将总计10页，即10x30=300个APP信息用List结构保存即可。分页取数据时，通过lrange命令即可轻松实现。

这种方案虽然简单，但是非常有用。即使不能做到实时，但是并没有影响用户体验。在项目初期需要快速发布，是一个比较推荐的做法。

方案2

方案2就是本文重点介绍的利用SortedSet实现多维度排序。

介绍方案之前，我们再看一下SortedSet排序因子score，它是一个双精度64位的浮点型数字字符串。+inf和-inf都是有效值，能包括的整数范围是-(2^53) 到 +(2^53)，或者说是-9007199254740992 到 9007199254740992。

那么，我们如何实现多维度排序呢？答案是构造一个特殊的score 。以本文案例为例，排序影响因子是下载量和更新时间，那么我们可以构造一个这样特殊的浮点类型的score：整数部分就是下载量，小数部分就是最后更新时间戳。

talk is cheap，show me the code。假设有5个app的下载量和最后更新时间分别如下（说明：更新时间只精确到秒）：

wechat-下载量：12000000，最后更新时间：1564022201；其score为：12000000.1564022201
qq-下载量：12000000，最后更新时间：1564022222；其score为：12000000.1564022222
tiktok-下载量：9808900，最后更新时间：1563552267；其score为：9808900.1563552267
taobao-下载量：11006600，最后更新时间：1564345601；其score为：11006600.1564345601
alipay-下载量：11006600，最后更新时间：1564345600；其score为：11006600.1564345600

接下来，我们通过如下命令将这5个APP用SortedSet数据类型保存到Redis中：

zadd TopApp 12000000.1564022201 wechat 12000000.1564022222 qq 9808900.1563552267 tiktok 11006600.1564345601 taobao 11006600.1564345600 alipay

保存后，我们看一下排序结果是否符合我们的预期：

127.0.0.1:6379> zrevrange TopApp 0 -1

1) "qq"

2) "wechat"

3) "taobao"

4) "alipay"

5) "tiktok"

写在最后

是不是很完美？

还不完美，这种讨巧的方式只能实现二维排序。如果有三维排序，四维排序呢？这里笔者提供一种实现参考，即自定义得分权重计算公式，这个公式包含所有影响排序的因子，例如：downloadCount*1000+updatedTime。这种实现无论排序维度多少都搞得定，但是需要注意的是，在具体实现时一定注意不要让score溢出。

总结

以上所述是小编给大家介绍的Redis高级玩法之利用SortedSet实现多维度排序的方法,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！

$arr = [['1','张三',98,'http://www.img.com/3.jpg'],['2','李四',79,'http://www.img.com/4.jpg'],['3','王五',48,'http://www.img.com/5.jpg'],['4','赵六',85,'http://www.img.com/6.jpg'],['5','钱八',19,'http://www.img.com/8.jpg'],['6','孙吉',38,'http://www.img.com/9.jpg'],['7','张飞',46,'http://www.img.com/f.jpg'],['8','关羽',65,'http://www.img.com/g.jpg'],['9','德玛',73,'http://www.img.com/dm.jpg'],['10','盖伦',73,'http://www.img.com/gl.jpg']
];$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$redis->del('uid');foreach($arr as $k=>$v){$redis->lpush('uid',$v[0]);$redis->set('name_'.$v[0], $v[1]);  $redis->set('score_'.$v[0], $v[2]);  $redis->set('user_img_'.$v[0], $v[3]);  }//外部根据score排序
$sort = ['BY'=>'score_*','SORT'=>'DESC' ,//'LIMIT'=>array(0,3),'GET'=>array('name_*','score_*','user_img_*')
];  echo '<pre>';$res = array_chunk($redis->sort('uid',$sort), 3);foreach($res as $k=>$v){$res[$k]['sort'] = $k+1;
}print_r($res);foreach($res as $k=>$v){$tr.="<tr><td>{$v['sort']}</td><td>{$v[0]}</td><td>{$v[2]}</td><td>{$v[1]}</td></tr>";
}echo '<h1>排行榜</h1>';$html = "<table><tr><th>排名</th><th>用户名</th><th>头像</th><th>分数 </th>> </tr>{$tr}</table>";echo $html;


header("Content-type: text/html; charset=utf-8"); //zset
$arr = [ //产品名   下载量   更新时间  产品图标['wx',986,time(),'http://www.img.cn/wx.jpg'],['qq',986,time()-1,'http://www.img.cn/qq.jpg'],['taobao',425,time()-100,'http://www.img.cn/taobao.jpg'],['sougou',476,time()-10,'http://www.img.cn/sougou.jpg']];$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$topName = 'topApp';
$redis->del($topName);//先清空//把下载次数和更新时间连接  进行排序
foreach($arr as $k=> $v){$redis->zadd($topName,$v[1].$v[2],$v[0].'_'.$v[3]);
}echo '<pre>';
//print_r( $redis->zscan($topName, 0, 'match','wx_*', 1) ) ;
print_r($redis->zrevrange($topName,0,-1));

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