今天给大家简单聊聊 Redis Sorted Set 数据类型底层的实现原理和游戏排行榜实战。特别简单，一点也不深入，也就 7 张图，粉丝可放心食用，哈哈哈哈哈~~~~。
1. 是什么
Sorted Sets 与 Sets 类似，是一种集合类型，集合中不会出现重复的数据（member）。区别在于 Sorted Sets 元素由两部分组成，分别是 member 和 score。
member 会关联一个 double 类型的分数（score），sorted sets 默认会根据这个 score 对 member 进行从小到大的排序，如果 member 关联的分数 score 相同，则按照字符串的字典顺序排序。
这是规则，得记下来。
2-24
2. 修炼心法
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在 7.0 版本之前是 ziplist，之后被 listpack 代替，使用 listpack 存储的条件是集合元素个数小于等于
zset-max-listpack-entries配置值（默认 128），且 member 占用字节大小小于zset-max-listpack-value配置值（默认 64）时使用 listpack 存储，member 和 score 紧凑排列作为 listpack 的一个元素进行存储。 -
不满足上述条件，使用 skiplist + dict（散列表） 组合方式存储，数据会插入 skiplist 的同时也会向 dict（散列表）中插入数据 ，是一种用空间换时间的思路。散列表的 key 存放的是元素的 member，value 存储的是 member 关联的 score。
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Sorted Sets 能支持高效的范围查询，正是因为采用了 skiplist 跳表，比如 ZRANGE 命令时时间复杂度为 O(log(n)) + m， n 是 member 个数，m 是返回结果数。需要注意的是，你应该避免命令会返回大量结果。
而使用 dict 的原因是实现 O(1) 时间复杂度查询单个元素。比如 ZSCORE key member 指令。
总结来说，Sorted Sets 在插入或者更新的时候，会同时往 skiplist 和 散列表中插入或者更新对应的数据。保证 skiplist 和散列表的数据一致。
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MySQL：“这个方式很巧妙呀，skiplist 用来根据 score 进行范范围查询或者单个查询，dict 散列表则用于实现 O(1) 时间复杂度查根据数据查询对应 score，满足高效范围查询和单元素查询。“
先看 skiplist（跳表） + dict（散列表）数据结构如何存储数据。
skiplist + dict
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MySQL：“说说什么是跳表吧”
实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引，通过索引来实现快速查找。
不仅能提高搜索性能，还可以提高插入和删除操作的性能。它在性能上和红黑树、AVL 树不相上下，但是跳表的原理和实现比红黑树简单。
回顾链表，它的痛点就是查询很慢，O(n) 时间复杂度，作为唯快不破的 Redis 是不能忍的。
图2-25
如果在有序链表的每相邻两个节点增加一个“跳跃”指向下下个节点的指针，那么查找的时间复杂度就可以降低为原来的一半，如下图所示。
图 2-26
这样 level 0 和 level 1 分别形成两个链表，level 1 层的链表节点个数只有 2 个（6、26）。
跳表节点查找
查找数据总是从最高层开始比较，如果节点保存的值比待查数据小，跳表就继续访问该层的下一个节点；
如果碰到比待查数据值大的节点时，那就跳到当前节点的下一层的链表继续查找。
skiplist 正是受这种多层链表的想法启发设计出来的。按照上面的生成链表方式，每次往上增加一层链表的节点个数是下面一层的一半，这样的查找过程就类似于一个二分查找，时间复杂度为 O(log n)。
但是，这种方式在插入数据的时候有很大的问题，每次新增一个节点，就会打乱相邻的两层链表节点个数 2:1 的关系，如果要维持这个关系，就需要对链表调整，事件复杂度是 O(n)。
为了避免这个问题，它不要求上下相邻的两层链表节点个数有严格的比例关系，而是为每个节点随机出一个层数，这样插入节点只需要修改前后指针。
如下图是一个有 4 层链表的 skiplist，假设我们要查找 26，下图给出了查找经历过的路径。
对经典跳表有个直观的映像后，来看看 Redis 中 skiplist 的实现细节，Sorted Sets 数据结构定义如下。
typedef struct zset {
dict *dict;
zskiplist *zsl;
} zset;
zset 结构体中有两个变量，分别是散列表 dict 和跳表 zskiplist。dict 在前文已经讲过， 重点看 zskiplist 。
typedef struct zskiplist {
// 头、尾指针便于双向遍历
struct zskiplistNode *header, *tail;
// 当前跳表包含元素个数
unsigned long length;
// 表内节点的最大层级数
int level;
} zskiplist;
接着继续看 skiplist 中每个节点的定义 zskiplistNode 结构体。
typedef struct zskiplistNode {
sds ele;
double score;
struct zskiplistNode *backward;
struct zskiplistLevel {
struct zskiplistNode *forward;
unsigned long span;
} level[];
} zskiplistNode;
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Sorted Set 既要保存元素，又要保存元素的权重。所以对应了 sds 类型的 ele 存储实际内容， double 类型 score 用于保存权重。
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*backward，后退指针，指向该节点的上一个节点，便于从尾节点实现倒序查找。注意，每个节点只有一个后向指针，只有 level 0 层链表是一个双向链表。 -
level[]，是一个zskiplistLevel结构体类型的柔性数组。跳表是一个多层的有序链表，每一层的节点也是由指针链接起来的，所以数组中每个元素代表着 skiplist 的一层。
下图展示了 Redis 中一个 skiplsit 的可能结构。
listpack
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MySQL：“根据
zset结构体定义可知，分别使用了 dict、zskiplist 两种数据结构，listpack 影子都见不着呀。“
这个问题问得好，使用 listpack 存储的细节在源码文件t_zset.c 中的zaddGenericCommand函数中体现，部分代码如下，内部会判断是否使用 listpack 来存储。·
void zaddGenericCommand(client *c, int flags) {
// 省略部分代码
// key 不存在则创建 sorted set
zobj = lookupKeyWrite(c->db,key);
if (checkType(c,zobj,OBJ_ZSET)) goto cleanup;
if (zobj == NULL) {
if (xx) goto reply_to_client;
// 当 zset_max_listpack_entries == 0 或者
// 元素字节大小大于 zset_max_listpack_value 配置
// 则使用 skiplist + dict 存储，否则使用 listpack。
if (server.zset_max_listpack_entries == 0 ||
server.zset_max_listpack_value < sdslen(c->argv[scoreidx+1]->ptr))
{
zobj = createZsetObject();
} else {
zobj = createZsetListpackObject();
}
dbAdd(c->db,key,zobj);
}
// 省略部分代码
}
我们知道，listpack 是一块由多个数据项组成的连续内存。而 sorted set 每一项元素是由 member 和 score 两部分组成。
采用 listpack 存储插入一个（member、score）数据对的时候，每个 member/score 数据对紧凑排列存储。
listpack 最大的优势就是节省内存，查找元素的话只能按顺序查找，时间复杂度是 O(n)。正是如此，在少量数据的情况下，才能做到既能节省内存，又不会影响性能。每一步查找前进两个数据项，也就是跨越一个 member/score 数据对。
3. 出招实战：排行榜
很多地方都会用到排行榜功能，比如微博热榜、知乎热榜、电影排行榜、游戏战力排行等。
以游戏排行榜为例，我教你使用 Sorted Set 实现一个实时游戏高分排行榜。
玩家的得分越高，排行越靠前，如果分数相同则先达到该分数的玩家排在前面，游戏排行榜的提供的功能如下。
Sorted Set 每个元素有两部分组成（member + score），可利用 score 进行排序，正好满足我们的场景。用 score 保存玩家的游戏得分，member 保存玩家 ID。
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这个问题问得好，既然时间也会影响排名，那就把时间戳考虑到 score 中。
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好问题，这时候你可以指定一个非常大的时间作为基准时间，比如这个时间就是你当年信誓旦旦的对那个女孩说：“如果非要在我们的爱上加一个期限，我是希望……一万年”，也就是 2023 + 10000 年。
执行时间排序值 =（基准时间 - 玩家达到分数时间）/ 基准时间公式计算，得到的结果值一定小于 1，正好可作为 score 小数部分。越早达到，这个值就越大，满足排序。
最后score = 玩家游戏分 + ((基准时间 – 玩家获得某分数时间) / 基准时间)，就实现了分数相同，先达到该分数的排在前面的功能。
private double calcScore(int playerScore, long playerScoreTime) {
return playerScore + (BASE_TIME - playerScoreTime) * 1.0 / BASE_TIME;
}
想要获取真正玩家游戏分数的时候，取整数位即可。接下来我来演示一下如何使用 zset 的指令实现排行榜。
假设 BASE_TIME 为 12023 年 1 月 1 日 0 时 0 分 0 秒时间戳秒数 = 317242022400。
更新排行榜
使用指令 ZADD key score member [score member...] 用于新增或者更新玩家排行榜。如下指令表示新增了 4 个玩家信息到排行榜。leaderboard:339 作为 key，表示区服 339 战力排行榜，玩家 2 和玩家 3 的战力都是 500 分，玩家 3 比玩家 2 先到达 500 战力。
redis> ZADD leaderboard:339 2500.994707057989 player:1
(integer) 1
redis> ZADD leaderboard:339 500.99470705798905 player:2
(integer) 1
redis> ZADD leaderboard:339 500.9947097814618 player:3
(integer) 1
redis> ZADD leaderboard:339 987770.994707058 player:4
(integer) 1
假设某天玩家 4 的女朋友不在家，他就天天玩游戏，战力提升到 1987770。执行如下指令，player:4 的 score 机会更新为 1987770.994707055。
ZADD leaderboard:339 1987770.994707055 player:4
获取 Top 3 玩家排行信息
ZRANGE 命令可以按照排名、score、字典排序进行范围查询。语法使用规则
ZRANGE key start stop [BYSCORE | BYLEX] [REV] [LIMIT offset count] [WITHSCORES]
默认排序是按照 score 由低到高，分数相同则根据 member 字典排序。
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LIMIT offset count 可选参数，类似于 MySQL 的使用，需要注意的是， count 为负数则返回所有符合数据。
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WITHSCORES 可选参数，返回 score 和 member，返回的格式是 member 1,score 1,…memberN,scoreN。
你可以使用 REV 来实现逆序，WITHSCORES返回 member 和 score。如下指令的一是是从 key 为 leaderboard:339 的 Sorted Set 中按照 score 逆序排序获取 3 个元素。
> ZRANGE leaderboard:339 0 2 REV WITHSCORES
player:4
1987770.9947070549
player:1
2500.9947070579892
player:3
500.99470978146178
获取指定玩家排名
我提供了 ZREVRANK指令，用于返回指定 member 的排名，需要注意的是，排名从 0 开始。如下指令查找 player:4 的排名，0 表示第一。
> ZREVRANK leaderboard:339 player:4
0
原文地址:https://blog.csdn.net/2301_78526383/article/details/132008356
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