Redis使用zset处理排行榜和计数

在处理计数业务时，我们一般会使用一个数据结构，既是集合又可以保证唯一性，所以我们会选择Redis中的set集合：

业务逻辑

用户点击点赞按钮，需要再set集合内判断是否已点赞，未点赞则需要将点赞数+1并保存用户信息到集合中，已点赞则需要将数据库点赞数-1并移除set集合中的用户。

1. @Service
   
2. public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {
   
3. 
   
4.     @Autowired
   
5.     private IUserService userService;
   
6.     @Resource
   
7.     private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
   
8. 
   
9.     @Override
   
10.     public Result likeBlog(Long id) {
    
11.         // 获取登录用户
    
12.         Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    
13.         // 判断当前登录用户是否已经点赞
    
14.         String key = "blog:like:" + id;
    
15.         Boolean isMember = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userId.toString());
    
16.         if(BooleanUtil.isFalse(isMember)){
    
17.             // 未点赞
    
18.             // 数据库点赞数+1
    
19.             boolean isSuccess = update().setSql("like = like + 1").eq("id",id).update();
    
20.             // 保存用户到Redis集合中
    
21.             if(isSuccess){
    
22.                 stringRedisTemplate.opsForSet().add(key, userId.toString());
    
23.             }
    
24.         } else {
    
25.             // 已点赞，取消点赞
    
26.             // 数据库点赞数-1
    
27.             boolean isSuccess = update().setSql("like = like - 1").eq("id",id).update();
    
28.             // 移除set集合中的用户
    
29.             stringRedisTemplate.opsForSet().remove(key, userId.toString());
    
30.         }
    
31.         return Result.ok();
    
32.     }
    
33. }

复制代码

那么我们想要实现按照点赞时间的先后顺序排序，返回Top5的用户，这个时候set无法保证数据有序，所以我们需要换一个数据结构满足业务需求：

Redis 的 ZSET（有序集合） 是一个非常适合用于处理 排行榜 和 计数问题 的数据结构。
在高并发的点赞业务中，使用 ZSET 可以帮助我们高效地管理点赞的排名，并且由于 ZSET 的排序特性，我们可以轻松实现根据点赞数实时排序的功能。

ZSET 数据结构

Redis 的 ZSET 是一个集合，它的每个元素都会关联一个 分数（score），这个分数决定了元素在集合中的排序。ZSET 保证集合中的元素是按分数排序的，并且可以在 O(log(N)) 的时间复杂度内进行添加、删除和查找操作。
在高并发的点赞业务中，ZSET 可以帮助我们轻松地进行以下几项操作：

• 记录每个用户对某个内容（如文章、评论等）的点赞数。
  
• 通过分数进行实时排序，获取点赞数最多的内容。
  

优化高并发的点赞操作

在高并发情况下，当多个用户同时对某个内容进行点赞时，我们需要高效地更新该内容的点赞数，并保证数据一致性。ZSET 提供了很好的支持，具体步骤如下：

• 用户点赞操作：使用
  1. ZINCRBY

  复制代码
  命令来对某个元素的分数进行增量操作，表示对该内容的点赞数增加。
  
• 查看点赞数：可以通过
  1. ZSCORE

  复制代码
  命令获取某个内容的当前点赞数。
  
• 查看排行榜：使用
  1. ZRANGE

  复制代码
  或
  1. ZREVRANGE

  复制代码
  命令来获取点赞数排名前 N 的内容，按分数进行排序。
  

ZSET 结构设计

• 1. key

  复制代码
  ：表示某个内容的点赞的 id。
  
• 1. value

  复制代码
  ：表示点赞用户的 id。
  
• 1. score

  复制代码
  ：根据点赞时间排序。
  

下面是修改后的点赞逻辑：

1. @Service
   
2. public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {
   
3. 
   
4.     @Autowired
   
5.     private IUserService userService;
   
6.     @Resource
   
7.     private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
   
8. 
   
9.     @Override
   
10.     public Result likeBlog(Long id) {
    
11.         // 获取登录用户
    
12.         Long userId = UserHolder.getUser().getId();
    
13.         // 判断当前登录用户是否已经点赞
    
14.         String key = "blog:like:" + id;
    
15.         Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
    
16.         if(score == null){
    
17.             // 未点赞
    
18.             // 数据库点赞数+1
    
19.             boolean isSuccess = update().setSql("like = like + 1").eq("id",id).update();
    
20.             // 保存用户到Redis集合中
    
21.             if(isSuccess){
    
22.                 stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());
    
23.             }
    
24.         } else {
    
25.             // 已点赞，取消点赞
    
26.             // 数据库点赞数-1
    
27.             boolean isSuccess = update().setSql("like = like - 1").eq("id",id).update();
    
28.             // 移除set集合中的用户
    
29.             stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, userId.toString());
    
30.         }
    
31.         return Result.ok();
    
32.     }
    
33. }

复制代码

而点赞排行榜代码如下：

1. @Service
   
2. public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {
   
3. 
   
4.     @Autowired
   
5.     private IUserService userService;
   
6.     @Resource
   
7.     private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
   
8. 
   
9.     @Override
   
10.     public Result queryBlogLikes(Long id) {
    
11.         String key = "blog:like:" + id;
    
12.         // 查询top5的点赞用户 zrange key 0 4
    
13.         Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);
    
14.         if (top5 == null || top5.isEmpty()) {
    
15.             return Result.ok(Collections.emptyList());
    
16.         }
    
17.         // 解析出集合中的用户的id
    
18.         List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
    
19.         // 根据id查询用户,并将类型由User转为UserDTO,随后转换为List集合
    
20.         String idStr = StrUtil.join(",",ids);
    
21. //        List<UserDTO> userDTOs = userService.listByIds(ids).stream()
    
22. //                .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
    
23. //                .collect(Collectors.toList());
    
24.         List<UserDTO> userDTOs = userService.query()
    
25.                 .in("id",ids).last("order by field(id," + idStr +")").list()
    
26.                 .stream()
    
27.                 .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
    
28.                 .collect(Collectors.toList());
    
29.         return Result.ok(userDTOs);
    
30.     }
    
31. }

复制代码

使用

1. userService.query().in("id", ids).last("order by field(id," + idStr + ")")

复制代码

来查询用户信息，并且使用

1. order by field(id, ...)

复制代码

语句来保证查询结果的顺序与

1. top5

复制代码

中的用户顺序一致。
这里的

1. order by field(id, ...)

复制代码

是关键，它确保了从数据库返回的数据顺序和 Redis 返回的

1. top5

复制代码

用户顺序完全匹配。因为 Redis 中的 ZSet 是有顺序的，

1. top5

复制代码

会按照点赞数量进行排序。
如果直接使用

1. listByIds

复制代码

方法，可能会导致结果顺序不一致。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

来源：https://www.jb51.net/database/33515069u.htm
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