redis排行榜（redis排行榜最多只排行50个超过的直接更新排行）

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Redis实现排行榜及相同积分按时间排序

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。

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。

要实现排行榜功能，首先需考虑基本功能，如查看前N名玩家及其分数，以及新玩家加入、旧玩家分数变化、查询排名等操作。例如，游戏分数排行榜中，用户得分高排名靠前，若分数相同则根据达成时间排序。Redis的有序集合Sorted Set能利用其score的重复性来实现，比如添加记录、更新分数、查询记录数和范围等。

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。

Redis详细介绍和使用

1、综上所述，Redis是一款功能强大、性能卓越的内存型NoSQL数据库。通过合理利用其特性和功能，可以构建高效、可靠的系统架构。

2、Redis介绍 定义：Redis是一个内存数据存储系统，支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。特点：超快速度，单线程设计保证了原子性和并发效率，持久化存储确保数据不丢失，功能丰富，适用于数据库缓存、消息队列和排行榜等领域。

3、Redis 是一个基于内存的高速数据存储系统，主要功能是作为缓存使用。它的设计理念与 MySQL、HDFS、HBase 等其他存储系统不同，因此，根据应用场景的不同，我们会选择不同的存储。Redis 以其高效率和低延迟著称，特别适合用于需要实时处理和访问数据的应用。

redis常见应用场景有哪些?

Redis的常见应用场景主要包括以下几个方面：会话缓存：Redis能够持久化存储会话数据，确保在实例重启后数据不会丢失，从而提升用户体验。全页缓存：利用Redis的磁盘持久化特性，实现全页缓存，加快页面加载速度，提高网站性能。

Redis的适用场景主要包括以下几点：业务数据缓存：通用缓存：Redis利用多种数据结构来加速Web应用的响应。通过将频繁访问的数据存储在内存中，Redis能够显著减轻数据库的压力，提高应用的响应速度。在需要扩展时，数据可以分布在Redis集群中，实现负载均衡。

分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。

基于位置的社交应用等场景，Redis的Geospatial索引功能可用于查询附近用户或地点。时间序列数据：监控系统等需要记录和分析时间序列数据的场景，RedisTimeSeries等扩展模块可用于存储和查询。任务调度：定时任务管理系统等场景，可结合Redis的延迟队列和Spring的@Scheduled注解实现任务调度。

Redis的应用场景：由于Redis具有快速读写、数据持久化、以及多种数据结构等特点，它广泛应用于Web应用中的缓存、实时分析、实时消息系统等场景。此外，Redis还可以用于实现排行榜、计数器、发布订阅模型等。综上所述，Redis是一种高效、灵活、可靠的数据存储系统，适用于多种应用场景。

此外，分布式锁管理也是Redis的一大应用场景，它能够保证在分布式系统中数据的一致性和可靠性。总之，Redis不仅具备出色的性能，还提供了多种机制来确保数据的可靠性和系统的高可用性。通过深入了解Redis的各种特性和应用场景，用户可以充分利用其强大的功能，为各种业务场景提供高效、稳定的支持。

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

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。Redis：存储点赞记录，并实现排行榜功能。

Redis通过有序集合（ZSet）实现延迟消息队列，利用ZSet的Score属性存储延迟执行的时间。相较于其他实现方式，Redis实现的延迟队列资源占用少，轻量级，并且经受过美图线上环境大流量验证多年，较适合用于延迟队列应用。美图开源的lmstfy项目基于Redis实现，使用golang开发，具有轻量级、资源占用少等优点。

RabbitMQ的延迟队列提供了另一种处理延时任务的解决方案。通过配置延迟队列和相关策略，可以实现消息在特定时间后才被消费，为异步任务处理提供灵活的支持。总结，通过DelayQueue、PriorityQueue、Redis zset、RabbitMQ等技术的组合使用，可以有效解决延时任务的处理问题，满足不同场景下的需求。

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。

DubboorSpringCloud：这个看公司的技术栈，用到哪个学哪个，都没有用到，建议学SpringCloud。

核心技术源代码分析部分深入探讨Spring Boot自动配置原理、数据访问实现、微服务核心技术（配置管理、发现服务、负载均衡、分布式消息）等核心知识点。通过详细解析源代码，帮助开发者全面理解Spring Boot的内部机制。附录部分提供Neo4j、MongoDB、Redis、RabbitMQ等工具的安装指南，为开发者提供全面支持。

redis的zset当score相同时,会怎么排序?

1、Redis的ZSet在score相同时的排序规则是按照key的字典顺序进行排序。如果需要在实际场景中使用ZSet解决业务问题，我们需要从技术实现的角度出发，了解其特点和优势。以京东家电为例，业务场景需要实时构建“销售额排行榜”。使用SQL的方式虽然简单，但当订单量达到几百万时，SQL执行时间长且消耗数据库资源。

2、综上所述，当ZSet中的score相同时，Redis会依据字典序对元素进行排序。这一机制确保了数据的有序性，并在一定程度上符合直觉，提高了数据检索效率。

3、Redis中的ZSet通过score属性实现根据数值排序，适用于实时性高、海量数据的业务场景，如实时销售额排行榜。相比SQL查询，ZSet能够更高效地处理大规模数据，避免数据库资源消耗过大。它提供了一个可排序的集合，能够方便地进行降序或升序排序，适用于排行榜和时间线等场景。

4、要实现排行榜功能，首先需考虑基本功能，如查看前N名玩家及其分数，以及新玩家加入、旧玩家分数变化、查询排名等操作。例如，游戏分数排行榜中，用户得分高排名靠前，若分数相同则根据达成时间排序。Redis的有序集合Sorted Set能利用其score的重复性来实现，比如添加记录、更新分数、查询记录数和范围等。