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引言

Zset 集合命令

ZINTERSTORE

ZUNIONSTORE

Zset 编码方式

Zset 应用场景

排行榜系统

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引言

• 在 Redis 中集合间操作无非就是 交集、并集、差集 

• Set 类型与之相对应的操作命令为 sinter、sunion、sdiff

注意：

• 从 Redis 6.2 版本开始，Zset 命令才开始支持 zinter、zunion、zdiff 这几个命令
• 但是此处我们使用的是 Redis 5 版本，所以下文不涉及介绍这三个命令

Zset 集合命令

ZINTERSTORE

• 用于求出给定有序集合中元素的交集，并将其保存进目标有序集合中
• 合并过程中以元素为单位进行合并，元素对应的分数按照不同的聚合方式和权重得到新的分数

语法：

zinterstore destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE <sum | min | max>]

• destination：表示要把结果存储到哪个 key 对应的 zset 中
• numkeys：描述了后续有几个 key 参与交集运算，因此该变量需为整型
• weight：可理解为 权重，此处指定的权重，相当于一个系数，会乘以当前的分数
• aggregate：指定 当前给定的有序集合 应采用哪种聚合方式来得出新的分数

注意：

• 前面介绍的命令也是支持多个 key 的，如mget、mset 等
• 但这些命令却不涉及到类似于此处的设定，即需手动指出 key 的个数

官方文档解释：

• 主要是为了避免 zinterstore 命令的 选项 和 keys 弄混淆
• 即通过 numkeys 描述出 key 的个数后，便可明确知道后面的 "选项" 是从哪里开始的

总结：

• 正因为 mget、mset 等命令，在指定 keys 后无复杂的选项
• 所以无需采用 numkeys 来手动指出 key 的个数，以便知道 key 和 选项 之间的分界处

时间复杂度：

• O(N) + O(M * logM)
• N 为 所有输入命令中总的 有序集合 元素个数
• M 为 结果集 的元素个数

实例理解

• 此处我们可以指定 权重

• 我们还可以指定 聚合方式

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ZUNIONSTORE

• 用于求出给定有序集合的并集，并将其保存到目标有序集合中
• 合并过程中以元素为单位进行合并，元素对应的分数按照不同的聚合方式和权重得到新的分数

语法：

zunionstore destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE <sum | min | max>]

• zunionstore 和 zinterstore 命令的用法大致相同

时间复杂度：

• O(N) + O(M * logM)
• N 为 所有输入命令中总的 有序集合 元素个数
• M 为 结果集 的元素个数

实例理解

• 此处我们可以指定 权重

• 我们还可以指定 聚合方式

Zset 编码方式

• 有序集合的内部编码有 两种

1. ziplist（压缩列表）
2. skiplist（跳表）

注意点一：

• 如果有序集合中的元素个数较少，或者单个元素体积较小时
• 使用 ziplist 来存储，以达到 节省空间 的效果

注意点二：

• 如果有序集合中的元素个数较多，或者单个元素体积非常大时
• 使用 skiplist 来存储

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两个配置项

1. ​​​​​​zset-max-ziplist-entries：（单位为元素个数）
2. zset-max-ziplist-value：（单位为字节）

• 当有序集合的元素个数小于 1号配置项，当每个元素的值都小于 2号配置项时
• Redis 会使用 ziplist 来作为有序集合的内部编码

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关于跳表

• 简单来说，跳表是一个 复杂链表，其查询元素的时间复杂度为 O(logN)
• 相比于树形结构，更适合按照范围获取元素（B+ 树）

Zset 应用场景

排行榜系统

• 微博热搜、游戏天梯排行、成绩排行等

关键要点：

• 用来排行的分数为实时变化的
• 虽然是实时变化的，却也能够高效的更新排行

重点理解：

• 有序集合（zset） 能很好的满足上述需求和关键要点

实例理解

• 比如游戏天梯排行
• 只需要将 玩家信息和该玩家所对应的分数给放到有序集合中即可
• 从而便能 自动就形成一个排行榜
• 我们也能 随时按照排行（下标）、按照分数 来进行范围查询
• 随着分数发生改变，也可以比较方便的使用 zincrby 命令来修改分数，且排行榜顺序也能自动进行调整，该操作的时间复杂度为 O(logN)

问题：

• 游戏玩家这么多，此时都用这个 zset 来存，内存能否存下？

举例：

• 假设此时我们有 1亿 个玩家
• 约定 userId 4个字节，score 8个字节，即一个玩家需要 12 个字节来表示
• 12亿 字节 ——> 1.2 GB，对于当今计算机来说，绰绰有余！

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实例理解二

• 相较于游戏排行榜，其排序依据很容易确定，仅需根据玩家积分即可
• 微博的排行榜，其排序依据评估起来更为复杂，因为 微博热度是一个综合数值！
• 其参考方面包含 浏览量、点赞量、转发量、评论量等
• 上述各方面具有不同 权重 weight，进而计算得到综合数值（热度）

重点理解

• 此时可以借助 zinterstore / zunionstore 命令，按照加权方式进行处理
• 可以把上述每个维度的数值均放到一个有序集合中
• member 为 微博的id，score 为各自维度的数值
• 通过  zinterstore / zunionstore 命令将上述有序集合按照约定好的权重，进行集合间运算即可
• 最终得到结果集合，其分数便为热度，且 排行榜也顺带着出来了！

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总结：

• 上述应用场景，Redis 中的 zset 是一个选择，但不是说非得用 Reids 中的 zset 不可
• 有些场景下确实可以使用到有序集合，但又不方便使用 Redis 时，可以考虑使用其他方式的有序集合