Redis远程字典服务器（8）—

一，基本情况

二，常用命令

2.1 zadd

2.2 zcard，zcount

2.3 zrange，zrevrange，zrangebyscore

2.4 zpopmax，bzpopmax

2.5 zpopmin，bzpopmin

2.6 zrank，zrevrank，zscore

2.7 zrem，zremrangebyrank，zremrangebyscore

2.8 zincrby

2.9 zinterstore，zunionstore

三，内部编码

四，应用场景

4.1 排行榜系统

一，基本情况

Zset，叫做“有序集合”

Set（集合）：唯一性，无序性（孙行者，行者孙，者行孙 ==> 同一只猴）
List（列表）：有序性，可重复（孙行者，行者孙，者行孙 ==> 不同的猴）
Zset（有序集合）：这里的“有序”，单指 “升序/降序 ”

问题：那么排序的顺序是啥？

解答：我们给 zset 中的 member 同时引入了一个属性 => 分数（score），浮点类型，进行排序的时候，就是按照此处的分数大小来进行 “ 升序/降序 ”的，如下图：

注意： “升序/降序”只是为了解释“有序”这个词的广泛性，实际上zset内部还是按照“升序”来排列的

zset也是一个集合，所以member仍然要求是唯一的，score可以重复，因为 zset主要还是用来存member的，score只是辅助

数据结构	是否允许重复元素	是否有序	有序依据	应用场景
list（列表）	是	是	索引下标	时间轴，消息队列等
set（集合）	否	否		标签，社交等
zset（有序集合）	否	是	分数	排行榜系统，社交等

二，常用命令

2.1 zadd

ZADD key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member
  ...]

zadd作用是往集合中添加或修改元素和分数，首先指定key，方括号为可选选项，score为添加的分数，member为添加的值，其中 member 和 score 称为是一个“pair”类型，类似于C++里的std:pair，类似于键值对，但又不是键值对，因为对于有序集合来说，是既可以通过member找到score，也可以通过score找到member的。

C++的pair使用可以参考：C++——map和set的基本使用_c++中关联式容器-CSDN博客

然后是对于方括号里面选项的解释：

NX：当member不存在的时候，添加新member，如果member存在什么都不做
XX：当member存在的时候，更新member的值，如果member不存在什么都不做
不加 NX|XX 时：如果当前member不存在，此时就会达到“添加新member”的效果，如果当前member已经存在，就会更新分数
LT：在要更新分数的前提下，如果新分数比旧分数小，就更新成功，否则不更新，不会阻止添加新member
GT：在要更新分数的前提下，如果新分数比旧分数大，就更新成功，否则不更新，不会阻止添加新member
CH：“ C ” 是“ change ”的缩写，作用是指定返回值要返回什么信息，本来zadd返回的是新增元素的个数，添加CH选项后返回被修改的元素个数
INCR：作用是能针对现有的member的score进行运算

问题：之前的Hash，Set，List 很多时候，添加一个元素的时间复杂度都是O(1)，但为什么Zset是O(logN)？

解答：因为zset是有序结构，所以新增元素时需要计算合适的位置再添加，当然之所以是logN不是N，也是利用了有序这样的特定。

但是也有分数相同的情况，所以当分数相同时，再按照元素自身的字典序来排列，分数不同仍然按照分数来排

下面是zadd的使用：

但是上面的只能显示member，不显示score，所以我们可以在后面加上“ withscores ”选项使其显示分数：

我们也可以使用zadd修改对应member的分数：

如果修改的分数影响到了之前的顺序，就会自动移动元素的位置，从而保持原有的升序顺序不变：

最后我们使用以下zadd的选项，NX|XX 作用和之前一样，这里就不介绍了：

注意：

LT和GT选项要在高版本的Redis才会有，但是使用起来也非常简单
C++中的std:set也可以存pair，同时也是有序的，但是和Redis的set最大的不同是，std:set不能修改，只能添加或者删除

2.2 zcard，zcount

ZCARD key
ZCOUNT key min max

zcard作用是获取zset里元素的个数
zcount作用是找出score符合区间[min, max]的member的个数，以返回值显示，[min, max]是闭区间：

上面的是闭区间，如果我们想排除边界值，需要用括号，但是这里的写法有点奇怪，如下图：

问题：一般来说，一个好的设计，是符合直觉的，因为这样学习和使用成本就越低；但是像这个添加括号就明显不符合直觉，那么为什么不改呢？

解答：既然已经这样设定了，只能将错就错，遵守这样的规则了，因为需要考虑兼容性，只要新的Redis一改，大量的代码直接就不能用了，需要大量的修改，成本是非常非常高的，会导致大量的服务器直接罢工

C++最近火起来的原因，就是因为C++兼容C，而当代大多数的热门操作系统都是用C写的
而且其实为了解决IPv4地址不足的问题，我国早就开始高IPv6了，而且几近成熟，但是仍然没有大量推广，就是因为这玩意儿是和设备绑定的，要换IPv6，就需要摒弃IPv4的设备，引入IPv6的设备，这其实是一件非常耗时烧钱耗精力的事情，需要长期慢慢推进

zcount的时间复杂度是 O(logN)

问题：假设是先根据min和max找到对应的元素，如果要进行一个遍历，是不是就知道这里的元素个数了呢？

解答：那样的话时间复杂度就是O(N)了，就不是O(logN)了，根据找min和max就是O(logN)了，再加上遍历就是O(logN + M)了，M是区间中元素的个数，N是整个有序集合的个数

实际上Zset内部，会记录每个元素当前的 “排行” / “次序”，查询到元素，就直接知道了元素所在的“次序”，就可以直接把max对应的元素次序和min对应的元素次序做减法即可。

注意：zcount的min和max是支持分数的，所以可以写成浮点数，而且其中还有两个特殊值：inf表示无穷大，-inf表示负无穷大：

负无穷大不是无穷小，无穷小应该指的是无限接近于0的数

2.3 zrange，zrevrange，zrangebyscore

zrange作用是查看指定的一对下标构成的区间的值，前面已经用过很多次了
zrevrange，z后面的三个字母“ rev ”其实是“ reverse ”的缩写，意思为“ 逆序 ”，所以zrevrange作用是按照分数降序进行遍历的
前面两个都是按照下标区间来找元素的，zrangebyscore作用是按照分数来找元素的，和zcount类似：

注意：zrangebyscor已经标记成“废弃”，可能在Redis 6.2.0 之后废弃，并且功能会合并到zrange中

2.4 zpopmax，bzpopmax

zpopmax key [count]

BZPOPMAX key [key ...] timeout

zpopmax作用是删除并返回分数最高的count个元素，就是 topK 问题，如果存在多个分数相同的元素，同时为最大值，zpopmax仍然只删除其中一个
咱们这里的“有序集合”也可以视为一个“优先级队列”，有的时候，也需要一个带有“阻塞功能”的优先级队列，就可以用bzpopmax实现阻塞功能，timeout表示超时时间，其他的具体使用和细节再list的blpop和brpop已经讲解过，这里不再赘述：Redis远程字典服务器（6） —— list类型详解-CSDN博客

引出：zpopmax的时间复杂度是O(logN + M)，其中N是有序集合的元素个数，M表示coun他，要删除的元素个数；此处zpopmax删除最大的元素，由于集合是有序的，最大值相当于最后一个元素，也就相当于“尾删”

问题：既然是尾删，那为什么不把这最后一个元素的位置特殊记录下来，省去了查找的过程，后续删除不就可以O(1)了吗？

解答：可以做到，但是Redis没有这么做，而且实际上，在Redis源码中，针对有序集合，确实是记录了“尾部”这样的特定位置，但是实际删除的时候，是直接调用了一个“通用的删除函数”，给定一个member的值，进行查找，找到位置在删除

所以是存在优化空间的，但是优化一般是要先找到性能瓶颈的，再针对性的优化

bzpopmax的效果和blpop一样，这里就不展示了：Redis远程字典服务器（6） —— list类型详解-CSDN博客

2.5 zpopmin，bzpopmin

ZPOPMIN key [count]

BZPOPMIN key [key ...] timeout

zpopmin就是和zpopmax反过来的，删除最小的count个元素：

此处zpopming和zpopmax的逻辑是一致的，bzpopmin也是一样的，删除的时候是使用的通用的删除函数，所以有了查找的过程，时间复杂度是O(logN + M) ,M是要删除的个数，所以可以不记，最后的时间复杂度可以为O(logN)

2.6 zrank，zrevrank，zscore

zrank作用是获取指定元素的排名，这个“排名”就是“下标”
zrevrank作用也是获取member的下标，但是是反着算的
zscore作用是查询指定member的分数

zrank：

zrank得到的下标是从前往后（升序）算的。

zrevrank：

zscore：

问题：zscore明明也有“根据member找score”的查询操作，为什么它的时间复杂度是O(1)？

解答：此处可以认为是Redis对查询操作做了特殊优化，付出了额外的空间代价，针对这里进行优化到了O(1)的，因为Redis的设计者发现这个查询操作是“高频”的，所以做了针对性的优化

2.7 zrem，zremrangebyrank，zremrangebyscore

zrem作用是删除指定的member，时间复杂度尾O(logN * M)，N是整个zset的元素个数，M是指定的member的个数
zremrangebyrank作用是范围式删除，通过在命令后面带上一个范围，对这个范围进行删除，是闭区间
zremrangebyscore作用也是范围式删除，上面的是指定下标，这个就是指定score的范围删除

这三个命令结合解释能很快理解和使用，就不进行演示了~

后面两个命令的时间复杂度都是O(logN + M)

2.8 zincrby

zincrby key increment member

作用是对指定member的score进行一个加法的操作，可以通过加负数来实现减法的效果

这个命令的效果和zadd的INCR选项效果是一样的

2.9 zinterstore，zunionstore

在学习set类型的时候，我们直到集合操作还有交集，并集，差集，对应的命令是sinter，zunion，zdiff，那么zset有序集合有没有呢？有是有，因为这几个命令是从Redis 6.2 版本才开始支持的，咱们现在是5版本，暂时不涉及

暂时zset还是提供了两个命令求集合间操作的：

zinterstore destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]

zunionstore destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]

zinterstore作用是求交集，结构保存到另一个key中
zunionstore作用是求并集，结构保存到另一个key中

下面解释下选项：

destination：最后的结果存储到哪个key对应的zset中
numkeys：就是一个整数，描述了后续有几个key参与集合间运算，加入这个的原因是因为后面还有其他的选项，Redis解析命令的时候，需要知道有多少个key参与运算，避免选项和key混淆（此处的设定很像HTTP协议报头的“Content-Length”，描述了正文的长度，避免了“粘包问题”）
weights：权重，咱们这个集合是有序集合，带有分数，所以现在好几个有序集合做操作，它们的地位不一定对等；权重相当于一个系数，会乘以当前的分数，具体使用可以观看后面的截图
aggregate：zset求交集时，不仅仅只考虑member，它还有score，如果member相同，score不同，所以需要一个选项来处理score，就三种方式：“SUM求和”，“MIN取小的值”，“MAX取大的值”，通过这三种方式对score合并

zinterstore：

然后我们可以带上权重，可以写成小数：

最后的AGGREGATE的对score三种操作都很简单，这里就不演示了~

zunionstore：求并集和求交集步骤一样：

对于zinterstore的时间复杂度：

N表示输入若干个有序集合里面元素最少的个数
K表示有序集合的个数
M表示最终结果的有序集合元素的个数

这个东西取决于Redis的源码咋写的，我们暂时不考虑~

表达式太复杂了，我们可以简化以下得到近似值：

首先K不会很多，近似看作1
再化简以下，可以认为N和M是接近的（不严谨，只是近似来看），
可以化简为O(M) + O(M * logM) ==> O(M * logM)

对于zunionstore的时间复杂度：

除了N变为了：参与运算的zset的个数，其他的和上面一致

三，内部编码

ziplist（压缩列表）：当有序集合的元素个数小于 zset-max-ziplist-entries 配置（默认 128 个），同时每个元素的值都小于 zset-max-ziplist-value 配置（默认 64 字节）时，Redis 会用ziplist 来作为有序集合的内部实现，ziplist 可以有效减少内存的使用。
skiplist（跳表）：当 ziplist 条件不满足时，有序集合会使用 skiplist 作为内部实现，因为此时 ziplist 的操作效率会下降。

关于跳表skiplist的结构可以参考下这道题目：LCR 154. 复杂链表的复制 - 力扣（LeetCode）

要详细了解跳表，还是得结合源码来看，这里不做过多讨论