软件开发过程中经常遇到产品的排行榜需求。例文章浏览量排行榜、文章点赞排行榜、图书销量Top50排行榜、粉丝Top100排行榜、用户积分排行榜等。排行榜前期可以使用的产品用户激励,后期可以使用在产品内容推荐、数据统计、广告营销方面。
排行榜一般对数据实效性要求很高。太低的数据实效性可能达不到对用户的激励作用。今天为大家介绍我们借助Redis的高并发高性能和Redis的zset有序集合特性实现排行榜的高负载和高实时性。
1、Python Redis安装
#mac redis安装
brew install redis
#python redis安装
pip install redis
#python redis官方文档
https://redis.readthedocs.io/en/latest/commands.html#core-commands
2、Redis ZADD增加成员(移除冗余数据)
import redis
"""
@author 312每天一个短知识
@desc Redis排行榜类
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
class RedisRank:
"""
排行榜最大记录数
"""
MAX_COUNT = 3
"""
@author 312每天一个短知识
@desc 初始化构造函数
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
def __init__(self):
self._conn = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
"""
@author 312每天一个短知识
@desc 新增一条记录
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
def zadd(self, key, member, score):
res = self._conn.zadd(key, {member: score})
total = self._conn.zcard(key)
#set集合中数据超过阈值移动阈值外的成员保证Redis内存使用量和服务稳定性
if self.MAX_COUNT < total:
self._conn.zremrangebyrank(key, 0, total - self.MAX_COUNT - 1)
return res
"""
@author 312每天一个短知识
@desc 移除集合里冗余的数据
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
def zremrangebyrank(self, key, start, stop):
return self._conn.zremrangebyrank(key, start, stop)
"""
@author 312每天一个短知识
@desc 求集合记录总数
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
def zcard(self, key):
return self._conn.zcard(key)
3、Redis ZINCRBY增量成员score
import redis
"""
@author 312每天一个短知识
@desc Redis排行榜类
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
class RedisRank:
"""
排行榜最大记录数
"""
MAX_COUNT = 3
"""
@author 312每天一个短知识
@desc 初始化构造函数
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
def __init__(self):
self._conn = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
"""
@author 312每天一个短知识
@desc 增量集合成员score值
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
def zincrby(self, key, member, score):
return self._conn.zincrby(key, score, member)
4、Redis ZREVRANGE从高到低score排序
import redis
"""
@author 312每天一个短知识
@desc Redis排行榜类
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
class RedisRank:
"""
排行榜最大记录数
"""
MAX_COUNT = 3
"""
@author 312每天一个短知识
@desc 初始化构造函数
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
def __init__(self):
self._conn = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)
"""
@author 312每天一个短知识
@desc 从高到低排行set数据
@date 2022-04-28 23:48:12
"""
def zrevrange(self, key, min, max):
return self._conn.zrevrange(key, min, max, withscores=True)
5、Python Redis业务代码
#导入模块并实例化类
from rank import RedisRank
rrank = RedisRank()
#测试set rank数据
rrank.zadd("t2", 'a1', 10)
rrank.zadd("t2", 'a2', 8)
rrank.zadd("t2", 'a3', 15)
rrank.zadd("t2", 'a4', 12)
rrank.zadd("t2", 'a5', 20)
rrank.zadd("t2", 'a6', 11)
rrank.zadd("t2", 'a7', 17)
rrank.zadd("t2", 'a8', 19)
#增量set成员score
rrank.zincrby("t2", 'a8', 5.0)
#set集合排行榜
setrank = rrank.zrevrange("t2", 0, -1)
for member, score in setrank:
print(member, score)
执行结果:
b'a8' 24.0
b'a5' 20.0
b'a7' 17.0
6、总结
- 业务代码在ZADD时考虑排行的数据量一般都很大,所以增加了set集合总数超过阈值移除阈值外的集合成员的逻辑。一方面节约Redis内存使用量,另一方面提升服务稳定性(排行榜的数据不与业务数据量的增加而增长)。
- zadd时间复杂度O(k*log(n))k为添加成员个数。n为当前成员个数。zrevrange时间复杂度O(log(n)+k)k为要获取的成员个数,n为当前成员个数。从Redis命令时间复杂度看增加阈值限制set集合的成员个数对时间复杂度很有价值。
大家如果有更好的排行榜处理方式可以评论沟通。
感谢大家的评论、点赞、分享、关注。。。