如何使用redis有序集合类型Zset

发布时间：2021-10-13 14:39:24 作者：iii
来源：亿速云阅读：142

# 如何使用Redis有序集合类型ZSet

## 一、ZSet基础概念

### 1.1 什么是ZSet
Redis有序集合（Sorted Set，简称ZSet）是一种兼具Set和List特性的数据结构：
- 与Set相同：成员唯一不重复
- 与List不同：通过浮点数分数（score）自动排序

### 1.2 核心特性
1. **唯一成员**：每个元素都是唯一的
2. **分数排序**：默认按score升序排列
3. **高性能操作**：插入/删除/查询时间复杂度为O(logN)
4. **多维度应用**：适合排行榜、优先级队列等场景

## 二、ZSet基本操作

### 2.1 添加元素
```bash
ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]

NX：仅添加新元素
XX：仅更新已存在元素
CH：返回被修改元素总数
INCR：对score执行增减操作

示例：

# 添加三个用户分数
ZADD leaderboard 1000 "user1" 800 "user2" 1200 "user3"

# 更新user2分数（存在则更新，不存在则添加）
ZADD leaderboard 900 "user2"

2.2 查询操作

# 获取元素分数
ZSCORE key member

# 获取元素排名（从0开始）
ZRANK key member     # 升序排名
ZREVRANK key member  # 降序排名

# 获取集合元素数量
ZCARD key

# 按score范围统计元素数
ZCOUNT key min max

2.3 范围查询

# 按索引范围查询（升序）
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]

# 按score范围查询（升序）
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

# 按字典序范围查询
ZRANGEBYLEX key min max [LIMIT offset count]

三、高级应用技巧

3.1 排行榜实现

典型排行榜功能实现方案：

# 1. 更新用户分数
ZADD leaderboard 1500 "user4"

# 2. 获取TOP10（带分数显示）
ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES

# 3. 获取用户排名
ZREVRANK leaderboard "user1"

# 4. 获取分数段用户（800-1200分）
ZRANGEBYSCORE leaderboard 800 1200

3.2 延迟队列

利用score作为时间戳实现：

# 添加任务（执行时间戳作为score）
ZADD delay_queue 1630000000 "task1"

# 获取到期任务
current_time = time.time()
tasks = redis.zrangebyscore('delay_queue', 0, current_time)

# 处理完成后删除
redis.zrem('delay_queue', *tasks)

3.3 时间窗口限流

实现每分钟100次调用限制：

-- KEYS[1]=限流key, ARGV[1]=当前时间戳, ARGV[2]=窗口大小(毫秒)
local key = KEYS[1]
local now = tonumber(ARGV[1])
local window = tonumber(ARGV[2])

-- 清除过期记录
redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, now - window)

-- 获取当前请求数
local current = redis.call('ZCARD', key)

if current < 100 then
    redis.call('ZADD', key, now, now..math.random())
    return true
else
    return false
end

四、性能优化建议

4.1 内存优化

控制元素数量：单个ZSet建议不超过1万元素
缩短member长度：使用缩写或ID代替长字符串

使用ziplist编码（当满足以下条件时自动启用）：


zset-max-ziplist-entries 128  # 元素数量阈值
zset-max-ziplist-value 64     # member长度阈值（字节）

4.2 查询优化

避免大范围操作（如ZRANGE key 0 -1）

对高频访问的ZSet进行分片：

# 按用户ID哈希分片
shard_key = "leaderboard:" + (user_id % 10)
ZADD shard_key score user_id

使用管道批量操作减少网络开销

五、常见问题解答

5.1 分数相同如何排序？

当score相同时，Redis会按member的字典序（lexicographical order）排列：

ZADD test 1 "banana" 1 "apple" 1 "cherry"
ZRANGE test 0 -1
# 返回顺序：apple, banana, cherry

5.2 如何实现分数相同按插入时间排序？

解决方案：将时间戳纳入score计算

# 假设原始分数为100，当前时间戳为1630000000000
effective_score = 100 + (1630000000000 / 1e13)

5.3 大数据量下的分页问题

推荐使用ZSCAN代替ZRANGE：

# 非阻塞式迭代（适合大集合）
ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

六、实际应用案例

6.1 电商热销榜

# 商品销售计数
ZADD hot_items 150 "item:1001" 89 "item:1002"

# 每卖出1件更新分数
ZINCRBY hot_items 1 "item:1001"

# 每日零点重置
DEL hot_items

6.2 游戏成就系统

# 成就解锁记录
achievements = {
    "first_win": 10,
    "kill_100": 100,
    "complete_all": 500
}

# 玩家解锁成就
redis.zadd(f"player:{uid}:achievements", {achievement_name: score})

# 获取玩家成就进度
progress = redis.zrange(f"player:{uid}:achievements", 0, -1, withscores=True)

七、命令速查表

命令	描述	时间复杂度
ZADD	添加/更新元素	O(logN)
ZREM	删除元素	O(logN)
ZCARD	获取元素总数	O(1)
ZSCORE	获取元素分数	O(1)
ZRANK	获取元素排名	O(logN)
ZRANGE	按索引范围查询	O(logN+M)
ZREVRANGE	按索引倒序查询	O(logN+M)
ZCOUNT	分数范围内计数	O(logN)
ZINCRBY	增加元素分数	O(logN)
ZUNIONSTORE	并集运算	O(N)+O(M logM)
ZINTERSTORE	交集运算	O(N*K)+O(M logM)

八、总结

Redis ZSet通过独特的score排序机制，为开发者提供了实现高级功能的利器。合理使用时需注意： 1. 根据场景选择合适的score设计 2. 大数据量时做好分片或分页 3. 注意命令的时间复杂度 4. 结合Lua脚本实现复杂原子操作

通过本文介绍的各种应用模式，您可以充分发挥ZSet在排行榜、延迟队列、限流等场景中的优势。

最佳实践建议：在开发环境下使用redis-cli --latency测试关键ZSet操作的响应时间，确保生产环境性能达标。 “`

注：本文实际约2300字，包含了基础操作、高级应用、性能优化和实际案例等完整内容体系。可根据需要调整具体章节的深度或补充更多示例代码。