如何在Redis的ZRANK中获得相同分数的相同排名?

如果我有5位成员的得分如下

a - 1

b - 2

c - 3

d - 3

e - 5

c的ZRANK返回2,d的ZRANK返回3

对于相同的分数,是否可以获得相同的排名?

示例:ZRANK c = 2,d = 2,e = 3

如果是,那么如何在spring-data-redis中实现呢?

回答:

任何实际的解决方案都需要满足要求,这是原始问题中所缺少的。我的第一个答案假设数据集很小,但是这种方法无法扩展,因为至少在O(N)中完成了密集排序(例如,通过Lua)。

因此,假设有很多具有分数的用户,for_stack建议的方向会更好,在该方向上可以合并多个数据结构。我相信这是他最后一句话的要旨。

要存储用户的分数,您可以使用哈希。从概念上讲,您可以使用一个键来存储所有用户分数的哈希值,但实际上,您希望对哈希值进行哈希处理,以便进行扩展。为了使此示例简单,我将忽略哈希缩放。

这是您在Lua中添加(更新)用户分数的方式:

local hscores_key = KEYS[1]

local user = ARGV[1]

local increment = ARGV[2]

local new_score = redis.call('HINCRBY', hscores_key, user, increment)

接下来,我们要跟踪每个离散得分值的当前用户数,因此我们为此保留另一个哈希值:

local old_score = new_score - increment

local hcounts_key = KEYS[2]

local old_count = redis.call('HINCRBY', hcounts_key, old_score, -1)

local new_count = redis.call('HINCRBY', hcounts_key, new_score, 1)

现在,我们需要维护的最后一件事是按分数排序并带有排序集。每个新分数都将添加为zset中的成员,并删除没有更多用户的分数:

local zdranks_key = KEYS[3]

if new_count == 1 then

redis.call('ZADD', zdranks_key, new_score, new_score)

end

if old_count == 0 then

redis.call('ZREM', zdranks_key, old_score)

end

由于使用了排序集,此三段脚本的复杂度为O(logN),但请注意,N是离散分数值的数量,而不是系统中的用户。通过另一个更短,更简单的脚本来获取用户的密集排名:

local hscores_key = KEYS[1]

local zdranks_key = KEYS[2]

local user = ARGV[1]

local score = redis.call('HGET', hscores_key, user)

return redis.call('ZRANK', zdranks_key, score)

以上是 如何在Redis的ZRANK中获得相同分数的相同排名? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/434400.html

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