Redis: die Schlüsseltechnologie zum Aufbau eines Echtzeit-Rankingsystems

Redis ist ein Open-Source-Hochleistungs-Schlüsselwert-Datenbanksystem, das aufgrund seiner schnellen Lese- und Schreibgeschwindigkeit, der Unterstützung mehrerer Datentypen, umfangreichen Datenstrukturen und anderen Merkmalen häufig in Echtzeit-Ranking-Systemen verwendet wird. Das Echtzeit-Ranking-System bezieht sich auf ein System, das Daten nach bestimmten Bedingungen sortiert, wie z. B. Punkterankings in Spielen, Verkaufsrankings im E-Commerce usw.

In diesem Artikel werden die Schlüsseltechnologien vorgestellt, die Redis beim Aufbau eines Echtzeit-Rankingsystems verwendet, sowie spezifische Codebeispiele. Der Inhalt umfasst die folgenden Teile:

1. Datentypen von Redis
2. Sortieralgorithmus
3. Leaderboard-Implementierung in Redis
4. Skalierbarkeit
5. Datentypen von Redis

Redis unterstützt mehrere Datentypen, einschließlich Zeichenfolgen, Hash-Tabellen, Listen, Mengen und geordnete Mengen.

Geordneter Satz ist der Schlüsseldatentyp zur Implementierung der Rangliste. Er kann die Daten einfach nach dem Wert eines bestimmten Felds sortieren. Jedes Element im sortierten Satz hat eine Bewertung und wird entsprechend der Bewertung sortiert. Wenn die Ergebnisse gleich sind, sortieren Sie sie lexikografisch. Jedes Element in einer geordneten Menge hat einen eindeutigen Mitgliedswert, der das Element eindeutig identifiziert.

Zu den spezifischen Befehlen für geordnete Sätze gehören: ZADD, ZREM, ZRANGE usw.

2. Sortieralgorithmus

Das Echtzeit-Rangsystem erfordert eine schnelle und genaue Sortierung, daher muss ein geeigneter Sortieralgorithmus ausgewählt werden. Redis verwendet den Skip-List-Algorithmus, um geordnete Sammlungen zu implementieren.

Die Sprungliste ist eine zufällige Datenstruktur, ähnlich einer verknüpften Liste, aber jeder Knoten verfügt über mehrere Zeiger, was die Suche effizienter macht. Die Knoten in der Sprungtabelle sind in aufsteigender Reihenfolge angeordnet, und jeder Knoten hat eine zufällige „Ebenennummer“ und jede Ebene hat einen Zeiger auf den Knoten in der nächsten Ebene. Diese „Anzahl der Schichten“ wird zufällig generiert und kann je nach Bedarf angepasst werden.

Die zeitliche Komplexität der Sprungtabelle beträgt O (log n) und die räumliche Komplexität beträgt O (n), was die Anforderungen eines Echtzeit-Rankingsystems gut erfüllen kann.

3. Implementierung von Bestenlisten in Redis

Die Verwendung von Redis zum Implementieren von Bestenlisten erfordert die folgenden Schritte:

1) Erstellen Sie eine geordnete Menge

Verwenden Sie den Befehl ZADD, um eine geordnete Menge zu erstellen und Elemente (Mitglieder und Fraktionen) hinzuzufügen. Jedes Mitglied verfügt über eine eindeutige Kennung. Beispielsweise kann eine Benutzer-ID in einem Spiel oder eine Artikelnummer im E-Commerce verwendet werden.

2) Rangfolgedaten abrufen

Erfassen Sie die Elemente in der geordneten Menge entsprechend der Rangfolge. Verwenden Sie den Befehl ZRANGE, um Intervallabfragen für die geordnete Menge durchzuführen. Um beispielsweise die Top-10-Benutzerinformationen abzurufen, können Sie den Befehl ZRANGE 0 9 WITHSCORES verwenden.

3) Punktzahl aktualisieren

Wenn sich die Punktzahl des Benutzers ändert, muss die entsprechende Punktzahl im bestellten Satz aktualisiert werden. Aktualisierungen können mit dem Befehl ZADD durchgeführt werden.

4) Holen Sie sich die Rangliste

Holen Sie sich die Rangliste auf der Bestenliste basierend auf der Benutzer-ID. Sie können den Befehl ZRANK verwenden, um die Rangfolge entsprechend der Benutzer-ID abzurufen.

Das Folgende ist ein Beispielcode für eine Redis-basierte Ranking-Listen-Implementierung, die den Skip-Table-Algorithmus verwendet:

import redis

# 连接 Redis 数据库
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 创建排行榜
def create_leaderboard():
    r.zadd('leaderboard', {'Tom': 100, 'Jerry': 90, 'Peter': 80, 'Lucy': 70})

# 获取排行榜前 N 名的数据
def get_topN(n):
    data = r.zrevrange('leaderboard', 0, n - 1, withscores=True)
    return data

# 更新用户积分
def update_score(username, score):
    r.zadd('leaderboard', {username: score})

# 获取指定用户在排行榜中的排名
def get_rank(username):
    rank = r.zrank('leaderboard', username)
    return rank

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    create_leaderboard()
    print(get_topN(3))  # 输出前 3 名的数据
    update_score('Tom', 95)  # Tom 的积分变为 95
    print(get_topN(3))  # 再次输出前 3 名的数据，应该会有变化
    print(get_rank('Tom'))  # Tom 目前的排名是第 2 名

4. Skalierbarkeit

Da die Datenmenge im Echtzeit-Ranking-System immer größer wird, werden Sie Es kann zu Engpässen bei der Systemleistung kommen. Um die Skalierbarkeit des Systems sicherzustellen, kann der Redis-Cluster verwendet werden, um das Echtzeit-Ranking-System horizontal zu erweitern.

Redis-Cluster bezieht sich auf eine Redis-Instanz, die verteilt auf mehreren Servern ausgeführt wird. Sie speichert eine große Datenmenge auf verschiedenen Knoten, um eine hohe Verfügbarkeit und einen Lastausgleich der Daten zu erreichen. Redis-Cluster können mit Redis Cluster oder Redis Sentinel implementiert werden.

Bei der Implementierung eines Redis-Clusters müssen Sie auf folgende Punkte achten:

1) Datenpartitionierung: Durch die verstreute Speicherung von Daten auf verschiedenen Knoten kann der Lastdruck auf einem einzelnen Knoten effektiv verringert werden.

2) Lese- und Schreibtrennung: Verwenden Sie die Master-Slave-Architektur, um eine Lese- und Schreibtrennung zu erreichen, wodurch Lesevorgänge mehreren Knoten zugewiesen und die Leseeffizienz des Systems verbessert werden können.

3) Fehlertoleranzmechanismus: Verwenden Sie Redis Sentinel oder andere Fehlertoleranzmechanismen, um ein automatisches Failover zu implementieren und so eine hohe Verfügbarkeit des Systems sicherzustellen.

Zusammenfassung:

Redis ist ein leistungsstarkes Tool zur Implementierung von Echtzeit-Ranking-Systemen. Es unterstützt mehrere Datentypen und umfangreiche Datenstrukturen und kann Datensortierung und -abfrage effektiv implementieren. Mithilfe des Skip-Table-Algorithmus kann eine effiziente Sortierung erreicht werden. In Verbindung mit der horizontalen Erweiterung des Redis-Clusters kann das Echtzeit-Ranking-System große Datenmengen verarbeiten und eine hohe Systemverfügbarkeit gewährleisten. Die in diesem Artikel bereitgestellten Codebeispiele können als Grundkomponenten für die Implementierung eines Echtzeit-Rankingsystems verwendet werden und können vom Leser entsprechend den tatsächlichen Anforderungen geändert und optimiert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRedis: die Schlüsseltechnologie zum Aufbau eines Echtzeit-Rankingsystems. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!