redis有序集合用zadd和zrevrange实现排行榜，score需为整数以避免浮点精度问题；zincrby保障并发安全，禁止读-改-写模式。
用 ZADD 和 ZREVRANGE 维护实时排行榜
Redis 的有序集合（Sorted Set）天然适合做排行榜：成员唯一、按 score 排序、支持范围查询。Spring Boot 里直接用 RedisTemplate 调用原生命令最稳，别迷信封装过深的二次抽象。
关键点是 score 必须能反映排名依据——比如用户积分、点击数、热度值。score 为整数时排序更可靠（浮点精度问题在高并发下可能引发同分错序）。
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ZADD插入或更新成员：redisTemplate.opsForZSet().add("rank:score", userId, score)，重复调用会自动更新 score - 查 Top N 用
ZREVRANGE（倒序，分数高在前）：redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("rank:score", 0, 9) - 查某用户具体排名用
ZREVRANK：redisTemplate.opsForZSet().reverseRank("rank:score", userId)，注意返回是 0-based 索引
避免 ZINCRBY 在并发场景下覆盖写
如果多个服务实例同时对同一用户的 score 做增量更新（比如每次点赞 +1），直接用 ZINCRBY 是安全的——Redis 原子性保证不会丢数据。但如果你用 ZADD 先读再算再写，就必然有竞态。
常见错误是写成「get → calc → set」三步，这在分布式环境下毫无意义。必须让计算逻辑下沉到 Redis 侧。
- 用
ZINCRBY替代读-改-写：redisTemplate.opsForZSet().incrementScore("rank:score", userId, delta) - delta 必须是数字类型，不能是字符串；负值表示扣分
- 如果需要条件更新（如“仅当当前 score ZINCRBY 不支持条件
分页查榜慎用 ZREVRANGEBYSCORE
按分数区间分页（比如查 score 在 1000–2000 之间的用户）看似合理，但实际容易翻车：score 可能大量重复，导致分页结果不稳定（同分用户顺序不固定）、跳页或漏数据。
Redis 缓存和数据结构管理技能。通过自然语言操作 Redis，支持 String、Hash、List、Set、ZSet、Stream 等数据结构操作。当用户提到 Redis、缓存、消息队列、会话存储时使用此技能。
真正稳定的分页只有一种方式：用上一页最后一名的 score + member 作为游标，配合 ZREVRANGEBYSCORE 的 WITHSCORES 和 LIMIT 参数。
- 首次请求：
ZREVRANGE rank:score 0 9 WITHSCORES - 后续请求需记录上一页末尾的 score 和 member：
ZREVRANGEBYSCORE rank:score (last_score last_member LIMIT 0 10（注意(表示开区间） - Spring Boot 中需手动拼接 Lua 或用
RedisTemplate.execute()调用带游标的脚本，别依赖reverseRangeByScore的简单封装
排行榜数据过期与冷热分离怎么设 TTL
Redis 内存贵，排行榜不能永久存。但 EXPIRE 不能直接作用于 sorted set 的某个 member，只能对整个 key 设 TTL。
如果所有用户共用一个 key（如 rank:score），设 TTL 就意味着整个榜一起失效——这通常不是你想要的。更合理的做法是按维度隔离 key：
- 按天分表：
rank:score:20240601，每天凌晨用EXPIRE设 7 天 TTL - 按业务域分表：
rank:video:hot、rank:video:week，各自独立 TTL - 绝对不要给全局排行榜 key 设置短 TTL（比如 1 小时），会导致频繁重建和抖动
冷数据归档建议用 ZRANGE 批量导出后删 key，而不是靠过期自动清理——你无法控制过期时间点，高峰期可能触发大量淘汰操作影响性能。
