本篇文章來介紹如何借助redis的zset集合有序特性來幫助我們進行資料排序。
我們在實際的開發過程中經常會遇到這樣乙個問題，需要高頻次德對某個業務資料集進行某種規則的排序，如果是普通的排序，一般的方法就可以實現，我們這裡強調的是海量資料、高頻次的更新排序場景，如對上千萬、上億的資料進行排序操作。這時候需要我們花大量的時間和精力去尋找一種高效的排序演算法，但往往需要各種因素的取捨，搞不好就要記憶體溢位，cpu爆棚等等負面影響，我們需要一種更好的演算法，來解決這些問題。
redis支援多種資料型別，有string、list、hash、set、sorted set等等。
其中sorted set有序集合和集合一樣也是string型別元素的集合,且不允許重複的成員。
不同的是每個元素都會關聯乙個double型別的分數。redis正是通過分數來為集合中的成員進行從小到大的排序。
有序集合的成員是唯一的,但分數(score)卻可以重複。
集合是通過雜湊表實現的，所以新增，刪除，查詢的複雜度都是o(1)。 集合中最大的成員數為 232 - 1 (4294967295, 每個集合可儲存40多億個成員)。
通過對sortedset特性分析：元素是string型別的集合、成員不重複、排序因子可以重複、hash表資料結構降低了操作複雜度、成員數量龐大。
看完這些優良的特性，是不是感覺如果不用來進行海量資料的排序都浪費了。
生成1000w條資料，並對這些資料進行排序，拿出前30條
這是簡單的資料結構，所以1000w條耶只用了2.7秒就插入了
對前面的10條資料的score進行修改
public void sorteduserlist(int size) ", starttime);
while (size > 0)
long numsize = redistemplate.opsforzset().size("userset");
set set = redistemplate.opsforzset().range("userset", 0, 30);
logger.info("first 30 :[{}]", set);
logger.info("end program:{}[{}ms]", numsize, system.currenttimemillis() - starttime);
}
由上可以看出，把元素的score修改之後，其對應的順序會自動排序。
在實際業務場景中可以靈活應用score的選擇來達到對應的排序目的。
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