借助TairJedis客户端，您可以实现分布式架构排行榜（exZset数据结构）的功能。在操作过程中，您只需关注、操作一个Key，而Tair会自动将数据以及计算任务分布至多个子Key中。默认情况下，子Key的数量为10，您无需关注这些子Key的具体情况。通过本方案，您可以轻松实现超10万个元素的排行榜，从而有效避免产生超大Key和热Key。
背景信息
实现分布式架构排行榜有精确排名法和非精确排名法（线性插值法）两种解决方案。
表 1. 实现分布式架构排行榜的解决方案
解决方案 | 说明 |
精确排名法（推荐） | 将数据分别分配到在不同的Key上进行计算，查询时，查询目标数据在各Key中的排名并进行汇总。 例如自定义底层为3个Key，创建一个排行榜（Key）并插入3,000个值（成员），Tair会将3,000个值分别分配到3个Key（子排行榜）中。查询时，FindRank(x) 分别在3个Key（子排行榜）中获取到了3个排名：124、183和156，表示x分别在3个Key中排在第124、183和156位，那么x的实际排名为463（即124+183+156）。
|
线性插值法（exZset暂未实现） | 将数据进行分段，记录每个区间的数量和最高排名（即此区间中的最高排名），对于区间中介于当前区间最低与最高之间的分数，可通过线性插值法进行估算排名。
|
本方案将使用精确排名法实现分布式架构排行。关于本方案中使用的exZset相关命令，请参见exZset。
代码示例
本方案需使用TairJedis（Tair自研）客户端。
添加pom.xml配置。
<dependency> <groupId>com.aliyun.tair</groupId> <artifactId>alibabacloud-tairjedis-sdk</artifactId> <version>5.3.1</version> </dependency>示例代码。
import io.valkey.JedisPool; import io.valkey.JedisPoolConfig; import com.aliyun.tair.tairzset.*; public class DistributedLeaderBoardExample { // 配置实例连接地址、端口号、账号密码等信息。 private static final int DEFAULT_CONNECTION_TIMEOUT = 5000; private static final int DEFAULT_SO_TIMEOUT = 2000; private static final String HOST = "<r-bp1mx0ydsivrbp****.redis.rds.aliyuncs.com>"; private static final int PORT = 6379; private static final String PASSWORD = "<Pass****word>"; private static final JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig(); // 配置分布式排行榜信息。 private static final int shardKeySize = 10; // 底层子排行榜的数量。 private static final int pageSize = 10; // 排行榜每页包含的个数。 private static final boolean reverse = true; // 本示例为从大到小排序。 private static final boolean useZeroIndexForRank = false; // 本示例以1作为排名起点。 public static void main(String[] args) { JedisPool jedisPool = new JedisPool(config, HOST, PORT, DEFAULT_CONNECTION_TIMEOUT, DEFAULT_SO_TIMEOUT, PASSWORD, 0, null); // 创建分布式架构排行榜，此次以Key名称distributed_leaderboard为例。 DistributedLeaderBoard dlb = new DistributedLeaderBoard("distributed_leaderboard", jedisPool, shardKeySize, pageSize, reverse, useZeroIndexForRank); // 如果金牌数相同，按照银牌数排序，否则继续按照铜牌排序。 // 金牌 银牌 铜牌 dlb.addMember("A", 32, 21, 16); dlb.addMember("D", 14, 4, 16); dlb.addMember("C", 20, 7, 12); dlb.addMember("B", 25, 29, 21); dlb.addMember("E", 13, 21, 18); dlb.addMember("F", 13, 17, 14); // 获取A的排名。 dlb.rankFor("A"); // 1 System.out.println(dlb.rankFor("A")); // 获取top3 dlb.top(3); System.out.println(dlb.top(3)); // [{"member":"A","score":"32#21#16","rank":1}, // {"member":"B","score":"25#29#21","rank":2}, // {"member":"C","score":"20#7#12","rank":3}] } }参数说明：
参数
类型
说明
shardKeySize
int
底层子排行榜的数量，默认为10，无法动态扩容，需要在业务初期做好规划。
pageSize
int
排行榜每页包含的个数，默认为10。
reverse
boolean
取值说明：
false（默认）：按从小到大排序。
true：按从大到小排序。
useZeroIndexForRank
boolean
取值说明：
true（默认）：以0作为排名起点。
false：以1作为排名起点。
更多操作请参见alibabacloud-tairjedis-sdk中的com.aliyun.tair.tairzset.DistributedLeaderBoard介绍。
附录：常规排行榜和分布式架构排行榜对比
在实现同一基本功能时，常规排行榜和分布式架构排行榜的实现方案如下：
基本功能 | 常规排行榜 | 分布式架构排行榜 | ||
实现方案 | 时间复杂度 | 实现方案 | 时间复杂度 | |
插入成员 | 通过EXZADD插入元素。 | O(log(N)) | 通过 | O(log(N)) |
更新成员分值 | 通过EXZINCRBY更新分数。 | O(log(N)) | 通过 | O(log(N)) |
移除成员 | 通过EXZREM移除成员。 | O(M*log(N)) | 通过 | O(log(N)) |
查询成员数量 | 通过EXZCARD查询成员数量。 | O(1) | 分别通过EXZCARD查询成员数量，然后相加。 | O(m) 说明 本列中的m代表分片数。 |
查询总页数 | 通过EXZCARD查询成员数量，然后除以PAGE_SIZE（每页可展示的记录数）。 | O(1) | 分别通过EXZCARD查询成员数量，然后相加，得出的结果再除以PAGE_SIZE（每页可展示的记录数）。 | O(m) |
某分数范围内的总成员数 | 通过EXZCOUNT查询。 | O(log(N)) | 分别执行EXZCOUNT，然后合并结果。 | m*O(log(N)) |
移除某分数范围内的成员 | 通过EXZREMRANGEBYSCORE移除。 | O(log(N)+M) | 分别执行EXZREMRANGEBYSCORE。 | m*O(log(N)) |
获取成员分值 | 通过EXZSCORE查询。 | O(1) | 通过 | O(1) |
获取成员排名 | 通过EXZRANK查询。 | O(log(N)) | 在每一个Key（子排行榜）调用 EXZRANKBYSCORE，然后相加。 | m*O(log(N)) |
同时获取成员分值和排名 | 通过EXZSCORE和EXZRANK查询。 | O(log(N)) |
| m*O(log(N)) |
查询第top i个成员 | 通过EXZRANGE查询。 | O(log(N)+M) | 通过EXZRANGE查询每个top i，然后合并并得出最终结果。 | m*O(log(N)) |
获取排行榜第 i 页 | 通过EXZRANGE查询。 | O(log(N)) | 将获取页数之前的元素都获取到，然后排序以获得最终的页数。 | m*O(log(N)) |
设置过期时间 | 通过EXPIRE设置。 | O(1) | 给每个元素设置过期。 | O(m) |
删除排行榜 | 通过DEL删除。 | O(N) | 同时删除Key中的每个元素。 | m * O(N) |