[redis] multi sort

[Alice52]

1. Alice52/database#62

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redis zset multi column sort

1. 分数降序+耗时升序: score type is int[32 bit], time is microseconds is also int type

   • ^: 与0异或值不变
   • 比如 64bit = 16bit[score desc] + 32bit[avg pk time asc] + 16bit[pk count asc]
   • score {desc-Y} + avg {asc-N-翻转} + count {asc-N-翻转}: 值大则分大
   • ^: 与0异或大小会被颠倒, 因此优先判断每个标准会被0异或几

2. (score << 32) ^(INT.MAX_VALUE - microseconds)

   /**
    * There are 64 bit in Long. Here is a sample of rank score: <br>
    * 64bit = 16bit[score desc] + 32bit[avg pk time asc] + 16bit[pk count asc]
    *
    * @param score
    * @param attendCount
    * @param totalTime
    * @return
    */
   private static Long calculateRoundRankScore(Integer score, Integer attendCount, Integer totalTime) {
   
       long virtualScore = ((long)score) << 32;
       int countDesc = attendCount == 0 ? 0: (Integer.MAX_VALUE - totalTime / attendCount);
       return ((virtualScore ^ countDesc) << 16) ^ (1000 - attendCount);
   }
   
   public static void main(String[] args) {
   
       // 10   5  50   -- 5
       System.out.println(calculateRoundRankScore(10, 5, 50));
       // 100  5  50   -- 2
       System.out.println(calculateRoundRankScore(100, 5, 50));
       // 100  6  50   -- 1
       System.out.println(calculateRoundRankScore(100, 6, 50));
       // 100  5  60   -- 4
       System.out.println(calculateRoundRankScore(100, 5, 60));
       // 100  6  60   -- 3
       System.out.println(calculateRoundRankScore(100, 6, 60));
       // 1000 x  xx   -- -1
       System.out.println(calculateRoundRankScore(1000, 60, 6024));
   }

3. redis zset 数据结构: zadd, zrevrange, zrevrank, zincrby

    # 1. 设置玩家分数: O(log(N))
    # zadd 排行榜名称 分数 玩家标识
    zadd lb 89 user1
    zadd lb 95 user2
    zadd lb 95 user3
   
    # 2. 查看玩家分数: O(1)
    # zscore 排行榜名称 玩家标识
    zscore lb user2
   
    # 3. 按名次查看排行榜: O(log(N)+M)
    # zrevrange 排行榜名称 起始位置 结束位置 [withscores]
    zrevrange lb 0 -1 withscores
   
    # 4. 查看玩家的排名: O(log(N))
    # zrevrank 排行榜名称 玩家标识
    zrevrank lb user3 #0
   
    # 5. 增减玩家分数: O(log(N)), 没有的话默认为0
    # zincrby 排行榜名称 分数增量 玩家标识
    zincrby lb 6 user4
   
    # 6. zrem: O(log(N))
    # zrem 排行榜名称 玩家标识
    zrem lb user4
   
    # 7. 删除排行榜
    del lb

4. 遇到的问题

   • 分值计算公式 + redis 用量考虑
   • 离职员工不显示: 定时任务 + 提交时该组离职员工移除
   • 如果数据量超大[big key问题打满网卡+慢查询], 可以考虑对 key 进行 hash[将数据分开存放]
   • 遇到泛型擦除问题: Set 但是得到的是 Set 原因是我们项目中配置的 redisTemplate<string, Object> 会被redis 反序列化[Jackson2JsonRedisSerializer]是根据长度转换为 Integer 或者 Long

     if (len <= 9) {
         int i = this._textBuffer.contentsAsInt(this._numberNegative);
         this._numberInt = i;
         this._numTypesValid = 1;
     } else if (len <= 18) {     
         long l = this._textBuffer.contentsAsLong(this._numberNegative);   
         // ...
     } else {
         this._parseSlowInt(expType);
     }

redis maintain top N record

1. zadd + ZREMRANGEBYRANK set 0 -51