Redis Sorted Set 底层实现原理深度解读与排行榜实战

本文涉及的产品
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: Redis Sorted Set 底层实现原理深度解读与排行榜实战

我是码哥,可以叫我靓仔。


今天给大家简单聊聊 Redis Sorted Set 数据类型底层的实现原理和游戏排行榜实战。特别简单,一点也不深入,也就 7 张图,粉丝可放心食用,哈哈哈哈哈~~~~。


1. 是什么

Sorted Sets 与 Sets 类似,是一种集合类型,集合中不会出现重复的数据(member)。区别在于 Sorted Sets 元素由两部分组成,分别是 member 和 score。

member 会关联一个 double 类型的分数(score),sorted sets 默认会根据这个 score 对 member 进行从小到大的排序,如果 member 关联的分数 score 相同,则按照字符串的字典顺序排序。

这是规则,得记下来。

2-24

常见的使用场景:

  • 排行榜,比如维护大型在线游戏中根据分数排名的 Top 10 有序列表。
  • 速率限流器,根据排序集合构建滑动窗口速率限制器。
  • 延迟队列,score 存储过期时间,从小到大排序,最靠前的就是最先到期的数据。

2. 修炼心法

Sorted Sets 底层有两种方式来存储数据。

  • 在 7.0 版本之前是 ziplist,之后被 listpack 代替,使用 listpack 存储的条件是集合元素个数小于等于 zset-max-listpack-entries 配置值(默认 128),且 member 占用字节大小小于 zset-max-listpack-value 配置值(默认 64)时使用 listpack 存储,member 和 score 紧凑排列作为 listpack 的一个元素进行存储。
  • 不满足上述条件,使用 skiplist + dict(散列表) 组合方式存储,数据会插入 skiplist 的同时也会向 dict(散列表)中插入数据 ,是一种用空间换时间的思路。散列表的 key 存放的是元素的 member,value 存储的是 member 关联的 score。

MySQL:“也就是说 listpack 适用于元素个数不多且元素内容不大的场景。”

对,使用 listpack 存储的目的就是节省内存。

Sorted Sets 能支持高效的范围查询,正是因为采用了 skiplist 跳表,比如 ZRANGE 命令时时间复杂度为 O(log(n)) + m, n 是 member 个数,m 是返回结果数。需要注意的是,你应该避免命令会返回大量结果。

而使用 dict 的原因是实现 O(1) 时间复杂度查询单个元素。比如 ZSCORE key member 指令。

总结来说,Sorted Sets 在插入或者更新的时候,会同时往 skiplist 和 散列表中插入或者更新对应的数据。保证 skiplist 和散列表的数据一致。

MySQL:“这个方式很巧妙呀,skiplist 用来根据 score 进行范范围查询或者单个查询,dict 散列表则用于实现 O(1) 时间复杂度查根据数据查询对应 score,满足高效范围查询和单元素查询。“

sorted sets 实现源码主要在以下两个文件中。

  • 结构定义在 server.h
  • 功能实现在 t_zset.c

先看 skiplist(跳表) + dict(散列表)数据结构如何存储数据。

skiplist + dict

MySQL:“说说什么是跳表吧”

实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引来实现快速查找。

不仅能提高搜索性能,还可以提高插入和删除操作的性能。它在性能上和红黑树、AVL 树不相上下,但是跳表的原理和实现比红黑树简单。

回顾链表,它的痛点就是查询很慢,O(n) 时间复杂度,作为唯快不破的 Redis 是不能忍的。

图2-25

如果在有序链表的每相邻两个节点增加一个“跳跃”指向下下个节点的指针,那么查找的时间复杂度就可以降低为原来的一半,如下图所示。

图 2-26

这样 level 0 和 level 1 分别形成两个链表,level 1 层的链表节点个数只有 2 个(6、26)。

跳表节点查找

查找数据总是从最高层开始比较,如果节点保存的值比待查数据小,跳表就继续访问该层的下一个节点;

如果碰到比待查数据值大的节点时,那就跳到当前节点的下一层的链表继续查找。

比如现在想查找 17,查找的路径如下图红色指向的方向进行。

  • 从 level 1 开始,17 与 6 比较,值大于节点,继续与下一个节点比较。
  • 与 26 比较,17 < 26,回到原节点,跳到当前节点的 level 0 层链表,与下一个节点比较,找到目标 17。

skiplist 正是受这种多层链表的想法启发设计出来的。按照上面的生成链表方式,每次往上增加一层链表的节点个数是下面一层的一半,这样的查找过程就类似于一个二分查找,时间复杂度为 O(log n)。

但是,这种方式在插入数据的时候有很大的问题,每次新增一个节点,就会打乱相邻的两层链表节点个数 2:1 的关系,如果要维持这个关系,就需要对链表调整,事件复杂度是 O(n)。

为了避免这个问题,它不要求上下相邻的两层链表节点个数有严格的比例关系,而是为每个节点随机出一个层数,这样插入节点只需要修改前后指针

如下图是一个有 4 层链表的 skiplist,假设我们要查找 26,下图给出了查找经历过的路径。

对经典跳表有个直观的映像后,来看看 Redis 中 skiplist 的实现细节,Sorted Sets 数据结构定义如下。

typedef struct zset {
    dict *dict;
    zskiplist *zsl;
} zset;

zset 结构体中有两个变量,分别是散列表 dict 和跳表 zskiplist。dict 在前文已经讲过, 重点看 zskiplist

typedef struct zskiplist {
    // 头、尾指针便于双向遍历
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    // 当前跳表包含元素个数
    unsigned long length;
    // 表内节点的最大层级数
    int level;
} zskiplist;
  • zskiplistNode *header, *tail,两个头、尾指针,用于实现双向遍历。
  • length,链表包含的节点总数。需要注意的是,新创建的 zskiplist 会生成一个空的头指针,它不包含在 length 计数中。
  • level,表示 skiplist 中,所有节点层数的最大值。

接着继续看 skiplist 中每个节点的定义 zskiplistNode 结构体。

typedef struct zskiplistNode {
    sds ele;
    double score;
    struct zskiplistNode *backward;
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;
        unsigned long span;
    } level[];
} zskiplistNode;
  • Sorted Set 既要保存元素,又要保存元素的权重。所以对应了 sds 类型的 ele 存储实际内容, double 类型 score 用于保存权重。
  • *backward,后退指针,指向该节点的上一个节点,便于从尾节点实现倒序查找。注意,每个节点只有一个后向指针,只有 level 0 层链表是一个双向链表。
  • level[],是一个zskiplistLevel结构体类型的柔性数组。跳表是一个多层的有序链表,每一层的节点也是由指针链接起来的,所以数组中每个元素代表着 skiplist 的一层。
  • *forward,该层的前进指针。
  • span,跨度,用来记录节点在该层的 *forward 指针到指针指向的下一个节点之间跨越了 level0 层的节点数。span 用于计算元素排名(rank),例如查找 ele = 肖菜鸡、score = 17 的排名,只需要把查找路径经过的节点的 span 相加即可,如下图的红色路径的 span 累加,rank = (2 + 2) - 1 = 3(减 1 是因为 rank 从 0 开始)。如果要计算从大到小的排名,只需要用 skiplist 长度减去查找路径上的 span 累加值,即 4 - (2 + 2) = 0

下图展示了 Redis 中一个 skiplsit 的可能结构。

listpack

MySQL:“根据 zset 结构体定义可知,分别使用了 dict、zskiplist 两种数据结构,listpack 影子都见不着呀。“

这个问题问得好,使用 listpack 存储的细节在源码文件t_zset.c 中的zaddGenericCommand函数中体现,部分代码如下,内部会判断是否使用 listpack 来存储。·

void zaddGenericCommand(client *c, int flags) {
    // 省略部分代码
    // key 不存在则创建 sorted set
    zobj = lookupKeyWrite(c->db,key);
    if (checkType(c,zobj,OBJ_ZSET)) goto cleanup;
    if (zobj == NULL) {
        if (xx) goto reply_to_client;
      // 当 zset_max_listpack_entries == 0 或者
        // 元素字节大小大于 zset_max_listpack_value 配置
        // 则使用 skiplist + dict 存储,否则使用 listpack。
        if (server.zset_max_listpack_entries == 0 ||
            server.zset_max_listpack_value < sdslen(c->argv[scoreidx+1]->ptr))
        {
            zobj = createZsetObject();
        } else {
            zobj = createZsetListpackObject();
        }
        dbAdd(c->db,key,zobj);
    }
   // 省略部分代码
}

我们知道,listpack 是一块由多个数据项组成的连续内存。而 sorted set 每一项元素是由 member 和 score 两部分组成。

采用 listpack 存储插入一个(member、score)数据对的时候,每个 member/score 数据对紧凑排列存储。

listpack 最大的优势就是节省内存,查找元素的话只能按顺序查找,时间复杂度是 O(n)。正是如此,在少量数据的情况下,才能做到既能节省内存,又不会影响性能。每一步查找前进两个数据项,也就是跨越一个 member/score 数据对。

3. 出招实战:排行榜

很多地方都会用到排行榜功能,比如微博热榜、知乎热榜、电影排行榜、游戏战力排行等。

以游戏排行榜为例,我教你使用 Sorted Set 实现一个实时游戏高分排行榜。

玩家的得分越高,排行越靠前,如果分数相同则先达到该分数的玩家排在前面,游戏排行榜的提供的功能如下。

  • 按照分数从大到小排名,查询前 N 位玩家信息。
  • 新注册玩家,需要把新玩家信息添加到排行榜中。
  • 能查看某个玩家的排名和分数。

Sorted Set 每个元素有两部分组成(member + score),可利用 score 进行排序,正好满足我们的场景。用 score 保存玩家的游戏得分,member 保存玩家 ID

王架构:“分数相同,先达到该分数的排在前面,也就是说,游戏分数相同的情况下,时间戳越小,排名越靠前,咋实现?”

这个问题问得好,既然时间也会影响排名,那就把时间戳考虑到 score 中。

王架构:“有问题,分数越大,排名越靠前;而时间戳越小,排名越靠前。两个规则相反的,怎么结合在一起。”

好问题,这时候你可以指定一个非常大的时间作为基准时间,比如这个时间就是你当年信誓旦旦的对那个女孩说:“如果非要在我们的爱上加一个期限,我是希望……一万年”,也就是 2023 + 10000 年。

执行时间排序值 =(基准时间 - 玩家达到分数时间)/ 基准时间公式计算,得到的结果值一定小于 1,正好可作为 score 小数部分。越早达到,这个值就越大,满足排序。

最后score = 玩家游戏分 + ((基准时间 - 玩家获得某分数时间) / 基准时间),就实现了分数相同,先达到该分数的排在前面的功能。

代码逻辑如下所示。

private double calcScore(int playerScore, long playerScoreTime) {
  return playerScore + (BASE_TIME - playerScoreTime) * 1.0 / BASE_TIME;
}
  • playerScore,玩家游戏分。
  • playerScoreTime,玩家获得分数的时间秒数。
  • BASE_TIME,基准时间的时间秒数。

想要获取真正玩家游戏分数的时候,取整数位即可。接下来我来演示一下如何使用 zset 的指令实现排行榜。

假设 BASE_TIME 为 12023 年 1 月 1 日 0 时 0 分 0 秒时间戳秒数 = 317242022400。

更新排行榜

使用指令 ZADD key score member [score member...] 用于新增或者更新玩家排行榜。如下指令表示新增了 4 个玩家信息到排行榜。leaderboard:339 作为 key,表示区服 339 战力排行榜,玩家 2 和玩家 3 的战力都是 500 分,玩家 3 比玩家 2 先到达 500 战力。

redis> ZADD leaderboard:339 2500.994707057989 player:1
(integer) 1
redis> ZADD leaderboard:339 500.99470705798905 player:2
(integer) 1
redis> ZADD leaderboard:339 500.9947097814618 player:3
(integer) 1
redis> ZADD leaderboard:339 987770.994707058 player:4
(integer) 1

假设某天玩家 4 的女朋友不在家,他就天天玩游戏,战力提升到 1987770。执行如下指令,player:4 的 score 机会更新为 1987770.994707055。

ZADD leaderboard:339 1987770.994707055 player:4

获取 Top 3 玩家排行信息

ZRANGE 命令可以按照排名、score、字典排序进行范围查询。语法使用规则

ZRANGE key start stop [BYSCORE | BYLEX] [REV] [LIMIT offset count] [WITHSCORES]

默认排序是按照 score 由低到高,分数相同则根据 member 字典排序。

  • REV,可选参数,按照 score 由高到低逆序排序。
  • LIMIT offset count 可选参数,类似于 MySQL 的使用,需要注意的是, count 为负数则返回所有符合数据。
  • WITHSCORES 可选参数,返回 score 和 member,返回的格式是 member 1,score 1,…memberN,scoreN。

你可以使用 REV 来实现逆序,WITHSCORES返回 member 和 score。如下指令的一是是从 key 为 leaderboard:339 的 Sorted Set 中按照 score 逆序排序获取 3 个元素。

> ZRANGE leaderboard:339 0 2 REV WITHSCORES
player:4
1987770.9947070549
player:1
2500.9947070579892
player:3
500.99470978146178

获取指定玩家排名

我提供了 ZREVRANK指令,用于返回指定 member 的排名,需要注意的是,排名从 0 开始。如下指令查找 player:4 的排名,0 表示第一。

> ZREVRANK leaderboard:339 player:4
0


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