Question

在redis中，我拥有一个拥有10万用户且不断增长的大型数据集。为了制作排行榜，我扫描整个数据库，为每个用户获取所有哈希值。然后我一个接一个地得到分数。后来，我在javascript中进行排序和修剪。我的问题是，做同样事情的更快的方法是什么？当前查询需要几秒钟。我的直觉是将数据存储在JS中，只运行一次查询。

getLeaderboards: function(player){
    var self = this;

    async.waterfall([
        function(callback){
            client.smembers("usr", function(err, replies){
                var pvpleaders = [];
                var expleaders = [];
                var lastUser = false;
                for(var i = 0; i < replies.length; i++){
                    var name = replies[i].toString();
                    if(i == replies.length - 1){
                        lastUser = true;
                    }
                    if(name.charAt(0) != "_"){
                        callback(err, name, pvpleaders, expleaders, lastUser);
                    }
                }
            });
        },
        function(name, pvpleaders, expleaders, lastUser, callback){
            client.hgetall("u:" + name, function(err, reply){
                if(reply){
                    kills = parseInt(reply.kills);
                    exp = parseInt(reply.exp);
                    remortexp = parseInt(reply.remortexp) || 0;
                    if(kills > 0){
                        //log.info(name+' '+kills);
                        pvpleaders.push([kills, name]);
                    }
                    if(exp + remortexp > 0){
                        //log.info(name+' '+exp);
                        expleaders.push([exp + remortexp, exp, remortexp, name]);
                    }
                }
                if(lastUser){
                    log.info('user user');
                    callback(err, pvpleaders, expleaders);
                }
            });
        }
    ], function (err, pvpleaders, expleaders) {
        if(err){log.info(err);}
        pvpleaders.sort(function(a, b) { if (a[0] === b[0]) { return 0; } else { return (a[0] > b[0]) ? -1 : 1; } });
        pvpleaders.splice(30, pvpleaders.length);
        expleaders.sort(function(a, b) { if (a[0] === b[0]) { return 0; } else { return (a[0] > b[0]) ? -1 : 1; } });
        expleaders.splice(30, expleaders.length);
        var leaderboards = JSON.stringify({pvp: pvpleaders, exp: expleaders});
        player.sendLeaderboards(leaderboards);
    });
},

Answer 1

如果我的理解是正确的话，基本上你的问题是如何设计一个有效的记分牌。

一个简单的解决方案是在redis中使用ZADD。它将创建一个有序集。 ZADD复杂度的时间是O（M * log（N）），你使用ZRANGE得到结果，其时间复杂度为O（log（N）+ M）。

更有效的解决方案需要您考虑更多有关数据的信息。你的数据有多大？例如，如果您的所有用户的分数都在0到10000之间？如果是这样，您可以在此处使用bucket sort并将结果缓存在redis中。插入和搜索都是O（1）（因为桶的数量是固定数量）。仅对前100名，您维护一个已排序的数据结构。通过这种方式，您可以获得功能＆＃34;显示前100名记分牌＆＃34;和＆＃34;搜索给定用户的排名＆＃34;两者都是时间复杂的。

Answer 2

使用排序集数据结构 - 排行榜是它的经典用例。

将memeber的值设置为玩家ID，将得分设置为玩家的得分。然后，您可以执行有效范围（z [rev] rangebyscore命令）服务器端，并且结果已经排序。在大多数情况下，由于网络流量的节省，这将比任何客户端后处理快得多。

节点Redis有效获得高分的方法

2 个答案: