43丨如何使用Redis搭建玩家排行榜

43丨如何使用Redis搭建玩家排行榜？

上一篇文章中，我们使用 Redis 模拟了多用户抢票的问题，这里再回顾一下原理。我们通过使用 WATCH+MULTI 的方式实现乐观锁机制，对 ticket_count 这个键进行监视，当这个键发生变化的时候事务就会被打断，重新请求，这样做的好处就是可以保证事务对键进行操作的原子性，当然我们也可以使用 Redis 的 incr 和 decr 来实现键的原子性递增或递减。

今天我们用 Redis 搭建一个玩家的排行榜，假设一个服务器存储了 10 万名玩家的数据，我们想给这个区（这台服务器）上的玩家做个全区的排名，该如何用 Redis 实现呢？

不妨一起来思考下面几个问题：

MySQL 是如何实现玩家排行榜的？有哪些难题需要解决？

如何用 Redis 模拟 10 万名玩家数据？Redis 里的 Lua 又是什么？

Redis 如何搭建玩家排行榜？和 MySQL 相比有什么优势？

使用 MySQL 搭建玩家排行榜

我们如果用 MySQL 搭建玩家排行榜的话，首先需要生成 10 万名玩家的数据，这里我们使用之前学习过的存储过程来模拟。

为了简化，玩家排行榜主要包括 3 个字段：user_id、score、和 create_time，它们分别代表玩家的用户 ID、玩家的积分和玩家的创建时间。

王者荣耀英雄等级说明

这里我们可以模拟王者荣耀的英雄等级，具体等级标准如下：

如果想要英雄要达到最强王者的段位，那么之前需要积累 112 颗（9+12+16+25+25+25）星星，而达到最强王者之后还可以继续积累无上限的星星。在随机数模拟上，我们也分成两个阶段，第一个阶段模拟英雄的段位，我们使用随机数来模拟 score（数值范围是 1-112 之间），当 score=112 的时候，再模拟最强王者等级中的星星个数。如果我们只用一个随机数进行模拟，会出现最强王者的比例变大的情况，显然不符合实际情况。

使用存储过程模拟 10 万名玩家数据

这里我们使用存储过程，具体代码如下：

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CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `insert_many_user_scores`(IN START INT(10), IN max_num INT(10))
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
-- 模拟玩家英雄的星星数
DECLARE score INT;
DECLARE score2 INT;
-- 初始注册时间
DECLARE date_start DATETIME DEFAULT ('2017-01-01 00:00:00');
-- 每个玩家的注册时间
DECLARE date_temp DATETIME;
SET date_temp = date_start;
SET autocommit=0;

REPEAT
SET i=i+1;
SET date_temp = date_add(date_temp, interval RAND()*60 second);
-- 1-112 随机数
SET score = CEIL(RAND()*112);
-- 如果达到了王者，继续模拟王者的星星数
IF score = 112 THEN
           SET score2 = FLOOR(RAND()*100);
           SET score = score + score2;
END IF;
-- 插入新玩家
INSERT INTO user_score(user_id, score, create_time) VALUES((START+i), score, date_temp); 
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT;
END

然后我们使用 call insert_many_user_scores(10000,100000); 模拟生成 10 万名玩家的得分数据。注意在 insert 之前，需要先设置 autocommit=0 ，也就是关闭了自动提交，然后在批量插入结束之后再手动进行 COMMIT，这样做的好处是可以进行批量提交，提升插入效率。你可以看到整体的用时为 5.2 秒。

如上代码所示，我用 score 来模拟第一阶段的星星数，如果 score 达到了 112 再来模拟 score2 的分数，这里我限定最强王者阶段的星星个数上限为 100。同时我们还模拟了用户注册的时间，这是因为排行榜可以有两种表示方式，第二种方式需要用到这个时间。

第一种表示方式为并列排行榜，也就是分数相同的情况下，允许排名并列，如下所示：

第二种为严格排行榜。当分数相同的时候，会按照第二条件来进行排序，比如按照注册时间的长短，注册时间越长的排名越靠前。这样的话，上面那个排行榜就会变成如下所示的严格排行榜。

你能看到当 10013 和 10015 得分相同的时候，如果按照注册时间来进行排名的话，会将 10013 排到 10015 前面。

上面的数据仅仅为示意，下面我们用实际的 10 万条数据做一个严格排行榜（你可以点击下载地址下载这 10 万条数据， 也可以自己使用上面的存储过程来进行模拟）首先使用 SQL 语句进行查询：

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SELECT (@rownum := @rownum + 1) AS user_rank, user_id, score, create_time
FROM user_score, (SELECT @rownum := 0) b
ORDER BY score DESC, create_time ASC

运行结果如下（10 万条数据，用时 0.17s）：

这里有几点需要说明。

MySQL 不像 Oracle 一样自带 rownum 统计行编号的功能，所以这里我们需要自己来实现 rownum 功能，也就是设置 MySQL 的变量 @rownum ，初始化为 @rownum :=0 ，然后每次 SELECT 一条数据的时候都自动加 1。

通过开发程序（比如 Python、PHP 和 Java 等）统计排名会更方便，这里同样需要初始化一个变量，比如 rownum=0 ，然后每次 fetch 一条数据的时候都将该变量加 1，作为记录的排名。同时，开发程序也可以很方便地实现并列排名，因为程序可以进行上下文的统计，当两名玩家得分相同时，排名相同，否则排名会顺序加 1。

如果想要通过 SQL 来实现，可以写成下面这样：

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SELECT user_id, score,
    IFNULL((SELECT COUNT(*) FROM user_score WHERE score > t.score), 0) + 1 AS user_rank  
FROM user_score t
ORDER BY user_rank ASC

这样做的原理是查找比当前分数大的数据行数，然后加 1，但是这样执行效率会很低，相当于需要对每个玩家都统计一遍排名。

Lua 是什么，如何在 Redis 中使用

知道如何用 MySQL 模拟数据后，我们再来看下如何在 Redis 中完成这一步。事实上，Redis 本身不提供存储过程的功能，不过在 2.6 版本之后集成了 Lua 语言，可以很方便地实现类似存储过程的函数调用方式。

Lua 是一个小巧的脚本语言，采用标准 C 语言编写，一个完整的 Lua 解析器大小只有 200K。我们之前讲到过采用标准 C 语言编写的好处就在于执行效率高，依懒性低，同时兼容性好，稳定性高。这些特性同样 Lua 也有，它可以嵌入到各种应用程序中，提供灵活的扩展和定制功能。

如何在 Redis 中使用 Lua

在 Redis 中使用 Lua 脚本的命令格式如下：

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EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]

我来说明下这些命令中各个参数代表的含义。

script，代表的是 Lua 的脚本内容。

numkeys，代表后续参数 key 的个数。

key 就是我们要操作的键，可以是多个键。我们在 Lua 脚本中可以直接使用这些 key，直接通过 KEYS[1] 、 KEYS[2] 来获取，默认下标是从 1 开始。

arg，表示传入到 Lua 脚本中的参数，就像调用函数传入的参数一样。在 Lua 脚本中我们可以通过 ARGV[1] 、 ARGV[2] 来进行获取，同样默认下标从 1 开始。

下面我们通过 2 个例子来体会下，比如我们使用 eval “return {ARGV[1], ARGV[2]}” 0 cy 123 ，代表的是传入的 key 的个数为 0，后面有两个 arg，分别为 cy 和 123。在 Lua 脚本中，我们直接返回这两个参数 ARGV[1] , ARGV[2] ，执行结果如下：

比如我们要用这一条语句：

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eval "math.randomseed(ARGV[1]); local temp = math.random(1,112); redis.call('SET', KEYS[1], temp); return 'ok';" 1 score 30

这条语句代表的意思是，我们传入 KEY 的个数为 1，参数是 score，arg 参数为 30。在 Lua 脚本中使用 ARGV[1] ，也就是 30 作为随机数的种子，然后创建本地变量 temp 等于 1 到 112 之间的随机数，再使用 SET 方法对 KEY，也就是用刚才创建的随机数对 score 这个字段进行赋值，结果如下：

然后我们在 Redis 中使用 GET score 对刚才设置的随机数进行读取，结果为 34。

另外我们还可以在命令中调用 Lua 脚本，使用的命令格式：

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redis-cli --eval lua_file key1 key2 , arg1 arg2 arg3

使用 redis-cli 的命令格式不需要输入 key 的个数，在 key 和 arg 参数之间采用了逗号进行分割，注意逗号前后都需要有空格。同时在 eval 后面可以带一个 lua 文件（以.lua 结尾）。

使用 Lua 创建 10 万名玩家数据

如果我们想要通过 Lua 脚本创建 10 万名玩家的数据，文件名为 insert_user_scores.lua ，代码如下：

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-- 设置时间种子
math.randomseed(ARGV[1]) 
-- 设置初始的生成时间
local create_time = 1567769563 - 3600*24*365*2.0 
local num = ARGV[2]
local user_id = ARGV[3]
for i=1, num do
  -- 生成 1 到 60 之间的随机数
  local interval = math.random(1, 60) 
  -- 产生 1 到 112 之间的随机数
  local temp = math.random(1, 112) 
  if (temp == 112) then
        -- 产生 0 到 100 之间的随机数
        temp = temp + math.random(0, 100) 
  end
  create_time = create_time + interval
  temp = temp + create_time / 10000000000
  redis.call('ZADD', KEYS[1], temp, user_id+i-1)
end
return 'Generation Completed'

上面这段代码可以实现严格排行榜的排名，具体方式是将 score 进行了改造，score 为浮点数。整数部分为得分，小数部分为时间差。

在调用的时候，我们通过 ARGV[1] 获取时间种子的参数，传入的 KEYS[1] 为 user_score ，也就是创建有序集合 user_score 。然后通过 num 来设置生成玩家的数量，通过 user_id 获取初始的 user_id 。最后调用如下命令完成玩家数据的创建：

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redis-cli -h localhost -p 6379 --eval insert_user_scores.lua user_score , 30 100000 10000

使用 Redis 实现玩家排行榜

我们通过 Lua 脚本模拟完成 10 万名玩家数据，并将其存储在了 Redis 的有序集合 user_score 中，下面我们就来使用 Redis 来统计玩家排行榜的数据。

首先我们需要思考的是，一个典型的游戏排行榜都包括哪些功能呢？

统计全部玩家的排行榜

按名次查询排名前 N 名的玩家

查询某个玩家的分数

查询某个玩家的排名

对玩家的分数和排名进行更新

查询指定玩家前后 M 名的玩家

增加或移除某个玩家，并对排名进行更新

在 Redis 中实现上面的功能非常简单，只需要使用 Redis 我们提供的方法即可，针对上面的排行榜功能需求，我们分别来看下 Redis 是如何实现的。

统计全部玩家的排行榜

在 Redis 里，统计全部玩家的排行榜的命令格式为 ZREVRANGE 排行榜名称 起始位置 结束为止 [WITHSCORES] 。

我们使用这行命令即可：

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ZREVRANGE user_score 0 -1 WITHSCORES

我们对玩家排行榜 user_score 进行统计，其中 -1 代表的是全部的玩家数据， WITHSCORES 代表的是输出排名的同时也输出分数。

按名次查询排名前 N 名的玩家

同样我们可以使用 ZREVRANGE 完成前 N 名玩家的排名，比如我们想要统计前 10 名玩家，可以使用： ZREVRANGE user_score 0 9 。

查询某个玩家的分数

命令格式为 ZSCORE 排行榜名称 玩家标识 。

时间复杂度为 O(1) 。

如果我们想要查询玩家 10001 的分数可以使用： ZSCORE user_score 10001 。

查询某个玩家的排名

命令格式为 ZREVRANK 排行榜名称 玩家标识 。

时间复杂度为 O(log(N)) 。

如果我们想要查询玩家 10001 的排名可以使用： ZREVRANK user_score 10001 。

对玩家的分数进行更新，同时排名进行更新

如果我们想要对玩家的分数进行增减，命令格式为 ZINCRBY 排行榜名称 分数变化 玩家标识 。

时间复杂度为 O(log(N)) 。

比如我们想对玩家 10001 的分数减 1，可以使用： ZINCRBY user_score -1 10001 。

然后我们再来查看下玩家 10001 的排名，使用： ZREVRANK user_score 10001 。

你能看到排名由 17153 降到了 18036 名。

查询指定玩家前后 M 名的玩家

比如我们想要查询玩家 10001 前后 5 名玩家都是谁，当前已知玩家 10001 的排名是 18036，那么可以使用： ZREVRANGE user_score 18031 18041 。

这样就可以得到玩家 10001 前后 5 名玩家的信息。

增加或删除某个玩家，并对排名进行更新

如果我们想要删除某个玩家，命令格式为 ZREM 排行榜名称 玩家标识 。

时间复杂度为 O(log(N)) 。

比如我们想要删除玩家 10001，可以使用： ZREM user_score 10001 。

这样我们再来查询下排名在 18031 到 18041 的玩家是谁，使用： ZREVRANGE user_score 18031 18041 。

你能看到玩家 10001 的信息被删除，同时后面的玩家排名都向前移了一位。

如果我们想要增加某个玩家的数据，命令格式为 ZADD 排行榜名称 分数 玩家标识 。

时间复杂度为 O(log(N)) 。

这里，我们把玩家 10001 的信息再增加回来，使用： ZADD user_score 93.1504697596 10001 。

然后我们再来看下排名在 18031 到 18041 的玩家是谁，使用： ZREVRANGE user_score 18031 18041 。

你能看到插入了玩家 10001 的数据之后，排名又回来了。

总结

今天我们使用 MySQL 和 Redis 搭建了排行榜，根据相同分数的处理方式，我们可以把排行榜分成并列排行榜和严格排行榜。虽然 MySQL 和 Redis 都可以搭建排行榜，但两者还是有区别的。MySQL 擅长存储数据，而对于数据的运算来说则效率不高，比如统计排行榜的排名，通常还是需要使用后端语言（比如 Python、PHP、Java 等）再进行统计。而 Redis 本身提供了丰富的排行榜统计功能，不论是增加、删除玩家，还是对某个玩家的分数进行调整，Redis 都可以对排行榜实时更新，对于游戏的实时排名来说，这还是很重要的。

在 Redis 中还集成了 Lua 脚本语言，通过 Lua 我们可以更加灵活地扩展 Redis 的功能，同时在 Redis 中使用 Lua 语言，还可以对 Lua 脚本进行复用，减少网络开销，编写代码也更具有模块化。此外 Redis 在调用 Lua 脚本的时候，会将它作为一个整体，也就是说中间如果有其他的 Redis 命令是不会被插入进去的，也保证了 Lua 脚本执行过程中不会被其他命令所干扰。

我们今天使用 Redis 对 10 万名玩家的数据进行了排行榜的统计，相比于用 RDBMS 实现排行榜来说，使用 Redis 进行统计都有哪些优势呢？

我们使用了 Lua 脚本模拟了 10 万名玩家的数据，其中玩家的分数 score 分成了两个部分，整数部分为实际的得分，小数部分为注册时间。例子中给出的严格排行榜是在分数相同的情况下，按照注册时间的长短进行的排名，注册时间长的排名靠前。如果我们将规则进行调整，同样是在分数相同的情况下，如果注册时间长的排名靠后，又该如何编写代码呢？

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