竞猜热度Redis点击排行榜（redis 点击排行）

竞猜热度：Redis点击排行榜

在现今的网站应用中，点击排行榜（Click Ranking）是一个非常受欢迎的功能。这种功能可以帮助网站管理者及用户更好地了解热点内容和热门模块，以便进行优化和调整。而随着数据量的不断增长和访问频率的提高，如何快速统计及反馈排名数据也成为了网站开发者面临的一个巨大挑战。为此，本文将介绍如何使用Redis进行高效的点击排行榜统计。

一、Redis 简介

Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持不同种类的数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。Redis 不仅仅支持存储数据到内存中，也支持通过持久化将数据存储到硬盘上。对于点击排行榜这种读取频繁的场景，Redis 的高速读写性能及高可用性，成为了优选方案。

二、点击排行榜实现原理

点击排行榜可以看做是基于键值对结构的有序集合（Sorted Set）的特殊应用。

在 Redis 中，有序集合是一种可以根据用户指定的排序规则，将数值型的元素按序加入到集合中，并支持快速定位、高效访问以及弹出最大或最小元素的数据结构。

因此，点击排行榜可以通过将每个文章或模块作为有序集合的一个元素，访问量作为该元素的分值，然后按照分值从大到小进行排序来实现。

下面是一个示例代码：

// 连接 Redis
require 'redis'
redis = Redis.new(host: "127.0.0.1", port: 6379)
# 设置  click_ranking 的权重为 0.0
redis.zadd("click_ranking", 0.0, "")
# 点击一次文章
def click_article(id)
    redis.zincrby("click_ranking", 1, "article_#{id}")
end
# 获取排行榜
def get_click_ranking(range_start, range_end)
    redis.zrevrange("click_ranking", range_start, range_end, :with_scores => true).map{|e|[e[0], e[1].to_i]}    
end

在上面的代码中， `click_ranking` 就是有序集合的键名， `zincrby` 方法用于增加该文章的分值，`zrevrange` 方法用于获取排行榜。

三、点击排行榜的优化

点击排行榜与其他 Web 应用的查询条件类似，其中关键是快速查询。 要达到这个目的，以下是一些优化方法：

1. 命中缓存

命中缓存可以说是优化应用性能的最简单方法。如果我们定期更新阅读量，就可以将这些信息存储在 Redis 内存数据库中，这将减少查询时间并节省系统资源。对于存储在 Redis 中的点击排行榜数据，它通常存放在 Redis 的 key-value 存储中，其 key-value 中的值（或者成员）代表文章或模块，而 score 则是访问量用作排序标准。由于 Redis 在内存中存储它的 key-value 映射，因此查询缓存非常快。

在上述示例代码中，`redis.zadd` 方法定义了点击排行榜的元素，即分数值为0的空字符串，这样可以保证排行榜元素非空，等到用户查询的时候，不会出现空结果的情况。

2. 限制 Redis 并发访问

由于 Redis 采用单线程模型，它会在处理一个请求之前等待其他请求完成。这意味着高负载时，Redis 的性能可能会受到影响。为了防止这种情况，可以同步 Redis 访问，这样在并发时就可以让 Redis 指令排队执行，而不会竞争同一个指令队列。可以使用Redis 的多线程解决方案，如Redic，将多个Redis实例连接池化，以实现加速和减少线程锁定的效果。

3. 定期清理 Redis 数据库

为了避免 Redis 数据库过大，占用过多内存，可以通过设置数据过期时间进行自动清理。如下代码：

def clean_click_ranking
    if Time.now.to_i % 86400 == 0
        size = redis.zcard("click_ranking")
        if size > 10_000
            redis.zremrangebyrank("click_ranking", 0, -10001)
        end
    end
end

在上述代码中，每隔一个周期（这里设置为一天）就自动清理排行榜中占用10_000个位置及以上的数据。

四、总结

本文介绍了如何使用 Redis 实现点击排行榜，该方法具有高性能和强可扩展性的优点，可以快速响应大并发的读取请求。此外，为了让排行榜的数据保持最新，我们可以将点击统计推进队列中异步处理。通过这种方法，不仅能提高系统性能，也能确保数据的完整性。