排行榜功能怎么实现

排行榜功能可以通过 Redis 的 Sorted Set（有序集合） 实现，利用其底层跳表数据结构高效存储和查询有序数据。核心步骤包括：将用户 ID 和分数存入 Sorted Set，按分数排序，支持快速插入、更新、查询排名和范围数据，适用于实时性高、并发大的场景。

关键事实

技术选择：
- Redis Sorted Set：适合内存操作，查询和更新效率高（O(log N)）。
- 数据库（如 MySQL）：适合持久化存储，但查询排序慢（需索引优化）。
- 内存缓存 + 定时同步：结合 Redis 和数据库，兼顾性能和持久性。
核心功能：
- 添加/更新分数：用户得分变化时更新。
- 查询排名：获取某用户的排名。
- 范围查询：获取前 N 名或指定分数段用户。
- 实时性：支持高并发更新和查询。
Redis 实现：
- 数据结构：ZSET，键为排行榜名，成员为用户 ID，分数为得分。
- 常用命令：
  - ZADD：添加或更新分数。
  - ZRANK：查询排名。
  - ZRANGE：获取前 N 名。

延伸与面试角度

为什么用 Sorted Set？
- 跳表实现，插入、查询、范围操作均为 O(log N)，远优于链表（O(N)）。
- 内存操作，延迟低，适合实时排行榜。
优化方案：
- 分片存储：数据量大时，按区间（如 0-1000 分）分多个 ZSET。
- 缓存 + 持久化：Redis 存实时数据，定时同步到 MySQL。
- 去重处理：分数相同时，按时间戳或 ID 排序（用复合分数，如 score.timestamp）。
高并发支持：
- Redis 单线程 + 多线程 I/O（6.0+）处理大量请求。
- 加锁（如 Redis 分布式锁）避免更新冲突。
替代方案：
- 数据库：用索引字段（如 score）排序，但高并发下性能差。
- 内存结构：如 Java 的 TreeMap，自建跳表，但需手动管理分布式场景。
实际应用：
- 游戏排行榜：实时更新玩家分数，展示前 100 名。
- 电商活动：用户积分排名，动态刷新。
- 跳表（Skip List） 是一种随机化的数据结构，基于有序链表，通过多层索引加速查找、插入和删除操作。它的平均时间复杂度为 O(log N)，结合了链表的简单性和二叉搜索树的效率，广泛用于需要动态排序的场景，如 Redis 的 Sorted Set。
基本结构：
- 底层是完整的有序链表，包含所有元素。
- 上层是稀疏索引，每层节点是下层节点的子集，通过指针连接。
- 层数随机生成，通常最高层到第 0 层（底层）。
工作原理：
- 查找：从最高层开始，沿索引向右或向下移动，快速定位目标。
- 插入：随机决定新节点的层数，插入到对应层并调整指针。
- 删除：移除节点并更新各层指针。
时间复杂度：
- 平均 O(log N)（查找、插入、删除），因层数是对数级别。
- 最坏 O(N)（极端随机情况，但概率极低）。
空间复杂度：
- O(N)，每节点可能有多层指针，但实际占用比理论少。