详解redis的有序集合命令zrevrangebyscore在微博，新闻的使用
详解redis的有序集合命令zrevrangebyscore在微博，新闻的使用
最近看redis相关的书籍，发现zrevrangebyscore在目前的业务中使用场景非常多，所以下面通过特殊的案例来分享一下zrevrangebyscore的使用。微博推荐，时事新闻，聊天记录拉取等应用中，数据都会按照时间排列，形成有序队列。下面我们会根据这类应用来讲解一下实际的案例使用。
Redis zrevrangebyscore 返回有序集中指定分数区间内的所有的成员。有序集成员按分数值递减(从大到小)的次序排列。具有相同分数值的成员按字典序的逆序(reverse lexicographical order )排列。
完整的使用示例
zrevrangebyscore key max min [WITHSCORES] [LIMIT offset count]参数说明
指令 | 是否必须 | 说明 |
|---|---|---|
ZREVRANGEBYSCORE | 是 | 指令 |
key | 是 | 有序集合键名称 |
max | 是 | 最大分数值,可使用”+inf”代替 |
min | 是 | 最小分数值,可使用”-inf”代替 |
WITHSCORES | 否 | 将成员分数一并返回 |
LIMIT | 否 | 返回结果是否分页,指令中包含LIMIT后offset、count必须输入 |
offset | 否 | 返回结果起始位置 |
count | 否 | 返回结果数量 |
案例1：
微博的推荐，这个推荐一般都会基于一个用户来保存一个有序队列，然后用户拉取最新的推荐微博则基于当前的position进行拉取最新的数据，微博的数据我们设置成score的值是唯一并且自增的。
首先我们根据一个用户添加已有3条数据
zadd weibo_recomend_1 2021081101 '{"title" : "recomend1","content":"xxx1", "time": 2021081101}'
zadd weibo_recomend_1 2021081102 '{"title" : "recomend2","content":"xxx2", "time": 2021081102}'
zadd weibo_recomend_1 2021081103 '{"title" : "recomend3","content":"xxx3", "time": 2021081103}'假如用户打开微博访问了第一页，则会拉取第一页的数据。执行命令如下：
zrevrangebyscore weibo_recomend_1 +inf -inf LIMIT 0 2返回数据如下
1) "{\"title\" : \"recomend3\",\"content\":\"xxx3\", \"time\": 2021081103}"
2) "{\"title\" : \"recomend2\",\"content\":\"xxx2\", \"time\": 2021081102}"当用户向下滑动，前端需要把第一次的最小一个position值（2021081102）传上来，redis执行命令如下：
zrevrangebyscore weibo_recomend_1 2021081101 -inf LIMIT 0 2返回结果如下
1) "{\"title\" : \"recomend1\",\"content\":\"xxx1\", \"time\": 2021081101}"如果这个时候有插入新数据，插入新数据如下：
zadd weibo_recomend_1 2021081104 '{"title" : "recomend4","content":"xxx4", "time": 2021081104}'微博会提示有一条新微博消息，用户网上拉，前端会把当前最大的position值（2021081103）传上来，则执行命令如下
zrevrangebyscore weibo_recomend_1 +inf 2021081104 LIMIT 0 2返回结果
1) "{\"title\" : \"recomend4\",\"content\":\"xxx4\", \"time\": 2021081104}"案例2：
新闻推荐，我们如果使用redis做缓存拉取分页数据，有序集合是非常方便使用的，下面我们看下新闻的上拉和下拉的实现。
添加5条新闻
zadd news 202110022301 '{"title" : "new1", "time": 202110022301}'
zadd news 202110022302 '{"title" : "new2", "time": 202110022302}'
zadd news 202110022303 '{"title" : "new3", "time": 202110022303}'
zadd news 202110022304 '{"title" : "new4", "time": 202110022304}'
zadd news 202110022304 '{"title" : "new4_1", "time": 202110022304}'
zadd news 202110022305 '{"title" : "new5", "time": 202110022305}'当用户第一次打开新闻页面会执行如下操作
ZREVRANGEBYSCORE news +inf -inf LIMIT 0 3返回结果
1) "{\"title\" : \"new5\", \"time\": 202110022305}"
2) "{\"title\" : \"new4_1\", \"time\": 202110022304}"
3) "{\"title\" : \"new4\", \"time\": 202110022304}"基于第一页下拉，则需要把最小的position（202110022304）和这个position展示多少条数据的值提交给后端position_count()，则后端执行的命令如下：
zrevrangebyscore news 202110022304 -inf LIMIT 2 3返回结果
1) "{\"title\" : \"new3\", \"time\": 202110022303}"
2) "{\"title\" : \"new2\", \"time\": 202110022302}"
3) "{\"title\" : \"new1\", \"time\": 202110022301}"新增一条新的新闻
zadd news 202110022306 '{"title" : "new6", "time": 202110022306}'基于第一页上拉最新的数据score的数据有重复的，则需要前端传上次最后一个position和这个position对应的数据值，然后请求上报过来，则可以在程序中过滤掉展示过的数据。分页的条数不一样问题不是很大。当然如果我们保证新闻中的score是自增的并且是唯一的，则可以参照案例1的方式进行读取上拉，下拉的数据。
总结：
1：redis的zrevrangebyscore是最常用于分页使用的。
2：如果要使用zrevrangebyscore分页我们需要注意写入的score尽量保证是有序并且唯一的，这样我们才能方便的使用分页处理业务逻辑
腾讯云开发者
