一. zset 類型介紹

• zset (有序集合)：相對于字符串、列表、哈希、集合來說會有一些陌生。它保留了集合不能有重復成員的特點，但與集合不同的是，有序集合中的每個元素都有一個唯一的浮點類型的分數 (score) 與之關聯，著使得有序集合中的元素是可以維護有序性的，但這個有序不是用下標作為排序依據而是用這個分數。

如下圖所示，該有序集合顯示了三國中的武將的武力。

• 有序集合提供了獲取指定分數和元素范圍查找、計算成員排名等功能，合理地利用有序集合，可以幫助我們在實際開發中解決很多問題。
• 有序集合中的元素是不能重復的，但分數允許重復。類比于一次考試之后，每個人一定有一個唯一的分數，但分數允許相同
• 排序規則：分數不同時按照分數進行排序，分數相同時按照字典序進行排序，實際上 zset 內部就是按照升序方式來進行排序的。

列表、集合、有序集合三者的異同點，如下：

數據結構	是否允許重復元素	是否有序	有序依據	應用場景
list	是	是	索引下標	時間軸、消息隊列等
set	否	否		標簽、社交等
zset	否	是	分數	排行榜系統、社交等

注意：list 的有序指的是按照某種順序，而 zset 的有序指的是升序/降序。

二. zset 命令

zadd

• zadd：添加或者更新指定的元素以及關聯的分數到 zset 中，分數應該符合 double 類型，+inf/-inf 作為正負極限也是合法的。
  • 添加的時候：既要添加元素，又要添加分數；member 和 score 稱為一個 “pair”，不要把 member 和 score 理解成 “鍵值對” (key-value pair)
  • 鍵值對中存在明確的角色區分，誰是鍵誰是值是明確的，一定是根據鍵找對應的值。
  • 對于 zset 來說，既可以通過 member 找到對應的 score；又可以通過 score 找到匹配的 member；
• 語法：zadd key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]
  • 不加 XX | NX：如果當前 member 不存在，此時就會達到添加新 member 的效果；如果當前 member 已經存在，此時就會達到更新 member 對應 score 的效果。
    • 加上 XX：僅僅用于更新已經存在的 member 對應 score 的效果，不會添加新 member
    • 加上 NX：僅僅用于添加 member 的效果，不會更新已經存在的 member 對應的 score
  • CH：默認情況下，zadd 返回的是本次添加的元素個數，但指定這個選項之后，就會還包含本次更新的元素的個數。
  • INCR：此時命令類似 zincrby 的效果，將元素的分數加上指定的分數。此時只能指定?個元素和分數。
• 時間復雜度：O(logN)，N 是有序集合中元素的個數。
  • 之前 hash、list、set 添加一個元素，都是 O(1)
  • 由于 zset 是有序結構，要求新增的元素放在合適的位置，之所以是 O(logN)，就是充分利用了有序這樣的特點 (zset 內部的數據結構主要是跳表)
• 返回值：本次添加成功的元素個數。

Redis 內部存儲數據的時候，是按照二進制的方式來存儲的，這就意味著，Redis 服務器不負責 “字符編碼” 的，要把二進制字節轉回到漢字，還需要客戶端來支持，登入 Redis 客戶端時的命令 redis-cli --raw

如果修改的分數，影響到了之前的順序，就會自動移動元素的位置，保持原有的升序順序不變。

zadd 在默認情況下，返回值就是新增成功的元素個數。若更新時不存在元素，則更新失敗。

添加 incr 修改 member 的 score 時，后面只能跟一個 member，且返回值是 member 之后的 score

• C++ 中 std::set 存儲的元素 (key-value) 的 key 是有序的，但是這里的 key 是不能修改的。
• Redis 中 zset 的 member 是可以修改的，修改之后 score 仍然要排序，滿足有序。

zcard、zcount

• zcard：獲取?個 zset 的基數 (cardinality)，即 zset 中的元素 member 的個數。
• 語法：zcard key
• 時間復雜度：O(1)
• 返回值：zset 內的元素個數。

• zcount：返回分數在 min 和 max 之間的元素個數，默認情況下，min 和 max 都是包含的。但是可以通過 ( 進行排除。
• 語法：zcount key min max
• 時間復雜度：O(logN)
  • 先根據 min 找到對應的元素，再根據 max 找到對應的元素，是 O(logN)
  • 如果區間中元素比較多，此時就需要進行遍歷，時間復雜度：O(logN + M)，N 是 zset 中元素的個數，M 是區間中元素的個數。
  • 實際 zset 內部，會記錄每個元素當前 “排行”/“次序”，查詢到元素，就直接知道了元素所在的 “次序” (下標)，就可以直接把 max 對應的元素次序和 min 對應的元素次序，做差即可得出結果。
• 返回值：滿足條件的元素列表個數。

• 使用 ( 表示開區間，[ 表示閉區間，默認是一個閉區間，但是此處的寫法比較奇葩。
• 一個好的設計，是符合直覺的，越符合直覺，學習成本就越低，既然已經這么設定了，只能遵循這樣的規則。后面想要修改很難，需要考慮兼容性。
• 廣泛使用的軟件，一但在新版本中，引入和之前不兼容的特性，成本是非常高的。
  • 考慮兼容性的案例：C++ 兼容 C 語言。
  • 不考慮兼容性的案例：IPV6 不兼容 IPV4
  • 一般來說，確實需要做出這種不兼容的修改，可以先把這個要修改的內容，標記成 “棄用”，給程序員打個預防針，同時推出新版本的方案。

• min 和 max 是可以寫成浮點數 (zset 分數本身就是浮點數)，在浮點數中，存在兩個特殊的數值：-inf 負無窮大，inf 無窮大，zset 分數也是支持使用 -inf 和 inf 作為 min 和 max 的。
• 注意：負無窮大不是無窮小，而無窮小指的是無限趨近于 0 的數。

zrange、zrevrange、zrangebyscore

• zrange：返回指定區間里的元素，分數按照升序。帶上 WITHSCORES 可以把分數也返回。
• 語法：zrange key start stop [WITHSCORES]
• 時間復雜度：O(logN + M)，N 是 zset 中元素的個數，M 是區間中元素的個數。
• 返回值：區間內的元素列表。

• zrevrange：返回指定區間里的元素，分數按照降序。帶上 WITHSCORES 可以把分數也返回。
• 語法：zrevrange key start stop [WITHSCORES]
• 時間復雜度：O(logN + M)，N 是 zset 中元素的個數，M 是區間中元素的個數。
• 返回值：區間內的元素列表。

注意：第一個元素的下標是 0，最后一個元素的下標是 len - 1，也可以使用 -1 代替，且 zrevrange 的區間和 zrange 的區間兩個參數的順序是一樣的，即二者區間的使用是一樣的，只不過得出結果的順序不一樣。

• zrangebyscore：返回分數在 min 和 max 之間的元素個數，默認情況下，min 和 max 都是包含的。但是可以通過 ( 進行排除。和 zcount 類似。
• 語法：zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
  • WITHSCORES：將分數也返回。
  • LIMIT offset count：從偏移量 offset 開始，返回 count 個元素。
• 時間復雜度：O(logN + M)，N 是 zset 中元素的個數，M 是區間中元素的個數。
• 返回值：區間內的元素列表。

注意：zrevrange、zrangebyscore 這兩個命令在 Redis 6.2.0 之后廢棄，并且功能合并到 zrange 中。

zpopmax、zpopmin

• zpopmax：刪除并返回分數最高的 count 個元素。
• 語法：zpopmax key [count]
• 時間復雜度：O(logN * M)，N 是 zset 的元素個數，M 是要刪除的元素個數。
  • 此處在有序集合刪除最大值，就相當于最后一個元素 (尾刪)，既然是尾刪，為什么我們不把這個最后一個元素的位置特殊記錄下來，后續刪除不就可以做到 O(1) 了嘛？省去了查找過程，但是 Redis 并沒有這么做。
  • 事實上 Redis 源碼中，針對有序集合，確實記錄了尾部這樣的特點位置，但是實際刪除的時候，并沒有用上這個特性，而是直接調用了一個 “通用的刪除函數”，給點一個 member 的值，進行查找，找到位置之后再刪除。
  • 雖然存在這樣的優化空間，但是未來真的會這么優化，也不好說。優化這種活，要優化到刀刃上，優化一般是要先找到性能瓶頸，再針對性的進行優化。
  • 因為當前的這個 logN 的速度其實是不慢的，如果 N 不是非常夸張的大，基本可以近似看作 O(1) 的。
• 返回值：分數和元素列表。

如果存在多個元素的分數相同，同時為最大值時，zpopmax 刪除的時候，仍然值刪除其中一個元素，會按照 member 字符串的字典序決定刪除的先后順序。

• zpopmin：刪除并返回分數最低的 count 個元素。
• 語法：zpopmin key [count]
• 時間復雜度：O(logN * M)，N 是 zset 的元素個數，M 是要刪除的元素個數。
  • 此處的 zpopmin 和 zpopmax 的邏輯是一樣的 (同一個函數實現的)，雖然 Redis 的有序集合記錄了開頭的元素，但是刪除的時候，使用的是通用的刪除函數，導致出現了重新查找的過程。
• 返回值：分數和元素列表。

zrank、zrevrank、zscore

• zrank：返回指定元素的排名 (類似下標)，升序。
• 語法：zrank key member
• 時間復雜度：O(logN)
• 返回值：排名。

在 zcount 計算的時候，就是先根據分數找到元素，再根據元素獲取到排名，最后把排名相減，就可以得到區間中元素的個數。

• zrevrank：返回指定元素的排名 (類似下標)，降序。
• 語法：zrevrank key member
• 時間復雜度：O(logN)
• 返回值：排名。

• zscore：查詢指定元素的分數。
• 語法：zscore key member
• 時間復雜度：O(1)
  • 前面根據 member 找元素，都是 O(logN)，這里也是先要找元素，為什么是 O(1)？此處相當于 Redis 對應這樣的查詢操作做了特殊優化，付出了額外的空間代價。
• 返回值：分數。

zrem、zremrangebyrank、zremrangebyscore

• zrem：刪除指定的元素。
• 語法：zrem key member [member ...]
• 時間復雜度：O(logN * M)，N 是 zset 的元素個數，M 是要刪除的元素個數。
• 返回值：本次操作刪除的元素個數。

• zremrangebyrank：按照排序，升序刪除指定范圍的元素，左閉右閉。
• 語法：zremrangebyrank key start stop
• 時間復雜度：O(logN + M)，N 是 zset 的元素個數，M 是要刪除的區間中元素個數。
  • 此處的查找只需要進行一次，不需要重復進行，之后的元素是緊緊挨著的。
• 返回值：本次操作刪除的元素個數。

• zremrangebyscore：按照分數刪除指定范圍的元素，左閉右閉。
• 語法：zremrangebyscore key min max
• 時間復雜度：O(logN + M)，N 是 zset 的元素個數，M 是要刪除的區間中元素個數。
• 返回值：本次操作刪除的元素個數。

zincrby

• zincrby：為指定的元素的關聯分數添加指定的分數值。
• 語法：zincrby key increment member
• 時間復雜度：O(logN)
• 返回值：增加后元素的分數。

注意：不光會修改分數內容，也能同時移動位置，保持整個有序集合仍然是升序的。

阻塞版本命令：bzpopmax、bzpopmin

針對 list 的 blpop、brpop 命令，實現類似阻塞隊列的效果，我們這里的 “有序集合” 也可以視為是一個 “優先級隊列”，有的時候，也需要一個帶有 “阻塞功能” 的優先級隊列。

• bzpopmax：zpopmax 的阻塞版本。
  • 阻塞是在有序集合為空的時候觸發的，阻塞直到有其他客戶端插入元素。
• 語法：bzpopmax key [key ...] timeout
  • key：都是一個有序集合 zset
  • timeout：超時時間，單位是秒，且支持小數。
• 時間復雜度：O(logN)，N 是 zset 的元素個數。
• 返回值：哪個 zset、member 和 score

如果有序集合中已經存在元素了，直接就能返回了，就不會阻塞了。

• bzpopmin：zpopmin 的阻塞版本。
• 語法：bzpopmin key [key ...] timeout
• 時間復雜度：O(logN)，N 是 zset 的元素個數。
• 返回值：哪個 zset、member 和 score

集合間操作：zinterstore、zunionstore

在 set 中，存在 sinter、sunion、sdiff 這些命令求交集、并集、差集操作。而在 zset 中的 zinter、zunion、zdiff 這些命令是從 Redis 6.2 開始支持的，這里使用的是 Redis 5 版本，此處不涉及，但是 Redis 提供了 zinterstore、zunionstore 命令求交集和并集。

有序集合的交集操作

• zinterstore：求出給定有序集合中元素的交集并保存進目標有序集合中，在合并過程中以元素為單位進行合并，元素對應的分數按照不同的聚合方式和權重得到新的分數。
• 語法：zinterstore destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]
  • numkeys：整數，描述了后續有幾個 key 參與交集運算。
    • 前面 set 介紹的命令，不涉及到類似于此處的設定，主要是因為 numkeys 描述出 key 的個數之后，就可以明確的知道，后面的 “選項” 是從哪里開始的，避免選項和 key 混淆。
    • 例如：HTTP 協議的請求報頭中的 Content-Length 描述了正文的長度，防止數據產生的黏包問題，HTTP 協議在傳輸層是基于 TCP 實現的，而 TCP 是面向字節流的，黏包問題是面向字節流這種 IO 方式中的一個普遍存在的問題。
    • 同理文件讀寫也是面向字節流的，解決黏包問題的關鍵在于明確包的長度/邊界。對于有正文的 HTTP 請求，Content-Length 就是包的長度；而對于沒有正文的 HTTP 請求，空行就是包的邊界。
  • weights：權重，合并生成的有序集合是帶有分數的，此處指定的權重，相當于一個系數，會乘以當前的分數。
  • aggregate：總計最終 score 的方式。
    • 有序集合中，member 才是元素的本體，score 只是輔助排序的工具人，因此，在進行比較 “相同” 的時候，只要 member 相同即可，score 不一樣不影響。
    • 如果 member 相同，score 不同，進行交集合并之后，最終的 score，就是根據這里的 aggregate 來計算 (求和/取最大/取最小)
• 時間復雜度：O(N * K) + O(M * logM)，N 是輸入的有序集合中，最小的有序集合的元素個數；K 是輸入的個有序集合個數；M 是最終結果的有序集合的元素個數。
  • 這個東西取決于 Redis 源碼如何實現的，這里的 K 一般不會很多，可以近似看作 1，化簡一下，認為 N 和 M 是接近的 (同一個數量級，假設不嚴謹，只是近似看來)，最終就是 O(M) + O(M * logM) 近似 O(M * logM)，
• 返回值：目標集合中的元素個數。

默認情況是相加，如下：

只使用 weights，默認情況是先乘權重系數，再相加，如下：

只使用 aggregate 取最小、取最大、求和，如下：

同時使用 weight 和 aggregate 取最小、取最大、求和，如下：

有序集合的并集操作

• zunionstore：求出給定有序集合中元素的并集并保存進目標有序集合中，在合并過程中以元素為單位進行合并，元素對應的分數按照不同的聚合方式和權重得到新的分數。
• 語法：zunionstore destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]
• 時間復雜度：O(N) + O(M * logM)，N 是輸入的有序集合總的元素個數；M 是最終結果的有序集合的元素個數。
• 返回值：目標集合中的元素個數

默認情況是相加，如下：

只使用 weights，默認情況是先乘權重系數，再相加，如下：

只使用 aggregate 取最小、取最大、求和，如下：

同時使用 weight 和 aggregate 取最小、取最大、求和，如下：

三. zset 命令小結

命令	執行效果	時間復雜度
zadd key [NX/XX] [CH] [INCR] score member [score member …]	向有序集合中添加元素	O(K * logN)
zcard key	獲取有序集合中元素的個數	O(1)
zcount key min max	獲取有序集合 [min, max] 區間內的元素	logN
zrange key start stop [WITHSCORES]	獲取有序集合中的元素，升序	O(logN + M)
zrevrange key start stop [WITHSCORES]	獲取有序集合中的元素，降序	O(logN + M)
zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]	按照分數獲取有序集合 [min, max] 區間內的元素	O(logN + M)
zpopmax key [count]	刪除并返回分數最高的 count 個元素	O(logN + M)
zpopmin key [count]	刪除并返回分數最低的 count 個元素	O(logN + M)
zrank key member	返回有序集合中元素的排名，升序	O(logN)
zrevrank key member	返回有序集合中元素的排名，降序	O(logN)
zscore key member	查詢指定元素的分數	O(1)
zrem key member [member …]	刪除指定的元素	O(logN + M)
zremrangebyrank key start stop	按照排序，升序刪除指定范圍的元素	O(logN + M)
zremrangebyscore key min max	按照分數刪除指定范圍的元素	O(logN + M)
zincrby key increment member	為指定的元素的關聯分數添加指定的分數值	O(logN)
bzpopmax key [key …] timeout	zpopmax 的阻塞版本	O(logN)
bzpopmin key [key …] timeout	zpopmin 的阻塞版本	O(logN)
zinterstore destination numkeys key [key …] [WE/GHTS weight] [AGGREGATE SUM/MIN/MAX]	將交集存儲在目標有序集合中	O(N * K) + O(M * logM)
zunionstore destination numkeys key [key …] [WE/GHTS weight] [AGGREGATE SUM/MIN/MAX]	將并集存儲在目標有序集合中	O(N) + O(M * logM)

其中 N 是有序集合中元素的個數，M 是區間中元素的個數/要刪除的元素的個數。

四. zset 內部編碼方式

有序集合類型的內部編碼有兩種：

• ziplist (壓縮列表)：當有序集合的元素個數小于 zset-max-ziplist-entries 配置 (默認 128 個)，同時每個元素的值都小于 zset-max-ziplist-value 配置 (默認 64 字節) 時，Redis 會用 ziplist 來作為有序集合的內部實現，ziplist 可以有效減少內存的使用。
  • 如果有序列表中的元素個數比較少，或者單個元素體積較小，使用 ziplist 來存儲，做到節省空間，但是效率會下降。
• skiplist (跳表)：當 ziplist 條件不滿足時，有序集合會使用 skiplist 作為內部實現，因為此時 ziplist 的操作效率會下降。
  • 如果有序列表中的元素個數比較多，或者單個元素體積較大，使用 skiplist 來存儲，做到提高效率。
  • 簡單來說，跳表是一個 “復雜鏈表”，查詢一個元素的時間復雜度是 logN，相比于樹形結構 (平衡二叉搜索樹)，更適合按照范圍獲取元素，功能類似于 MySQL 數據庫低層的 B+ 樹。

可以使用 object encoding 命令，來查看當前有序集合的內部編碼方式，如下：

五. zset 使用場景

排行榜系統

• 有序集合比較典型的使用場景就是排行榜系統，例如：微博熱搜、游戲天梯排行、成績排行。
• 榜單的維度可能是多方面的：按照時間、按照閱讀量、按照點贊量。用來排行的 “分數” 是實時變化的，使用 zset 來完成上述操作，就非常的簡單、高效的更新排行。
  • 比如：游戲天梯排行，只需要把玩家信息和對應的分數給放到有序集合中即可，自動就形成了一個排行榜，隨著可以按照排行 (下標)、按照分數，進行范圍查找，隨著分數發生改變，也可以比較方便的使用 zincrby 修改分數，排行順序也能自動調整。
  • 但是游戲玩家這么多，此時都用 zset 來在內存中存儲，能存的下嘛？假設 userId 按照 4 個字節計算，score 按照 8 個字節計算，表示一個玩家就是 12 個字節，若存在 1 億個玩家就是 12 億字節，約等于 1.2 GB，即便是家用電腦都能夠存下，更何況公司的服務器。
  • 對于游戲排行榜，這里的先后順序非常容易確定，但是有的排行榜就要復雜一些，比如：微博熱點，是一些綜合的體現 (瀏覽量、點贊量、轉發量、評論量)，使用權重 weight 分配，具體有多少個維度，每個維度權重該怎么分配，以及怎么設定是最優的，公司團隊通過人工智能的方式來進行計算，根據每個維度，計算得到的綜合得分，就是熱度。
  • 此時就可以借助 zinterstore / zunionstore 按照加權方式處理，把上述每個維度的數值都放到一個有序集合中，member 就是微博的 id，score 就是某個維度的數值，按照約定好的權重，進行集合間運算即可，得到的結果集合的分數就是熱度，此時排行榜也就出來了。
  • 實現排行榜，zset 是一個選擇，但不是說非得用 Redis 中的 zset，有些場景確實可以用到有序集合，但不方便使用 Redis，此時可以考慮使用其他方式的有序集合 (第三方庫、自己基于跳表實現有序集合)

本例中我們使用點贊數這個維度，維護每天的熱榜：

• 添加用戶贊數：用戶 james 發布了一篇文章，并獲得 3 個贊，可以使用有序集合的 zadd 和 zincrby 功能。之后如果再獲得贊，可以使用 zincrby：

zadd user:ranking:2022-03-15 3 james
zincrby user:ranking:2022-03-15 1 james

• 取消用戶贊數：由于各種原因 (例如用戶注銷、用戶作弊等) 需要將用戶刪除，此時需要將用戶從榜單中刪除掉，可以使用 zrem。例如刪除成員 tom：

zrem user:ranking:2022-03-15 tom

• 展示獲取贊數最多的 10 個用戶：此功能使用 zrevrange 命令實現：

zrevrangebyrank user:ranking:2022-03-15 0 9

• 展示用戶信息以及用戶分數：次功能將用戶名作為鍵后綴，將用戶信息保存在哈希類型中，至于用戶的分數和排名可以使用 zscore 和 zrank 來實現：

hgetall user:info:tom
zscore user:ranking:2022-03-15 mike
zrank user:ranking:2022-03-15 mike