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基于Redission高级应用4-RScoredSortedSet实战应用

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概述：

原理：

RScoredSortedSet 是 Redisson 的 Java 对象，它封装了 Redis 的有序集合（sorted set）功能。Redis 的有序集合是一种特殊的数据结构，它可以存储一组不重复的元素，并且每个元素都关联一个浮点数分数。这些元素根据分数进行排序，并且可以快速访问整个集合的任何一部分。

Redis 的有序集合使用了一种名为“跳跃列表”（skiplist）的数据结构，这使得它在保持元素排序的同时，能够提供对数据的快速访问。跳跃列表是一种概率平衡数据结构，它允许平均时间复杂度为 O(log N) 的搜索、插入和删除操作。

在 Redisson 中，RScoredSortedSet 提供了一系列方法来与 Redis 的有序集合交互，包括添加元素、删除元素、获取元素的排名、迭代元素等。Redisson 还提供了异步和反应式的 API，以支持非阻塞的编程模式。

RScoredSortedSet 优点

  1. 性能：由于 Redis 的有序集合使用跳跃列表实现，它能够在对数时间内完成插入、删除和查找操作，这对于大数据集来说非常高效。

  2. 排序和范围查询：RScoredSortedSet 自然地支持排序，可以快速检索分数在特定范围内的元素，这对于排行榜和范围查询非常有用。

  3. 唯一性：集合中的每个元素都是唯一的，即使是在并发环境下也能保证元素不会重复。

  4. 分布式环境：由于 Redis 是一个分布式缓存，RScoredSortedSet 可以很好地在分布式系统中使用，提供跨多个客户端的共享访问。

  5. 扩展性：Redis 的数据结构设计使得它可以很好地扩展到处理大量数据，同时保持高性能。

RScoredSortedSet 缺点

  1. 内存限制：由于 Redis 是基于内存的，存储在 RScoredSortedSet 中的数据集大小受限于服务器的内存容量。

  2. 持久性：虽然 Redis 提供了持久化机制，但它可能不如传统的关系型数据库系统那样健壮，特别是在处理大量写操作时。

  3. 复杂性：对于需要持久化复杂关系数据的应用，Redis 的数据模型可能需要开发者手动处理数据的关联和事务。

  4. 成本：对于需要大量内存来存储数据的应用，使用 Redis 可能会比使用传统的磁盘存储数据库系统更昂贵。

  5. 数据一致性：在分布式环境中，如果不是使用单实例模式，保持数据一致性可能需要额外的策略和配置。

在使用 RScoredSortedSet 时，需要根据应用场景权衡它的优缺点，并考虑是否适合您的具体需求。

RScoredSortedSet 是 Redisson 提供的一种数据结构，它对应 Redis 中的有序集合（sorted set）。有序集合是一种非常强大的数据结构，可以用来存储具有排序分数的唯一元素集合。这些元素根据分数进行排序，可以非常快速地执行插入、删除、更新和查找操作。

RScoredSortedSet 的实战应用场景和代码示例：

场景 1: 排行榜系统

在游戏或社交应用中，经常需要展示用户的排行榜，比如根据玩家的分数或者用户的影响力进行排名。

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    public void addUserScore(String username, double score) {
        RScoredSortedSet<String> leaderboard = redissonClient.getScoredSortedSet("leaderboard");
        leaderboard.addScore(username, score);
    }

    public Collection<String> getTopUsers(int topN) {
        RScoredSortedSet<String> leaderboard = redissonClient.getScoredSortedSet("leaderboard");
        return leaderboard.entryRangeReversed(0, topN - 1).stream()
                .map(ScoredEntry::getValue)
                .collect(Collectors.toList());
    }

基于Redission高级应用4-RScoredSortedSet实战应用

在这个场景中，addUserScore 方法用于添加或更新用户的分数，而 getTopUsers 方法用于获取排名前 N 的用户列表。

场景 2: 时间序列数据

有序集合可以用来按时间排序记录事件，例如用户的登录时间或者商品的销售时间。

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    public void recordEvent(String eventId, long timestamp) {
        RScoredSortedSet<String> timeSeries = redissonClient.getScoredSortedSet("events");
        timeSeries.add(timestamp, eventId);
    }

    public Collection<String> getRecentEvents(int count) {
        RScoredSortedSet<String> timeSeries = redissonClient.getScoredSortedSet("events");
        return timeSeries.entryRangeReversed(0, count - 1).stream()
                .map(ScoredEntry::getValue)
                .collect(Collectors.toList());
    }

基于Redission高级应用4-RScoredSortedSet实战应用

在这个例子中，recordEvent 方法用于记录事件及其发生的时间戳，而 getRecentEvents 方法用于获取最近发生的事件。

场景 3: 优先级队列

在任务调度或消息队列系统中，有序集合可以用来实现优先级队列。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

public void submitTask(String taskId, double priority) {
    RScoredSortedSet<String> priorityQueue = redissonClient.getScoredSortedSet("tasks");
    priorityQueue.add(priority, taskId);
}

public String fetchNextTask() {
    RScoredSortedSet<String> priorityQueue = redissonClient.getScoredSortedSet("tasks");
    return priorityQueue.pollFirst();
}

在这个场景中，submitTask 方法用于将任务添加到优先级队列中，而 fetchNextTask 方法用于获取并移除具有最高优先级的任务。

场景 4: 商品价格排序

电商平台可能需要根据商品的价格进行排序，以便用户可以快速找到最便宜的商品。

基于Redission高级应用4-RScoredSortedSet实战应用 在这个例子中，addOrUpdateProduct 方法用于添加或更新商品的价格，而 getCheapestProducts 方法用于获取价格最低的商品列表。

这些示例展示了 RScoredSortedSet 在不同场景下的应用。由于 Redisson 的 RScoredSortedSet 是基于 Redis 的有序集合，它可以高效地处理大量数据，并且由于 Redis 的性质，这些操作可以跨多个客户端和服务实例进行。

扩展：RScoredSortedSet 在实际应用中的例子：

实时排行榜

在游戏或社交应用中，根据用户的分数或者成就来显示实时排行榜。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

    // 添加或更新用户分数
    public void updateScore(String user, double score) {
        RScoredSortedSet<String> scoredSortedSet = redissonClient.getScoredSortedSet("userScores");
        scoredSortedSet.add(score, user);
    }

    // 获取前10名用户及其分数
    public Map<String, Double> getTop10Users() {
        RScoredSortedSet<String> scoredSortedSet = redissonClient.getScoredSortedSet("userScores");
        return scoredSortedSet.entryRangeReversed(0, 9).stream()
                .collect(Collectors.toMap(ScoredEntry::getValue, ScoredEntry::getScore));
    }

基于Redission高级应用4-RScoredSortedSet实战应用

延时队列

使用有序集合实现延时队列，元素根据需要执行的时间排序。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 提交延时任务
public void scheduleTask(String taskId, long delayInSeconds) {
    RScoredSortedSet<String> delayQueue = redissonClient.getScoredSortedSet("delayQueue");
    double score = System.currentTimeMillis() / 1000.0 + delayInSeconds;
    delayQueue.add(score, taskId);
}

// 处理到期的任务
public void processDueTasks() {
    RScoredSortedSet<String> delayQueue = redissonClient.getScoredSortedSet("delayQueue");
    long now = System.currentTimeMillis() / 1000;
    Collection<String> dueTasks = delayQueue.valueRange(0, true, now, true);
    for (String taskId : dueTasks) {
        // 处理任务
        processTask(taskId);
        // 从队列中移除
        delayQueue.remove(taskId);
    }
}

基于Redission高级应用4-RScoredSortedSet实战应用

地理位置服务

根据用户的地理位置信息，显示周围的兴趣点或者商家排名。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 添加地点及其分数（例如根据距离计算）
public void addLocation(String locationId, double score) {
    RScoredSortedSet<String> locations = redissonClient.getScoredSortedSet("locations");
    locations.add(score, locationId);
}

// 获取附近的地点
public Collection<String> getNearbyLocations(double minScore, double maxScore) {
    RScoredSortedSet<String> locations = redissonClient.getScoredSortedSet("locations");
    return locations.valueRange(minScore, true, maxScore, true);
}

基于Redission高级应用4-RScoredSortedSet实战应用

限流器

实现 API 请求的限流，确保在一定时间内只允许一定数量的请求。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 尝试获取访问权限
public boolean tryAcquire(String api, int maxCalls, long timePeriodSeconds) {
    String key = "rateLimiter:" + api;
    RScoredSortedSet<Long> scoredSortedSet = redissonClient.getScoredSortedSet(key);
    long now = System.currentTimeMillis();
    long clearBefore = now - timePeriodSeconds * 1000;
    
    // 移除时间窗口之前的数据
    scoredSortedSet.removeRangeByScore(0, true, clearBefore, true);
    
    // 检查当前调用数是否超过限制
    if (scoredSortedSet.size() < maxCalls) {
        // 没有超过限制，记录当前请求
        scoredSortedSet.add(now, now);
        return true;
    }
    return false;
}

基于Redission高级应用4-RScoredSortedSet实战应用

扩展总结：

这些实战例子展示了 RScoredSortedSet 在不同应用场景中的灵活性和实用性。通过 Redisson 提供的 API，开发者可以方便地实现这些功能，同时利用 Redis 的性能和可扩展性。

RScoredSortedSet 的高级应用通常涉及复杂的业务逻辑和数据处理，这些应用的特点是它们不仅仅使用基本的添加和检索操作，而是结合了有序集合的特性来实现特定的业务需求。

高级实战应用的示例：

实时数据分析和监控

在金融或物联网（IoT）领域，实时监控和分析数据流非常重要。RScoredSortedSet 可以用来存储时间序列数据，并实时计算滑动窗口内的统计信息。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 记录交易数据
public void recordTransaction(String transactionId, double amount, long timestamp) {
    RScoredSortedSet<Transaction> transactions = redissonClient.getScoredSortedSet("transactions");
    transactions.add(new Transaction(transactionId, amount, timestamp), timestamp);
}

// 获取最近一分钟内的平均交易额
public double getAverageTransactionAmountLastMinute() {
    long oneMinuteAgo = System.currentTimeMillis() - 60000;
    RScoredSortedSet<Transaction> transactions = redissonClient.getScoredSortedSet("transactions");
    Collection<Transaction> recentTransactions = transactions.valueRange(oneMinuteAgo, true, Double.POSITIVE_INFINITY, true);
    
    return recentTransactions.stream()
            .mapToDouble(Transaction::getAmount)
            .average()
            .orElse(0.0);
}

在这个例子中，我们使用 RScoredSortedSet 来存储交易数据，并利用分数（这里是时间戳）来获取最近一分钟内的交易，然后计算平均交易额。

虚拟货币交易平台的订单簿

虚拟货币交易平台需要管理大量的买卖订单，RScoredSortedSet 可以用来作为订单簿，其中买单和卖单根据价格排序。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 提交买单
public void submitBuyOrder(String orderId, double price) {
    RScoredSortedSet<Order> buyOrders = redissonClient.getScoredSortedSet("buyOrders");
    buyOrders.add(price, new Order(orderId, price));
}

// 提交卖单
public void submitSellOrder(String orderId, double price) {
    RScoredSortedSet<Order> sellOrders = redissonClient.getScoredSortedSet("sellOrders");
    sellOrders.add(price, new Order(orderId, price));
}

// 匹配订单
public void matchOrders() {
    RScoredSortedSet<Order> buyOrders = redissonClient.getScoredSortedSet("buyOrders");
    RScoredSortedSet<Order> sellOrders = redissonClient.getScoredSortedSet("sellOrders");
    
    Order highestBuyOrder = buyOrders.first();
    Order lowestSellOrder = sellOrders.first();
    
    while (highestBuyOrder != null && lowestSellOrder != null && highestBuyOrder.getPrice() >= lowestSellOrder.getPrice()) {
        // 执行交易逻辑
        executeTrade(highestBuyOrder, lowestSellOrder);
        // 移除已匹配的订单
        buyOrders.remove(highestBuyOrder);
        sellOrders.remove(lowestSellOrder);
        // 更新订单
        highestBuyOrder = buyOrders.first();
        lowestSellOrder = sellOrders.first();
    }
}

在这个例子中，我们使用了两个 RScoredSortedSet，一个用于买单，一个用于卖单。通过比较最高买价和最低卖价，我们可以匹配订单并执行交易。

社交网络中的动态时间线

社交网络中，用户的时间线通常需要根据动态的发布时间来排序。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 发布动态
public void postStatus(String userId, String statusId, long timestamp) {
    RScoredSortedSet<String> timeline = redissonClient.getScoredSortedSet("timeline:" + userId);
    timeline.add(timestamp, statusId);
}

// 获取用户的时间线
public Collection<String> getUserTimeline(String userId, int page, int pageSize) {
    RScoredSortedSet<String> timeline = redissonClient.getScoredSortedSet("timeline:" + userId);
    int startIndex = page * pageSize;
    int endIndex = (page + 1) * pageSize - 1;
    return timeline.entryRangeReversed(startIndex, endIndex).stream()
                   .map(Map.Entry::getValue)
                   .collect(Collectors.toList());
}

在这个例子中，我们为每个用户创建了一个 RScoredSortedSet，用于存储他们的动态。当需要获取用户时间线时，我们可以根据时间戳分数反向查询动态。

这些高级应用示例展示了 RScoredSortedSet 在解决实际问题中的强大功能。通过 Redisson 提供的丰富API，开发者可以构建出高效、可扩展的数据处理解决方案。

RScoredSortedSet 的高级应用通常涉及复杂的业务逻辑和数据处理，这些应用的特点是它们不仅仅使用基本的添加和检索操作，而是结合了有序集合的特性来实现特定的业务需求。以下是一些高级实战应用的示例：### 实时数据分析和监控

在金融或物联网（IoT）领域，实时监控和分析数据流非常重要。RScoredSortedSet 可以用来存储时间序列数据，并实时计算滑动窗口内的统计信息。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 记录交易数据
public void recordTransaction(String transactionId, double amount, long timestamp) {
    RScoredSortedSet<Transaction> transactions = redissonClient.getScoredSortedSet("transactions");
    transactions.add(new Transaction(transactionId, amount, timestamp), timestamp);
}

// 获取最近一分钟内的平均交易额
public double getAverageTransactionAmountLastMinute() {
    long oneMinuteAgo = System.currentTimeMillis() - 60000;
    RScoredSortedSet<Transaction> transactions = redissonClient.getScoredSortedSet("transactions");
    Collection<Transaction> recentTransactions = transactions.valueRange(oneMinuteAgo, true, Double.POSITIVE_INFINITY, true);
    
    return recentTransactions.stream()
            .mapToDouble(Transaction::getAmount)
            .average()
            .orElse(0.0);
}

在这个例子中，我们使用 RScoredSortedSet 来存储交易数据，并利用分数（这里是时间戳）来获取最近一分钟内的交易，然后计算平均交易额。

虚拟货币交易平台的订单簿

虚拟货币交易平台需要管理大量的买卖订单，RScoredSortedSet 可以用来作为订单簿，其中买单和卖单根据价格排序。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 提交买单
public void submitBuyOrder(String orderId, double price) {
    RScoredSortedSet<Order> buyOrders = redissonClient.getScoredSortedSet("buyOrders");
    buyOrders.add(price, new Order(orderId, price));
}

// 提交卖单
public void submitSellOrder(String orderId, double price) {
    RScoredSortedSet<Order> sellOrders = redissonClient.getScoredSortedSet("sellOrders");
    sellOrders.add(price, new Order(orderId, price));
}

// 匹配订单
public void matchOrders() {
    RScoredSortedSet<Order> buyOrders = redissonClient.getScoredSortedSet("buyOrders");
    RScoredSortedSet<Order> sellOrders = redissonClient.getScoredSortedSet("sellOrders");
    
    Order highestBuyOrder = buyOrders.first();
    Order lowestSellOrder = sellOrders.first();
    
    while (highestBuyOrder != null && lowestSellOrder != null && highestBuyOrder.getPrice() >= lowestSellOrder.getPrice()) {
        // 执行交易逻辑
        executeTrade(highestBuyOrder, lowestSellOrder);
        // 移除已匹配的订单
        buyOrders.remove(highestBuyOrder);
        sellOrders.remove(lowestSellOrder);
        // 更新订单
        highestBuyOrder = buyOrders.first();
        lowestSellOrder = sellOrders.first();
    }
}

在这个例子中，我们使用了两个 RScoredSortedSet，一个用于买单，一个用于卖单。通过比较最高买价和最低卖价，我们可以匹配订单并执行交易。

社交网络中的动态时间线

社交网络中，用户的时间线通常需要根据动态的发布时间来排序。

@Autowired
private RedissonClient redissonClient;

// 发布动态
public void postStatus(String userId, String statusId, long timestamp) {
    RScoredSortedSet<String> timeline = redissonClient.getScoredSortedSet("timeline:" + userId);
    timeline.add(timestamp, statusId);
}

// 获取用户的时间线
public Collection<String> getUserTimeline(String userId, int page, int pageSize) {
    RScoredSortedSet<String> timeline = redissonClient.getScoredSortedSet("timeline:" + userId);
    int startIndex = page * pageSize;
    int endIndex = (page + 1) * pageSize - 1;
    return timeline.entryRangeReversed(startIndex, endIndex).stream()
                   .map(Map.Entry::getValue)
                   .collect(Collectors.toList());
}

在这个例子中，我们为每个用户创建了一个 RScoredSortedSet，用于存储他们的动态。当需要获取用户时间线时，我们可以根据时间戳分数反向查询动态。

这些高级应用示例展示了 RScoredSortedSet 在解决实际问题中的强大功能。通过 Redisson 提供的丰富API，开发者可以构建出高效、可扩展的数据处理解决方案。

转载自:https://juejin.cn/post/7361008454302040098
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