redis有序集合写入和求交集的速度

背景

团队小伙伴做了一个需求。大概的需求是有很多的图片作品，图片作品有一些类别，每个人进入到每个类别的作品业，根据权重优先查看权重最高的的作品，权重大概是基于每个人对该作品的浏览计算，浏览过的作品放在最后展示。小伙伴是基于redis的有序集合的方式实现的，主要用到写入和求交集这两个操作。我们这个系统的作品数量不算多，目前只有5000左右，用户也只有5000左右，这么小的数据量用这种方式实现，我原本觉得是没什么问题的。但是，实际测试下来，就很离谱，不知道他的程序里哪里导致的异常耗时。出于好奇，我写了一段测试代码，测试一下不同数量级的数据，写入和求交集的时长。

测试程序

Go 复制代码

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"math/rand"
	"time"

	"github.com/redis/go-redis/v9"
)

// BatchZAdd function to batch insert elements into a Redis sorted set
func BatchZAdd(ctx context.Context, rdb *redis.Client, key string, members []redis.Z) error {
	// Pipeline to batch the ZADD commands
	pipe := rdb.Pipeline()

	if err := pipe.ZAdd(ctx, key, members...).Err(); err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to add member to sorted set: %v", err)
	}

	// Execute the pipeline
	_, err := pipe.Exec(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to execute pipeline: %v", err)
	}

	return nil
}

func main() {
	// Create a new Redis client
	rdb := redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr:     "10.10.37.100:6379", // Replace with your Redis server address
		Password: "dreame@2020",
		DB:       11,
	})

	// Define the context for the Redis operation
	ctx := context.Background()

	startTime := time.Now()
	// Define the key for the sorted set
	key := "mySortedSet|test1"
	// Prepare the members to be added to the sorted set
	members := make([]redis.Z, 1000000)
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	for i := 0; i < len(members); i++ {
		// Generate a random score and member for each element in the set
		randomNumber := rand.Intn(50)
		members[i] = redis.Z{Score: float64(randomNumber), Member: fmt.Sprintf("member%d", i)}
	}

	// Call the BatchZAdd function to batch insert the members
	if err := BatchZAdd(ctx, rdb, key, members); err != nil {
		log.Fatalf("failed to batch insert members into sorted set: %v", err)
	}
	fmt.Println("mySortedSet|test1写入序列执行时间：", time.Since(startTime).Seconds(), "s")

	// 写入第二个序列
	startTime = time.Now()
	key2 := "mySortedSet|test2"
	members2 := make([]redis.Z, 1000000)
	for i := 0; i < len(members2); i++ {
		// Generate a random score and member for each element in the set
		randomNumber := rand.Intn(50)
		members2[i] = redis.Z{Score: float64(randomNumber), Member: fmt.Sprintf("member%d", i)}
	}

	// Call the BatchZAdd function to batch insert the members
	if err := BatchZAdd(ctx, rdb, key2, members2); err != nil {
		log.Fatalf("failed to batch insert members into sorted set: %v", err)
	}
	fmt.Println("mySortedSet|test2写入序列执行时间：", time.Since(startTime).Seconds(), "s")
	log.Println("Members successfully added to the sorted set")

	destinationKey := "mySortedSet|destination"

	cmd := rdb.ZInterStore(ctx, destinationKey, &redis.ZStore{
		Keys:      []string{key, key2},
		Aggregate: "MIN",
	})
	if cmd.Err() != nil {
		log.Fatalf("failed to create intersection of sorted sets: %v", cmd.Err())
	}

	startTime = time.Now()
	nums := int64(0)
	var err1 error
	timeout := time.After(10 * time.Second) // 设置超时为5秒
	ticker := time.NewTicker(10 * time.Millisecond)
	defer ticker.Stop()

	for {
		select {
		case <-timeout:
			fmt.Println("Timeout reached, exiting loop.", time.Now())
			return
		case <-ticker.C:
			cmd = rdb.ZCard(ctx, destinationKey)
			nums, err1 = cmd.Result()
			if err1 != nil {
				fmt.Println("Error getting ZCard:", err1)
				return // 或者其他错误处理逻辑
			}
			fmt.Println("*********************nums:*************", nums)
			if nums != 0 {
				fmt.Println("执行时间：", time.Since(startTime).Seconds(), "s")
				log.Println("Members successfully ZInterStore the sorted set")
				return // 退出循环
			}
		}
	}
}

这种写法和测试程序中的方法相比，100万一下的数据，时间稍微长了一点。但是，测试程序中的方法在100万的数据写入时就会报错了，但是，图中的方法不会报错。

| | 写入时长（单位：s） | 求交集时长 |
| 5千 | 0.02 | 0.014 |
| 1万 | 0.03 | 0.026 |
| 10万 | 0.19 | 0.012 |
| 100万 | 5.22 | 0.015 |

1000万

我们发现，求交集的时间都还好。但是，写入时长是呈线性增长，实际执行1000万数据写入，报了超时错误，也可以理解，毕竟时间呈线性增长，如果没有超时限制，应该也需要一分钟左右。因为其写入时间复杂度是O(log(N)) for each item added, where N is the number of elements in the sorted set。而求交集的时间复杂度是O(N*K)+O(M*log(M)) worst case with N being the smallest input sorted set, K being the number of input sorted sets and M being the number of elements in the resulting sorted set.

思考

出了上文使用管道（Pipeline）的方式，还有更优的写入方案么？最先冒出来的想法是并发写入，但是，我想到了一个问题，由于有序集合涉及到排序，并发写，是否会有锁竞争的问题？甚至排序会出现问题？我们可以实际测试一下看看结果如何。

Go 复制代码

func ConcurrentBatchZAdd(ctx context.Context, rdb *redis.Client, key string, members []redis.Z, numGoroutines int) error {
	var wg sync.WaitGroup
	batchSize := len(members) / numGoroutines

	for i := 0; i < numGoroutines; i++ {
		start := i * batchSize
		end := start + batchSize
		if i == numGoroutines-1 {
			end = len(members) // 最后一个 goroutine 处理剩余的成员
		}

		wg.Add(1)
		go func(members []redis.Z) {
			defer wg.Done()
			pipe := rdb.Pipeline()
			cmd := pipe.ZAdd(ctx, key, members...)
			_, err := pipe.Exec(ctx)
			if err != nil {
				log.Printf("failed to execute pipeline: %v", err)
			}
			if err := cmd.Err(); err != nil {
				log.Printf("failed to batch insert members into sorted set: %v", err)
			}
		}(members[start:end])
	}

	wg.Wait() // 等待所有 goroutine 完成
	return nil
}

10万及以下的数据，似乎效率没有差异。到了100万的情况，似乎有了差异，并发写100万的时长是2.3s。1000万的数据，并发写入时会报超时错误，按照我的理解，并发写入其实并不能提升写入效率。