Redis ZSET 深度剖析：从命令、原理到实战

前言

Redis中的有序集合（Sorted Set或zset）是一种功能强大的数据结构，它结合了集合（Set）和哈希（Hash）的特点。与集合类似，zset包含的成员（member）是唯一的；但不同的是，zset中的每个成员都会关联一个浮点数类型的分数（score）。Redis正是通过这个分数来为集合中的成员进行排序。由于其有序的特性，zset在实现排行榜、优先级队列等需要排序功能的业务场景中扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍zset的常用命令、内部编码方式及其典型的应用场景。

关于zset

zset有序集合：升序、降序

排序规则是啥

每个member都会安排一个分数

进行排序的时候，就是依照次数的分数大小进行升序/降序排序

因为是有序集合，所以zset中的memvber都是唯一的

zadd

添加或者更新指定的元素以及关联的分数到zset中，分数应该符合double类型,+int/-inf作为正负极限也是合法的

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ZADD key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member]

ZADD相关选项：

XX：仅仅⽤于更新已经存在的元素，不会添加新元素。
NX：仅⽤于添加新元素，不会更新已经存在的元素。
LT：只更新存在的元素，如果新的分数比当前分数小的话，那么这个更新才会成功的
GT：只更新存在的元素，只有当新的根数比当前分数大，才会更新成功
CH：默认情况下，ZADD 返回的是本次添加的元素个数，但指定这个选项之后，就会还包含本次更新的元素的个数。
INCR：此时命令类似 ZINCRBY 的效果，将元素的分数加上指定的分数。此时只能指定⼀个元素和分数。

时间复杂度是O(log(n))

之前的hash、set、list很多时候，添加一个元素，都是O(1)时间复杂度，我们这里就是O(log(n))

由于zset是有序结构，要求新增的元素，要放到合适的位置上（找位置）

添加的时候既要添加元素，又要添加分数

member和score称为是一个pair，但是不是键值对那种的pair

对于有序结合，我们既可以听过member找到score

也能通过score找到member

这个有序集合可以存在两个相同的分数，但是member是唯一的

如果分数大小是一样的，那么我们就得按照元素自身字符串的字典序进行排序了

实际上，zset内部就是按照升序方式来排序的

这里展示的效果就是升序的，从低到高的

进行数据的修改

如果修改的分数，影响到了之前的顺序的话，就会自动的移动元素位置，保持原有的升序顺序不变

使用NX新增一个元素，

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zadd key nx 94 张飞

返回值是1，说明我们已经成功新增了，并且也是按照升序自动排好了

如果我们在nx选项的基础上，对已经存在的元素进行数据的修改，那么这个是不会修改成功的

因为nx选项是只会对不存在的元素进行创建行为

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zadd key nx 100 张飞

xx选项就是只修改，不能进行新增，因为zadd是新增的操作命令，所以这里我们对元素进行修改是没有出现新增元素的，所以返回值是0，我们这里使用了xx选项进行了元素分数的修改操作了，并且进行了自动排序操作

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zadd key xx 92 张飞

在xx选项的基础上进行元素的增加，返回值是0，所以我们这条命令是失败了的，xx命令只能进行存在元素的修改以及更新

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zadd key xx 11 李四

在ch选项的基础上，返回值除了添加元素的个数，还会带上更新元素的个数，比如说这里我对张飞这个元素进行更新了，所以这里的返回值1既包含了新增也包含了修改

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zadd key ch 90 张飞

在选项incr的基础上，对指定的元素进行分数的增加，但是此时只能对一个元素进行修改了，不能对多个元素修改

并且这里的返回值是修改之后的分数大小

这里给张飞的分数加上4分

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zadd key incr 4 张飞

zcard、zcount

zcara：获取一个zset的基数，即zset中的元素个数

时间复杂度是O(1)

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zset key

zcount ：返回分数在min和max之间的元素个数，默认情况下，min和max是包含的，可以通过()排除

时间复杂度O(log(n))

返回值是满足条件的元素列表个数

指定min和max区间的，先根据min找到对应的元素

再根据max找到对应的元素

min和max是可以写成浮点数的(zset分数本身就是浮点数)

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zcount key min max

默

认是一个闭区间

在这里加上一个左括号表示开区间

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zcount key (95 99

这个样子也可以

-inf 表示负无穷大
+inf 表示正无穷大
这个会将区间内的数据都表示出来

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zcount key -inf inf

zrange、zrevrange、zrangebyscore

使用zrange查看有序集合中的元素详情了

指定一对下标构成的区间

使用方法和我们之前学习到的range差不多

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zrange key start stop [withscores]

时间复杂度是O(log(N)+M)

M是start和stop之间的元素个数

进行元素的添加以及出查询

但是我们这里只能看到member信息，不能看到对应的score

所以我们在后面加上选项withscores

zrevrange：这里range前面多了个rev，其实就是reverse逆置的意思

默认的zrange是按照分数升序来进行排列的

我们加上rev就是按照分数降序进行排列的

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zrevrange key start stop [withscores]

zrangebyscore：返回分数在min和max之间的元素，默认情况下，min和max都是包含的，可以通过(排除，就是开区间

按照分数来找元素的，相当于上面的zcount

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zrangebyscore key min max [withscores]

时间复杂度O(log(N)+M)

zpopmax

删除并返回分数最高的count个元素

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zpopmax key [count]

时间复杂度O(log(N) * M)

N是有序集合的元素个数

M表示的是要删除的元素个数

返回的数据就是被删除的元素

加上count

如果存在多个元素，分数相同，同为最大值，zpopmax删除的就是其中的一个元素

如果分数相同，那么就按照字典序进行排序

bzpopmax

时间复杂度是log(N)

删除最大值花的时间，使用通用的删除方法进行遍历

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bzpopmax key [key...] timeout

我们这里的有序集合可以视为一个优先级队列，有的时候，也需要一个带有阻塞功能的优先级队列

每个key都是一个有序集合

阻塞也是在有序集合为空的时候出发阻塞，阻塞到有其他客户端插入元素

timeout表示的是超时时间，最多阻塞多久

类型是double类型的，单位是s，支持小数形式

zpopmin、bzpopmin

这里的两个命令和上面的zpopmax和bzpopmax是相对的

zpopmin：删除有序集合中最小的元素

时间复杂度是O(log(n) * M) M是count值

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zpopmin key [count]

bzpopmin和bzopmax效果差不多

集合为空就会出现阻塞，直到客户插入数据就结束阻塞了

时间复杂度是log(n)

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bzpopmin key [key...] timeout

zrank、zrevrank、zscore

zrank：返回指定元素的排名、升序，其实就是返回的是这个元素的下标

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zrank key member

时间复杂度是log(n)

zrevrank：加上了rev，其实就是逆置，进行降序，返回指定元素的排名、降序

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zrevrank key member

zscore：返回指定元素的分数

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zscore key member

时间复杂度O(1)，这里的时间复杂度是被优化了的

zrem、zremrangebyrank、zremrangebyscore

zrem：删除指定的元素

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zrem key member [member...]

时间复杂度log(n)* m

m就是member个数

n是整个有序集合中元素的个数

删了几个元素就返回几

zremrangebyrank：按照排序、升序删除指定范围的元素，左闭右闭

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zremrangebyrank key start stop

使用这个下标描述的范围进行删除

时间复杂度是O(log(N+M))

N是整个有序集合的元素个数

M是start到stop区间中的元素

返回值就是删除的元素个数

上面是根据下标进行元素删除的，那么我们这里的就是根据分数进行删除的

时间复杂度是O(log(N+M))

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zremrangebyscore key min max

指定一个删除的区间，这个区间是通过分数来描述的

这个是一个闭区间

zincrby

为指定的元素的关联分数添加指定的分数值

正数和负数都可以的

浮点数也可以的

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zincrby key increment member

zinterstore

sinter(交集)

sunion(并集)

sdiff(差集)

zinterstore：求交集，并将结果保存在另一个Key中

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zinterstore destination numkeys key [key...] [weights weight [weight...]] [aggregate <sum | min | max]

时间复杂度是O(N * K )+O(M * log(M))

N是输入若干个有序集合，里面元素最小的个数

K是把几个有序集合求交集

M是最终结果的个数

destination就是结果存放的key

numkeys是一个数字，描述了后续有几个key参与交集运算

numkeys描述出key的个数之后，就可以明确的知道，后面的选项是从哪里开始了，避免选项和keys混淆

这个和我们的Http协议很相似

报文中存在一个content-length，表示的是正文的长度

如果没有这个的话就会出现粘包问题出现

粘包问题是面向字节流这种IO方式中的一个普遍存在的问题

文件读写也会出现这种粘包问题

解决粘包问题：

1、明确包的长度

2、明确包的边界

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zinterstore destination numkeys key [key...] [weights weight [weight...]] [aggregate <sum | min | max]

weights：权重

aggregate：描述的是在member相同的时候，分数合并的时候应该按照什么方式进行合并

在进行比较相同的时候，只要member相同即可，score不一样无所谓，我们比较的是member

如果member相同，score不同，进行交集合并之后的最终分数咋算

那么我们的aggregate就起到了作用了，这里存在三种模式：sum、min、max

这里我们在命令中加上权重，设置两个权重值，然后每个权重值和对应key中的数据进行相乘，最后将计算权重后的数据进行合并处理操作

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zinterstore key4 2 key key1 weights 2 3

在后面加上aggregate

zunionstore

求并集，并将结果保存在另一个Key中

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zunionstore destination numkeys key [key...] [weights weight [weight...]] [aggregate <sum | min | max]

destination存放结果的key

numkeys是表示我们当前有几个比较的集合

weights用来表示每个集合的权重是多少，在计算的时候，比较的是计算好权重值之后的数据的

aggregate描述我们遇到相同元素是求和还是求最小值还是取最大值

命令小结

好的，这是根据您提供的图片生成的表格内容：

命令	时间复杂度
zadd key score member [score member ...]	O(k * log(n)), k 是添加成员的个数, n 是当前有序集合的元素个数
zcard key	O(1)
zscore key member	O(1)
zrank key member zrevrank key member	O(log(n)), n 是当前有序集合的元素个数
zrem key member [member ...]	O(k * log(n)), k 是删除成员的个数, n 是当前有序集合的元素个数
zincrby key increment member	O(log(n)), n 是当前有序集合的元素个数
zrange key start end [withscores] zrevrange key start end [withscores]	O(k + log(n)), k 是获取成员的个数, n 是当前有序集合的元素个数
zrangebyscore key min max [withscores] zrevrangebyscore key max min [withscores]	O(k + log(n)), k 是获取成员的个数, n 是当前有序集合的元素个数
zcount	O(log(n)), n 是当前有序集合的元素个数
zremrangebyrank key start end	O(k + log(n)), k 是获取成员的个数, n 是当前有序集合的元素个数
zremrangebyscore key min max	O(k + log(n)), k 是获取成员的个数, n 是当前有序集合的元素个数
zinterstore destination numkeys key [key ...]	O(n * k) + O(m * log(m)), n 是输入的集合最小的元素个数, k 是集合个数, m 是目标集合元素个数
zunionstore destination numkeys key [key ...]	O(n) + O(m * log(m)), n 是输入集合总元素个数, m 是目标集合元素个数

编码方式

如果有序集合中的元素格式比较少，或者单个元素体积比较小，使用ziplist来存储

压缩列表，节省空间

如果元素个数多，或者单个元素的体积大，使用skiplist进行存储

我们可以使用命令进行查看编码方式

bash 复制代码

object encoding key

跳表是一个复杂链表

相比树型结构，更适合按照范围获取元素

查询元素，时间复杂度logN

应用场景

排行榜系统

1、微博热搜

2、游戏天梯排行

3、成绩排行

总结

有序集合（ZSET）是Redis中一种非常重要且功能丰富的数据结构。本文深入探讨了ZSET的核心概念与操作命令。

核心要点回顾：

数据结构特性：ZSET是一个不含重复成员的集合，其中每个成员都关联一个分数，并根据这个分数自动进行升序排序。如果分数相同，则按成员的字典序排序。
核心命令：我们学习了ZSET的一系列操作命令，涵盖了从基础的增删改查（如ZADD, ZREM, ZSCORE, ZINCRBY）到范围查询（如ZRANGE, ZRANGEBYSCORE）和排名获取（如ZRANK, ZREVRANK）。
高级操作：文章还介绍了更高级的命令，包括弹出最大/最小成员（ZPOPMAX, ZPOPMIN）及其阻塞版本（BZPOPMAX, BZPOPMIN），以及强大的集合间运算（ZINTERSTORE, ZUNIONSTORE），这些命令可以方便地处理复杂的业务逻辑。
内部编码：ZSET的底层实现会根据数据规模在ziplist（压缩列表）和skiplist（跳表）之间智能切换，以在保证性能的同时优化内存使用。
应用场景：凭借其高效的排序能力，ZSET是构建排行榜系统（如热搜榜、游戏天梯）等场景的理想选择。

总而言之，ZSET凭借其"有序"和"集合"的双重特性，在Redis的五大数据类型中占据了独特的地位，掌握其用法对于开发高性能的Redis应用至关重要。