Redis排行榜功能实战:从0到1落地,搞定高并发场景

在日常开发中，排行榜场景几乎无处不在——电商的销量榜、短视频的点赞榜、游戏的战力榜、社区的积分榜，甚至是公司内部的业绩榜，都需要高效、实时地展示数据排序结果。

而提到“实时排行榜+高并发”，Redis绝对是首选方案。相比于数据库排序（慢查询、扛不住高并发）、本地缓存排序（集群不一致），Redis凭借其高效的Sorted Set（有序集合）结构，能轻松支撑百万级数据的实时排序，响应速度毫秒级，而且实现成本极低。

今天就带大家从实战出发，不搞虚的理论，一步步实现一个可直接上线的Redis排行榜功能，涵盖核心API用法、完整代码实现、高并发优化，以及新手最容易踩的坑，看完直接复制可用！

一、先搞懂：Redis为什么能搞定排行榜？

很多新手会疑惑，为什么不用MySQL的ORDER BY做排序？其实答案很简单——效率和并发扛不住。

如果排行榜数据存在MySQL中，每次查询都要执行“SELECT * FROM xxx ORDER BY score DESC LIMIT 10”，一旦数据量达到10万+，每次排序都是全表扫描/索引扫描，响应时间会飙升到几百毫秒甚至几秒；更别说高并发场景下，频繁的排序查询会直接把数据库压垮。

而Redis的Sorted Set（有序集合），天生就是为排行榜设计的，核心优势有3点：

1. 底层优化，排序无压力：Sorted Set底层采用“跳表+哈希表”结构，添加、删除、修改分数（score）、排序的时间复杂度都是O(logN)，百万级数据操作也能毫秒级响应。
2. 自带排序，无需额外处理：存入数据时，Redis会自动根据你设置的score（排序权重）排序，无需手动执行排序逻辑，查询时直接取TopN即可。
3. 支持多维度，灵活适配场景：可根据score正序、倒序排序，支持获取某个元素的排名、分数，还能批量更新分数，适配销量榜（按销量）、积分榜（按积分）、热度榜（按综合分数）等各种场景。

核心结论：只要是“实时排序+高并发”的排行榜，Redis Sorted Set就是最优解，没有之一。

二、实战准备：环境与核心API梳理

在写代码之前，先梳理好必备环境和核心API，避免写代码时手忙脚乱，新手也能快速跟上。

1. 环境准备（通用版）

• Redis：5.0+（推荐6.0+，稳定性更好，支持更多新特性）
• 客户端：Spring Data Redis（简化Redis操作，无需手动写原生API）
• 依赖（Maven示例）：

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId></dependency><dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><scope>runtime</scope></dependency>

2. 核心API（重中之重，记牢这5个就够了）

Redis Sorted Set的API不多，实现排行榜只需要用到以下5个，直接对应排行榜的核心操作，建议收藏：

补充：如果需要正序排行榜（score从小到大），把reverse开头的方法换成普通方法即可（如rangeWithScores、rank）。

三、完整实战：实现一个用户积分排行榜

接下来，我们以“用户积分排行榜”为例，实现一个可直接上线的功能，涵盖：添加/更新积分、获取Top10排行榜、获取单个用户排名和积分、删除用户排行榜数据，全程实战，代码可直接复制。

1. 需求梳理（贴近真实业务）

• 用户完成任务、签到、消费等操作，增加积分（更新排行榜score）；
• 首页展示积分Top10排行榜，显示用户名、积分、排名；
• 用户个人中心，显示自己的积分和当前排名；
• 用户注销后，删除其在排行榜中的数据；
• 支持高并发，避免积分更新错乱、排行榜查询卡顿。

2. 代码实现（Spring Boot + Redis）

我们采用“分层架构”，分为Service层（核心业务逻辑）、Controller层（接口暴露），简化冗余代码，新手也能看懂。

（1）配置Redis（application.yml）

spring:redis:host:127.0.0.1# 你的Redis地址port:6379# Redis端口password:# 没有密码则留空database:0# 数据库索引（默认0）jedis:pool:max-active:100# 最大连接数max-idle:20# 最大空闲连接min-idle:5# 最小空闲连接timeout:1000ms# 连接超时时间

（2）核心Service层（实现排行榜逻辑）

这里封装了所有排行榜相关的操作，方法名清晰，注释详细，直接调用即可。

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;import org.springframework.stereotype.Service;import javax.annotation.Resource;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Set;/** * Redis用户积分排行榜Service */@Servicepublic classRedisRankingService{// 排行榜的Redis Key（统一命名，避免混淆）private static final String RANKING_KEY = "user:score:ranking";@Resourceprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;/**     * 1. 添加/更新用户积分（核心操作）     * @param userId 用户ID（member）     * @param score 积分（排序权重，可正数增加、负数减少）     */publicvoidupdateUserScore(Long userId, Double score){// ZADD：存在则更新score，不存在则新增        redisTemplate.opsForZSet().add(RANKING_KEY, userId, score);    }/**     * 2. 获取积分TopN排行榜（倒序，从高到低）     * @param topN 前N名（如10则返回Top10）     * @return 排行榜列表（包含用户ID、积分、排名）     */public List<RankingVO> getTopRanking(Integer topN){// ZREVRANGE WITHSCORES：倒序获取前topN名，包含score        Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> typedTuples = redisTemplate.opsForZSet()                .reverseRangeWithScores(RANKING_KEY, 0, topN - 1);        List<RankingVO> rankingVOList = new ArrayList<>();if (typedTuples == null || typedTuples.isEmpty()) {return rankingVOList;        }// 遍历结果，封装成VO（排名从1开始）int rank = 1;for (ZSetOperations.TypedTuple<Object> tuple : typedTuples) {            Long userId = (Long) tuple.getValue();            Double score = tuple.getScore();            RankingVO vo = new RankingVO(userId, score, rank);            rankingVOList.add(vo);            rank++;        }return rankingVOList;    }/**     * 3. 获取单个用户的排名和积分     * @param userId 用户ID     * @return RankingVO（无数据则返回null）     */public RankingVO getUserRanking(Long userId){// 获取用户积分        Double score = redisTemplate.opsForZSet().score(RANKING_KEY, userId);if (score == null) {return null; // 该用户未参与排行榜        }// 获取用户排名（倒序，返回0开始，需+1）        Long rank = redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(RANKING_KEY, userId);returnnew RankingVO(userId, score, rank.intValue() + 1);    }/**     * 4. 删除用户排行榜数据（用户注销等场景）     * @param userId 用户ID     */publicvoiddeleteUserFromRanking(Long userId){        redisTemplate.opsForZSet().remove(RANKING_KEY, userId);    }}

（3）VO类（封装返回结果）

用于向前端返回排行榜数据，避免直接返回Redis原生结果，规范接口返回格式。

import lombok.AllArgsConstructor;import lombok.Data;/** * 排行榜返回VO */@Data@AllArgsConstructorpublicclassRankingVO{// 用户IDprivate Long userId;// 用户积分private Double score;// 排名（从1开始）private Integer rank;}

（4）Controller层（暴露接口，供前端调用）

import org.springframework.web.bind.annotation.*;import javax.annotation.Resource;import java.util.List;/** * 积分排行榜接口 */@RestController@RequestMapping("/api/ranking")public classRankingController{@Resourceprivate RedisRankingService redisRankingService;/**     * 更新用户积分     * @param userId 用户ID     * @param score 积分（正数增加，负数减少）     */@PostMapping("/updateScore")publicvoidupdateScore(@RequestParam Long userId, @RequestParam Double score){        redisRankingService.updateUserScore(userId, score);    }/**     * 获取TopN排行榜     * @param topN 前N名（默认10）     * @return 排行榜列表     */@GetMapping("/top")public List<RankingVO> getTopRanking(@RequestParam(required = false, defaultValue = "10") Integer topN) {return redisRankingService.getTopRanking(topN);    }/**     * 获取单个用户的排名和积分     * @param userId 用户ID     * @return 单个用户排行榜信息     */@GetMapping("/user")public RankingVO getUserRanking(@RequestParam Long userId){return redisRankingService.getUserRanking(userId);    }/**     * 删除用户排行榜数据     * @param userId 用户ID     */@DeleteMapping("/delete/{userId}")publicvoiddeleteUserRanking(@PathVariable Long userId){        redisRankingService.deleteUserFromRanking(userId);    }}

3. 接口测试（验证功能是否可用）

我们用Postman测试接口，确保每个功能都能正常运行，新手也可以跟着测：

1. 更新用户积分：POST /api/ranking/updateScore?userId=1&score=100（用户1积分100）；同理添加用户2（score=200）、用户3（score=150）；
2. 获取Top10排行榜：GET /api/ranking/top，返回结果应该是  user2（200分，第1名）→ user3（150分，第2名）→ user1（100分，第3名）；
3. 获取单个用户排名：GET /api/ranking/user?userId=3，返回 rank=2，score=150；
4. 删除用户：DELETE /api/ranking/delete/1，再查询Top10，用户1会被移除。

测试通过后，就可以对接前端页面，一个简单的积分排行榜就实现完成了，直接上线无压力！

四、高并发优化：避开这3个坑，支撑百万级流量

上面的代码适用于中小流量场景，但如果是高并发场景（如电商大促、游戏活动，每秒上千次积分更新），直接用会出现问题，这里分享3个核心优化点，避开新手常踩的坑。

坑1：积分更新错乱（并发修改score）

问题：高并发下，多个请求同时更新同一个用户的积分（如同时给用户1加10分），会出现积分错乱（比如应该加20分，实际只加了10分）。

解决方案：用Redis的ZINCRBY命令，原子性更新score，替代ZADD（ZADD是非原子性的）。

// 优化后的更新积分方法（原子性操作）publicvoidupdateUserScore(Long userId, Double score){// ZINCRBY：原子性增加score，score可正可负（负数就是减少积分）    redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(RANKING_KEY, userId, score);}

说明：ZINCRBY是原子性命令，Redis会保证同一时间只有一个请求能修改该用户的score，彻底解决并发错乱问题。

坑2：排行榜查询卡顿（高并发查询TopN）

问题：每秒上千次查询Top10排行榜，虽然Redis响应快，但频繁查询还是会增加Redis压力，导致卡顿。

解决方案：排行榜结果缓存+定时更新，减少Redis查询次数。

• 用Redis的String结构，缓存Top10排行榜结果（序列化RankingVOList）；
• 用定时任务（如每10秒），重新查询Top10，更新缓存；
• 前端查询时，直接查缓存，而非直接查Sorted Set。

补充：定时任务的间隔，根据业务需求调整（如积分榜10秒更新一次，销量榜1分钟更新一次），兼顾实时性和性能。

坑3：Redis内存溢出（海量数据堆积）

问题：如果排行榜有百万级用户，Sorted Set会占用大量Redis内存，长期堆积会导致内存溢出。

解决方案：设置过期时间+限制排行榜数量，清理无效数据。

// 1. 设置排行榜过期时间（如7天，根据业务调整）redisTemplate.expire(RANKING_KEY, 7, TimeUnit.DAYS);// 2. 限制排行榜数量（只保留前1000名，超出部分删除，减少内存占用）// 每次更新积分后，删除排名1000以后的用户redisTemplate.opsForZSet().removeRange(RANKING_KEY, 0, -1001);

说明：大部分业务场景下，用户只关心前几百名，保留前1000名完全足够，既节省内存，又不影响用户体验。

五、扩展场景：不止是简单排行榜

上面实现的是“单一维度排行榜”（按积分排序），但实际业务中，经常会遇到更复杂的场景，这里分享2个常见扩展，只需简单修改代码就能实现。

扩展1：多维度排行榜（如日榜、周榜、月榜）

需求：同时展示用户积分的日榜、周榜、月榜，各自独立排序。

解决方案：用不同的Redis Key区分不同榜单，如：

• 日榜Key：user:score:ranking:day:20260220（日期拼接，每天一个新Key）；
• 周榜Key：user:score:ranking:week:202608（年份+周数）；
• 月榜Key：user:score:ranking:month:202602（年份+月份）。

然后在Service层，增加一个参数（榜单类型），根据类型选择对应的Key即可。

扩展2：带条件的排行榜（如指定用户群体）

需求：只展示“VIP用户”的积分排行榜，普通用户不参与排序。

解决方案：用Redis的Hash结构，存储用户类型（VIP/普通），更新积分时，先判断用户类型，只有VIP用户才加入排行榜。

六、总结：实战核心要点

Redis排行榜功能，核心就是“利用Sorted Set的有序特性”，实战中记住3个核心要点，就能应对大部分场景：

1. 核心API：记住ZADD/ZINCRBY（更新）、ZREVRANGE（查TopN）、ZREVRANK（查排名），5个API搞定80%场景；
2. 高并发优化：用ZINCRBY保证原子性，用缓存+定时任务减少查询压力，用过期时间+数量限制控制内存；
3. 灵活扩展：多维度榜单用不同Key，带条件榜单结合Hash结构，无需重构核心代码。

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