数据爆炸如何优化Redis排行榜（排行榜redis数据太多）

数据爆炸！如何优化Redis排行榜

随着数据的爆炸和市场对实时性的越来越高的要求，快速、可靠的大数据排行榜方案成为了一个很热门的话题。其中Redis排行榜更是常用的一种方案，有效地满足了各分析功能和实时性要求。

针对海量数据及时排行，需要考虑以下几点：

1. 优化Redis内存

如果访问量过大，Redis内存消耗过多时，可对Redis缓存采用LRU算法，实现最少使用策略，以及能够减少Redis消耗的内存占用。

例如：

//设置最少使用策略

// maxmemory-policy 设置的策略有allkeys-lru、volatile-lru、allkeys-random、volatile-random、noeviction

//不同的参数代表不同的策略，主要是从淘汰策略及其传递参数上略有区别，默认参数：noeviction

> CONFIG SET maxmemory-policy volatile-lru

2. 数据分桶策略

传统的Redis排行榜使用一个很大的集合（zset），里面包含一批数据，排行榜的计算需要将所有数据全部读取，以获取排行榜的最终结果，这会导致大量Redis内存消耗和长时间的查询，从而降低查询性能。

为了解决这个问题，可以采用数据分桶的策略，将集合和字段拆分，而且每个拆分的小集合不仅仅限于单一排行榜，还可以视情况合并排行榜，以减少Redis内存消耗，加快查询速度。

例如：

//将zset集合将拆分成10个小集合

> ZRANGE key 0 9

// 合并各个小集合来获取最终排行榜

> ZUNIONSTORE tmprank 0 key1 key2 key3 …

3. 异步落库技术

在大数据排行榜方案中，数据实时更新可能需要多次读取和写入，特别是在数据量非常大的情况下，直接更新数据库访问会增加重大的IO负载，以至影响Redis性能。

在这种情况下，可以采用异步落库的技术，将数据在Redis缓存中更新成功后，再将更新后的数据异步落库到数据库中，这样可以大大降低IO负载，提升Redis性能。

例如：

//数据更新后加入队列

> LPUSH queue_data update_data

//后台处理程序循环从队列中提取数据，更新数据库

while(true) {

// 循环从队列中取更新数据，再将更新信息写入数据库中

String data = lpop(“queue_data”);

DB.update(data);

}

从提高排行榜的实时更新能力和查询效率，减少Redis内存消耗，进行数据拆分和异步落库都是有益的优化措施。Redis排行榜应用日益普及，助力线上大数据排行榜，同时也要求用户多考虑优化，才能获得更好的性能和服务。