基于Redis游戏中的实时排行榜实现

2024年2月18日 180次阅读 来源: 嘉兴ing

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Last-Modified: 2019年6月4日18:18:37

1. 前言

前段时间刚为项目(手游)实现了一个实时排行榜功能, 主要特性:

  • 实时全服排名
  • 可查询单个玩家排名
  • 支持双维排序

数据量不大, 大致在 1W ~ 50W区间(开服, 合服会导致单个服角色数越来越多).

2. 排行榜分类

按照排行主体类型划分, 主要分为:

  • 角色
  • 军团(公会)
  • 坦克

该项目是个坦克手游, 大致情况是每个角色有N辆坦克, 坦克分为多种类型(轻型, 重型等), 玩家可加入一个军团(公会).

具体又可以细分为:

  • 角色

    - 等级排行榜(1. 等级 2.战力)
- 战斗力排行榜(1. 战斗 2.等级)
- 个人竞技场排行榜(1. 竞技场排名)
- 通天塔排行榜(1.通天塔层数 2.通关时间)
- 威望排行榜(1.威望值 2.等级)

  • 军团(公会)

    - 军团战斗力排行榜(1. 军团总战斗力 2.军团等级)
- 军团等级排行榜(1.军团等级 2.军团总战斗力)

  • 坦克(1.坦克战斗力 2.坦克等级)

    - 轻型坦克战斗力排行榜
- 中型
- 重型
- 反坦克炮
- 自行火炮

↑ 括号内为排序维度

3. 思路

基于实时性的考虑, 决定使用Redis来实现该排行榜.

文章中用到的redis命令如有不清楚的, 可参照 Redis在线手册.

需要解决如下问题:

  1. 复合排序(2维)
  2. 排名数据的动态更新
  3. 如何取排行榜

4. 实现 复合排序

基于Redis的排行榜主要使用的是Redis的 有序集合(SortedSet)来实现

添加 成员-积分 的操作是通过Redis的zAdd操作

ZADD key score member [[score member] [score member] ...]

默认情况下, 若score相同, 则按照 member 的字典顺序排序.

4.1 等级排行榜

首先以等级排行榜(1. 等级 2.战力)为例, 该排行榜要求同等级的玩家, 战斗力大的排在前. 因此分数可以定为:
分数 = 等级*10000000000 + 战斗力

游戏中玩家等级范围是1~100, 战力范围0~100000000.

此处设计中为战斗力保留的值范围是 10位数值, 等级是 3位数值, 因此最大数值为 13位.
有序集合的score取值是是64位整数值或双精度浮点数, 最大表示值是 9223372036854775807, 即能完整表示18位数值, 因此用于此处的 13位score 绰绰有余.

4.2 通天塔排行榜

另一个典型排行榜是 通天塔排行榜(1.层数 2.通关时间), 该排行榜要求通过层数相同的, 通关时间较早的优先.

由于要求的是通关时间较早的优先, 因此不能像之前那样直接 分数=层数*10^N+通关时间.

我们可以将通关时间转换为一个相对时间, 即 分数=层数*10^N + (基准时间 – 通关时间)
很明显的, 通关时间越近(大), 则 基准时间 – 通关时间 值越小, 符合该排行榜要求.

基准时间的选择则随意选择了较远的一个时间 2050-01-01 00:00:00, 对应时间戳2524579200

最终, *分数 = 层数10^N + (2524579200 – 通过时间戳)
上述分数公式中, N取10, 即保留10位数的相对时间.

4.3 坦克排行榜

坦克排行榜跟其他排行榜的区别在于, 有序集合中的 member 是一个复合id, 由 uid_tankId 组成.
这点是需要注意的.

5. 排名数据的动态更新

还是以等级排行榜为例

游戏中展示的等级排行榜所需的数据包括(但不限于):

  • 角色名
  • Uid
  • 战斗力
  • 头像
  • 所属公会名
  • VIP等级

由于这些数据在游戏过程中是会动态变更的, 因此此处不考虑将这些数据直接作为 member 存储在有序集合中.
用于存储玩家等级排行榜有序集合如下

-- s1:rank:user:lv ---------- zset --
| 玩家id1    | score1
| ...
| 玩家idN    | scoreN
-------------------------------------

member为角色uid, score为复合积分

使用hash存储玩家的动态数据(json)

-- s1:rank:user:lv:item ------- string --
| 玩家id1    | 玩家数据的json串
| ...
| 玩家idN    | 
-----------------------------------------

使用这种方案, 只需要在玩家创建角色时, 将该角色添加到等级排行榜中, 后续则是当玩家 等级战斗力 发生变化时需实时更新s1:rank:user:lv该玩家的复合积分即可. 若玩家其他数据(用于排行榜显示)有变化, 则也相应地修改其在 s1:rank:user:lv:item 中的数据json串.

6. 取排行榜

依旧以等级排行榜为例.

目的

需要从 `s1:rank:user:lv` 中取出前100名玩家, 及其数据.

用到的Redis命令

[`ZRANGE key start stop [WITHSCORES]`](http://redisdoc.com/sorted_set/zrange.html)
时间复杂度: O(log(N)+M)， N 为有序集的基数，而 M 为结果集的基数。

步骤

  1. zRange("s1:rank:user:lv", 0, 99) 获取前100个玩家的uid
  2. hGet("s1:rank:user:lv:item", $uid) 逐个获取前100个玩家的具体信息

具体实现时, 上面的步骤2是可以优化的.

分析

  • zRange时间复杂度是O(log(N)+M) ， N 为有序集的基数，而 M 为结果集的基数
  • hGet时间复杂度是 O(1)
  • 步骤2由于最多需要获取100个玩家数据, 因此需要执行100次, 此处的执行时间还得加上与redis通信的时间, 即使单次只要1MS, 最多也需要100MS.

解决

  • 借助Redis的Pipeline, 整个过程可以降低到只与redis通信2次, 大大降低了所耗时间.

以下示例为php代码

// $redis
$redis->multi(Redis::PIPELINE);
foreach ($uids as $uid) {
    $redis->hGet($userDataKey, $uid);
}
$resp = $redis->exec();    // 结果会一次性以数组形式返回

Tip: Pipeline 与 Multi 模式的区别

参考:
https://blog.csdn.net/weixin_…

  • Pipeline 管线化, 是在客户端将命令缓冲, 因此可以将多条请求合并为一条发送给服务端. 但是不保证原子性!!!
  • Multi 事务, 是在服务端将命令缓冲, 每个命令都会发起一次请求, 保证原子性, 同时可配合 WATCH 实现事务, 用途是不一样的.

7. Show The Code

<?php
class RankList
{
    protected $rankKey;
    protected $rankItemKey;
    protected $sortFlag;
    protected $redis;

    public function __construct($redis, $rankKey, $rankItemKey, $sortFlag=SORT_DESC)
    {
        $this->redis = $redis;
        $this->rankKey = $rankKey;
        $this->rankItemKey = $rankItemKey;
        $this->sortFlag = SORT_DESC;
    }

    /**
     * @return Redis
     */
    public function getRedis()
    {
        return $this->redis;
    }

    /**
     * @param Redis $redis
     */
    public function setRedis($redis)
    {
        $this->redis = $redis;
    }

    /**
     * 新增/更新单人排行数据
     * @param string|int $uid
     * @param null|double $score
     * @param null|string $rankItem
     */
    public function updateScore($uid, $score=null, $rankItem=null)
    {
        if (is_null($score) && is_null($rankItem)) {
            return;
        }

        $redis = $this->getRedis()->multi(Redis::PIPELINE);
        if (!is_null($score)) {
            $redis->zAdd($this->rankKey, $score, $uid);
        }
        if (!is_null($rankItem)) {
            $redis->hSet($this->rankItemKey, $uid, $rankItem);
        }
        $redis->exec();
    }

    /**
     * 获取单人排行
     * @param string|int $uid
     * @return array
     */
    public function getRank($uid)
    {
        $redis = $this->getRedis()->multi(Redis::PIPELINE);
        if ($this->sortFlag == SORT_DESC) {
            $redis->zRevRank($this->rankKey, $uid);
        } else {
            $redis->zRank($this->rankKey, $uid);
        }
        $redis->hGet($this->rankItemKey, $uid);
        list($rank, $rankItem) = $redis->exec();
        return [$rank===false ? -1 : $rank+1, $rankItem];
    }

    /**
     * 移除单人
     * @param $uid
     */
    public function del($uid)
    {
        $redis = $this->getRedis()->multi(Redis::PIPELINE);
        $redis->zRem($this->rankKey, $uid);
        $redis->hDel($this->rankItemKey, $uid);
        $redis->exec();
    }

    /**
     * 获取排行榜前N个
     * @param $topN
     * @param bool $withRankItem
     * @return array
     */
    public function getList($topN, $withRankItem=false)
    {
        $redis = $this->getRedis();
        if ($this->sortFlag === SORT_DESC) {
            $list = $redis->zRevRange($this->rankKey, 0, $topN);
        } else {
            $list = $redis->zRange($this->rankKey, 0, $topN);
        }

        $rankItems = [];
        if (!empty($list) && $withRankItem) {
            $redis->multi(Redis::PIPELINE);
            foreach ($list as $uid) {
                $redis->hGet($this->rankItemKey, $uid);
            }
            $rankItems = $redis->exec();
        }
        return [$list, $rankItems];
    }

    /**
     * 清除排行榜
     */
    public function flush()
    {
        $redis = $this->getRedis();
        $redis->del($this->rankKey, $this->rankItemKey);
    }
}

这就是一个排行榜最简单的实现了, 排行项的积分计算由外部自行处理.

    原文作者：嘉兴ing
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000019139010
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。
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