排行榜的五种方案！
引言
在工作的这些年中，我见证过太多团队在实现排行榜功能时踩过的坑。
今天我想和大家分享 6 种不同的排行榜实现方案，从简单到复杂，从单机到分布式，希望能帮助大家在实际工作中做出更合适的选择。
有些小伙伴在工作中可能会觉得：不就是个排行榜吗？搞个数据库排序不就完了？
但实际情况远比这复杂得多。
当数据量达到百万级、千万级时，简单的数据库查询可能就会成为系统的瓶颈。
接下来，我将为大家详细剖析 6 种不同的实现方案，希望对你会有所帮助。
方案一：数据库直接排序
适用场景：数据量小（万级以下），实时性要求不高
这是最简单直接的方案，几乎每个开发者最先想到的方法。
示例代码如下：
public List getRankingList() {
String sql = "SELECT user_id, score FROM user_scores ORDER BY score DESC LIMIT 100";
return jdbcTemplate.query(sql, new UserScoreRowMapper());
} 优点：
- 实现简单
- 代码维护成本低
- 适合数据量小的场景
缺点：
- 数据量大时性能急剧下降
- 每次查询都需要全表扫描
- 高并发下数据库压力大
架构图如下：
图片
方案二：缓存+定时任务
适用场景：数据量中等（十万级），可以接受分钟级延迟
这个方案在方案一的基础上引入了缓存机制。
示例代码如下：
@Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟执行一次
public void updateRankingCache() {
List rankings = userScoreDao.getTop1000Scores();
redisTemplate.opsForValue().set("ranking_list", rankings);
}
public List getRankingList() {
return (List) redisTemplate.opsForValue().get("ranking_list");
} 优点：
- 减轻数据库压力
- 查询速度快（O(1)）
- 实现相对简单
缺点：
- 数据有延迟（取决于定时任务频率）
- 内存占用较高
- 排行榜更新不及时
架构图如下：
图片
方案三：Redis有序集合
适用场景：数据量大（百万级），需要实时更新
Redis的有序集合(Sorted Set)是实现排行榜的利器。
示例代码如下：
public void addUserScore(String userId, double score) {
redisTemplate.opsForZSet().add("ranking", userId, score);
}
public List getTopUsers(int topN) {
return redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("ranking", 0, topN - 1);
}
public Long getUserRank(String userId) {
return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank("ranking", userId) + 1;
} 优点：
- 高性能（O(log(N))时间复杂度）
- 支持实时更新
- 天然支持分页
- 可以获取用户排名
缺点：
- 单机Redis内存有限
- 需要考虑Redis持久化
- 分布式环境下需要额外处理
架构图如下：
图片
方案四：分片+Redis集群
适用场景：超大规模数据（千万级以上），高并发场景
当单机Redis无法满足需求时，可以采用分片方案。
示例代码如下：
//
public void addUserScore(String userId, double score) {
RScoredSortedSet set = redisson.getScoredSortedSet("ranking:" + getShard(userId));
set.add(score, userId);
}
private String getShard(String userId) {
// 简单哈希分片
int shard = Math.abs(userId.hashCode()) % 16;
return "shard_" + shard;
} 在这里我们以Redisson客户端为例。
优点：
- 水平扩展能力强
- 可以支持超大规模数据
- 高并发下性能稳定
缺点：
- 架构复杂度高
- 跨分片查询困难
- 需要维护分片策略
架构图如下：
图片
方案五：预计算+分层缓存
适用场景：排行榜更新不频繁，但访问量极大
这种方案结合了预计算和多级缓存。
示例代码如下：
@Scheduled(cron = "0 0 * * * ?") // 每小时计算一次
public void precomputeRanking() {
Map rankings = calculateRankings();
redisTemplate.opsForHash().putAll("ranking:hourly", rankings);
// 同步到本地缓存
localCache.putAll(rankings);
}
public Integer getUserRank(String userId) {
// 1. 先查本地缓存
Integer rank = localCache.get(userId);
if (rank != null) return rank;
// 2. 再查Redis
rank = (Integer) redisTemplate.opsForHash().get("ranking:hourly", userId);
if (rank != null) {
localCache.put(userId, rank); // 回填本地缓存
return rank;
}
// 3. 最后查DB
return userScoreDao.getUserRank(userId);
} 优点：
- 访问性能极高（本地缓存O(1)）
- 减轻Redis压力
- 适合读多写少场景
缺点：
- 数据实时性差
- 预计算资源消耗大
- 实现复杂度高
架构图如下：
图片
方案六：实时计算+流处理
适用场景：需要实时更新且数据量极大的社交平台
这种方案采用流处理技术实现实时排行榜。
使用Apache Flink示例如下：
DataStream actions = env.addSource(new UserActionSource());
DataStream> scores = actions
.keyBy(UserAction::getUserId)
.process(new ProcessFunction>() {
private MapState userScores;
public void open(Configuration parameters) {
MapStateDescriptor descriptor =
new MapStateDescriptor<>("userScores", String.class, Double.class);
userScores = getRuntimeContext().getMapState(descriptor);
}
public void processElement(UserAction action, Context ctx, Collector> out) {
double newScore = userScores.getOrDefault(action.getUserId(), 0.0) + calculateScore(action);
userScores.put(action.getUserId(), newScore);
out.collect(new Tuple2<>(action.getUserId(), newScore));
}
});
scores.keyBy(0)
.process(new RankProcessFunction())
.addSink(new RankingSink()); 优点：
- 真正的实时更新
- 可处理超高并发
- 支持复杂计算逻辑
缺点：
- 架构复杂度高
- 运维成本高
- 需要专业团队维护
架构图如下：
图片
方案对比与选择
方案 | 数据量 | 实时性 | 复杂度 | 适用场景 |
数据库排序 | 小 | 低 | 低 | 个人项目、小规模应用 |
缓存+定时任务 | 中 | 中 | 中 | 中小型应用，可接受延迟 |
Redis有序集合 | 大 | 高 | 中 | 大型应用，需要实时更新 |
分片+Redis集群 | 超大 | 高 | 高 | 超大型应用，超高并发 |
预计算+分层缓存 | 大 | 中高 | 高 | 读多写少，访问量极大 |
实时计算+流处理 | 超大 | 实时 | 极高 | 社交平台，需要实时排名 |
总结
在选择排行榜实现方案时，我们需要综合考虑以下几个因素：
- 数据规模：数据量大小直接决定了我们选择哪种方案
- 实时性要求：是否需要秒级更新，还是分钟级甚至小时级都可以接受
- 并发量：系统的预期访问量是多少
- 开发资源：团队是否有足够的技术能力维护复杂方案
- 业务需求：排行榜的计算逻辑是否复杂
对于大多数中小型应用，方案二（缓存+定时任务）或方案三（Redis有序集合）已经足够。如
果业务增长迅速，可以逐步演进到方案四（分片+Redis集群）。
而对于社交平台等需要实时更新的场景，则需要考虑方案五（预计算+分层缓存）或方案六（实时计算+流处理），但要做好技术储备和架构设计。
最后，无论选择哪种方案，都要做好监控和性能测试。排行榜作为高频访问的功能，其性能直接影响用户体验。
建议在实际环境中进行压测，根据测试结果调整方案。
希望这六种方案的详细解析能帮助大家在工作中做出更合适的选择。
记住，没有最好的方案，只有最适合的方案。
