Redis ASC和DESC选项实现的排序策略动态切换

Redis 排序基础概述

在深入探讨 Redis 中 ASC 和 DESC 选项实现的排序策略动态切换之前，我们先来回顾一下 Redis 排序的基础知识。Redis 提供了 SORT 命令来对列表、集合或有序集合进行排序。

Redis 排序命令的基础使用

对于列表类型，假设我们有一个列表 mylist，其中包含一些数字元素：

RPUSH mylist 5 3 8 1

使用 SORT 命令对其进行默认排序（升序）：

SORT mylist

返回结果将是 1 3 5 8。这是因为默认情况下，SORT 命令按照升序对元素进行排序，也就是相当于使用了 ASC 选项。

集合类型的排序

对于集合类型，假设我们有一个集合 myset：

SADD myset 4 2 7

同样使用 SORT 命令：

SORT myset

会得到升序排列的结果 2 4 7。集合本身是无序的，但 SORT 命令可以对其元素进行有规则的排序。

有序集合的排序

有序集合在 Redis 中有特殊的排序特性，它本身是按照分数进行有序存储的。然而，SORT 命令在有序集合上的使用也遵循一般的排序规则。假设我们有一个有序集合 myzset：

ZADD myzset 3 "apple" 1 "banana" 2 "cherry"

使用 SORT 命令：

SORT myzset

会按照成员的字典序进行升序排列，结果可能是 apple banana cherry（取决于成员的字典序）。如果要按照分数排序，需要更多的参数设置，这与我们接下来要讨论的排序策略动态切换密切相关。

ASC 排序策略

ASC 排序的本质

ASC 选项代表升序排序，这是 Redis SORT 命令的默认行为。在 Redis 内部，当执行升序排序时，它会比较元素的值。对于数字类型的元素，直接进行数值比较；对于字符串类型的元素，按照字典序进行比较。

例如，对于数字列表：

RPUSH numlist 10 5 15

执行 SORT numlist ASC（等同于 SORT numlist，因为默认是 ASC），Redis 会将元素解析为数字并按从小到大的顺序排列，返回 5 10 15。

对于字符串列表：

RPUSH strlist "banana" "apple" "cherry"

执行 SORT strlist ASC，Redis 会按照字典序，从字母顺序靠前的开始排列，返回 apple banana cherry。

ASC 排序的代码示例

在 Python 中使用 redis - py 库来演示 ASC 排序：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

# 添加列表元素
r.rpush('asc_list', 10, 5, 15)

# 执行 ASC 排序
result = r.sort('asc_list')
print(result)

在上述代码中，我们首先连接到 Redis 服务器，然后向名为 asc_list 的列表中添加了三个数字元素。最后，通过 r.sort('asc_list') 执行默认的 ASC 排序，并打印结果。

DESC 排序策略

DESC 排序的本质

DESC 选项代表降序排序。与 ASC 相反，在进行数值比较时，它会从大到小排列；在进行字符串比较时，会从字典序靠后的开始排列。

对于数字列表：

RPUSH numlist 10 5 15

执行 SORT numlist DESC，Redis 会将元素按从大到小的顺序排列，返回 15 10 5。

对于字符串列表：

RPUSH strlist "banana" "apple" "cherry"

执行 SORT strlist DESC，会按照字典序，从字母顺序靠后的开始排列，返回 cherry banana apple。

DESC 排序的代码示例

同样使用 redis - py 库来演示 DESC 排序：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

# 添加列表元素
r.rpush('desc_list', 10, 5, 15)

# 执行 DESC 排序
result = r.sort('desc_list', desc=True)
print(result)

在这段代码中，我们向名为 desc_list 的列表中添加元素，然后通过 r.sort('desc_list', desc = True) 执行 DESC 排序并打印结果。

排序策略动态切换的需求背景

在实际的应用场景中，我们往往需要根据不同的条件动态地切换排序策略。例如，在一个电商系统中，用户可能有时希望按照价格从低到高（ASC）查看商品，有时又希望按照销量从高到低（DESC）查看商品。这种动态切换排序策略的能力可以提高系统的灵活性和用户体验。

基于用户输入的动态排序

假设我们有一个简单的 Web 应用，用户可以在界面上选择排序方式。如果用户选择 “价格低到高”，后端代码就应该使用 ASC 排序策略；如果用户选择 “价格高到低”，则使用 DESC 排序策略。

基于业务规则的动态排序

在一些复杂的业务场景中，排序策略可能根据业务规则动态变化。例如，在一个内容管理系统中，对于文章列表，在工作日可能按照发布时间的降序（DESC）排序，以便用户查看最新发布的文章；而在周末可能按照阅读量的升序（ASC）排序，以便发现一些小众但优质的文章。

实现排序策略动态切换

通过应用层代码实现动态切换

1. Python 示例

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

sort_order = input("请输入排序方式（asc/desc）：")
list_name = 'product_list'
# 添加一些示例数据
r.rpush(list_name, 100, 200, 150)

if sort_order.lower() == 'asc':
    result = r.sort(list_name)
else:
    result = r.sort(list_name, desc=True)

print(result)

在上述代码中，我们通过用户输入来决定排序方式。如果用户输入 asc，则执行升序排序；如果输入 desc，则执行降序排序。

2. Java 示例

import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;

public class RedisSortSwitch {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入排序方式（asc/desc）：");
        String sortOrder = scanner.nextLine();
        String listName = "product_list";
        jedis.rpush(listName, "100", "200", "150");

        if ("asc".equalsIgnoreCase(sortOrder)) {
            List<String> result = jedis.sort(listName);
            System.out.println(result);
        } else {
            List<String> result = jedis.sort(listName, new SortingParams().desc());
            System.out.println(result);
        }

        jedis.close();
        scanner.close();
    }
}

这段 Java 代码同样实现了根据用户输入动态切换排序策略的功能。通过 SortingParams 类来设置 DESC 排序，如果用户输入为 asc 则使用默认的升序排序。

通过 Redis Lua 脚本实现动态切换

1. Lua 脚本基础 Lua 是一种轻量级的脚本语言，Redis 支持使用 Lua 脚本来执行复杂的操作。通过 Lua 脚本，我们可以在 Redis 服务器端执行一系列命令，减少网络开销，并且保证操作的原子性。

2. 实现动态排序的 Lua 脚本示例

-- 获取排序参数
local sort_order = ARGV[1]
local list_key = KEYS[1]

if sort_order == "asc" then
    return redis.call('SORT', list_key)
elseif sort_order == "desc" then
    return redis.call('SORT', list_key, 'DESC')
else
    return nil
end

在 Python 中调用这个 Lua 脚本：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

sort_order = input("请输入排序方式（asc/desc）：")
list_name = 'product_list'
# 添加一些示例数据
r.rpush(list_name, 100, 200, 150)

script = """
local sort_order = ARGV[1]
local list_key = KEYS[1]
if sort_order == "asc" then
    return redis.call('SORT', list_key)
elseif sort_order == "desc" then
    return redis.call('SORT', list_key, 'DESC')
else
    return nil
end
"""

result = r.eval(script, 1, list_name, sort_order)
print(result)

在上述代码中，我们定义了一个 Lua 脚本，该脚本根据传入的排序参数（asc 或 desc）来决定执行升序还是降序排序。然后在 Python 中通过 r.eval 方法调用这个 Lua 脚本，传入列表键名和排序参数，实现了排序策略的动态切换。

动态切换排序策略的性能考量

应用层代码实现的性能

1. 优点
   • 实现相对简单，对于小型应用或者开发速度要求较高的场景，通过应用层代码实现动态排序切换是一个不错的选择。例如，在一个快速迭代的初创公司的 MVP（最小可行产品）开发中，这种方式可以快速满足基本的排序需求。
   • 灵活性高，应用层代码可以结合其他业务逻辑，根据多种条件进行排序策略的切换。比如在一个社交应用中，除了根据用户选择的排序方式外，还可以根据用户的会员等级等因素来动态调整排序策略。
2. 缺点
   • 网络开销较大，每次排序操作都需要应用层与 Redis 服务器进行交互。例如，在一个高并发的电商系统中，如果大量用户频繁切换排序方式，会导致网络流量增加，可能成为性能瓶颈。
   • 原子性问题，应用层代码实现的排序切换操作不是原子性的。如果在排序切换过程中发生其他操作干扰，可能会导致数据不一致。比如在一个库存管理系统中，在切换排序查看库存数量时，如果同时有库存更新操作，可能会导致显示的数据不准确。

Redis Lua 脚本实现的性能

1. 优点
   • 原子性，Lua 脚本在 Redis 服务器端执行，保证了整个排序切换操作的原子性。这在一些对数据一致性要求较高的场景非常重要，如金融交易系统中对账户余额排序的动态切换，原子性操作可以避免数据混乱。
   • 减少网络开销，通过将排序逻辑封装在 Lua 脚本中，应用层只需要向 Redis 发送一次脚本执行请求，而不是多次排序命令请求。在分布式系统中，这种方式可以显著减少网络流量，提高系统性能。
2. 缺点
   • 开发和维护成本较高，Lua 脚本有其自身的语法和特性，开发人员需要熟悉 Lua 语言才能编写和维护相关脚本。对于大型项目，可能需要专门的开发人员来负责 Lua 脚本的开发和优化。
   • 调试相对困难，相比于应用层代码，Lua 脚本在 Redis 服务器端执行，调试起来不太方便。如果脚本出现错误，定位和解决问题可能需要更多的工具和技巧。

复杂排序场景下的动态切换

多字段排序下的动态切换

在实际应用中，常常需要根据多个字段进行排序。例如，在一个员工管理系统中，可能需要先按照部门进行排序，然后在每个部门内按照工资进行排序。假设我们有一个哈希表存储员工信息，结构如下：

HSET employee:1 name "Alice" department "HR" salary 5000
HSET employee:2 name "Bob" department "IT" salary 6000
HSET employee:3 name "Charlie" department "HR" salary 5500

1. 应用层代码实现

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

sort_order = input("请输入排序方式（asc/desc）：")
by_pattern = "employee:*->salary"
get_patterns = ["employee:*->name", "employee:*->department", "employee:*->salary"]

if sort_order.lower() == 'asc':
    result = r.sort('employee:*', by=by_pattern, get=get_patterns)
else:
    result = r.sort('employee:*', by=by_pattern, get=get_patterns, desc=True)

print(result)

在上述代码中，我们通过 by 参数指定按照工资字段进行排序，get 参数获取员工的姓名、部门和工资信息。根据用户输入的排序方式动态切换 ASC 或 DESC 排序。

2. Lua 脚本实现

-- 获取排序参数
local sort_order = ARGV[1]
local key_pattern = KEYS[1]
local by_pattern = ARGV[2]
local get_patterns = {}
for i = 3, #ARGV do
    table.insert(get_patterns, ARGV[i])
end

if sort_order == "asc" then
    return redis.call('SORT', key_pattern, 'BY', by_pattern, 'GET', unpack(get_patterns))
elseif sort_order == "desc" then
    return redis.call('SORT', key_pattern, 'BY', by_pattern, 'GET', unpack(get_patterns), 'DESC')
else
    return nil
end

在 Python 中调用这个 Lua 脚本：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

sort_order = input("请输入排序方式（asc/desc）：")
key_pattern = 'employee:*'
by_pattern = "employee:*->salary"
get_patterns = ["employee:*->name", "employee:*->department", "employee:*->salary"]
arg_list = [sort_order, by_pattern] + get_patterns

script = """
local sort_order = ARGV[1]
local key_pattern = KEYS[1]
local by_pattern = ARGV[2]
local get_patterns = {}
for i = 3, #ARGV do
    table.insert(get_patterns, ARGV[i])
end
if sort_order == "asc" then
    return redis.call('SORT', key_pattern, 'BY', by_pattern, 'GET', unpack(get_patterns))
elseif sort_order == "desc" then
    return redis.call('SORT', key_pattern, 'BY', by_pattern, 'GET', unpack(get_patterns), 'DESC')
else
    return nil
end
"""

result = r.eval(script, 1, key_pattern, *arg_list)
print(result)

这段代码通过 Lua 脚本实现了多字段排序下的动态排序策略切换，相比应用层代码实现，它在保证原子性和减少网络开销方面更具优势。

结合外部数据的动态排序切换

在一些复杂场景中，排序策略可能需要结合外部数据来动态调整。例如，在一个广告投放系统中，广告的排序不仅要考虑出价，还要结合实时的转化率数据。假设我们有一个有序集合存储广告出价信息：

ZADD ad_bids 100 ad1 200 ad2 150 ad3

同时，我们通过外部接口获取到每个广告的实时转化率数据存储在一个哈希表中：

HSET ad_conversions ad1 0.1 ad2 0.05 ad3 0.15

1. 应用层代码实现

import redis
import requests

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

sort_order = input("请输入排序方式（asc/desc）：")
ad_bids_key = 'ad_bids'
ad_conversions_url = "http://example.com/api/ad_conversions"

# 获取广告转化率数据
response = requests.get(ad_conversions_url)
ad_conversions = response.json()

# 计算综合得分并排序
ad_scores = {}
for ad, bid in r.zrange(ad_bids_key, 0, -1, withscores=True):
    ad = ad.decode('utf - 8')
    conversion_rate = ad_conversions.get(ad, 0)
    ad_scores[ad] = bid * conversion_rate

sorted_ads = sorted(ad_scores.items(), key=lambda item: item[1], reverse=(sort_order.lower() == 'desc'))

print(sorted_ads)

在上述代码中，我们通过外部接口获取广告转化率数据，然后在应用层结合出价计算综合得分，并根据用户输入的排序方式进行排序。

2. Lua 脚本实现（结合外部数据的思路） 虽然 Lua 脚本本身不能直接调用外部接口，但我们可以将获取到的外部数据预处理后传递给 Lua 脚本。例如，假设我们已经获取到广告转化率数据并存储在一个哈希表 ad_conversions 中：

HSET ad_conversions ad1 0.1 ad2 0.05 ad3 0.15

Lua 脚本如下：

-- 获取排序参数
local sort_order = ARGV[1]
local ad_bids_key = KEYS[1]
local ad_conversions_key = KEYS[2]

local ad_scores = {}
local ads = redis.call('ZRANGE', ad_bids_key, 0, -1)
for _, ad in ipairs(ads) do
    local bid = redis.call('ZSCORE', ad_bids_key, ad)
    local conversion_rate = redis.call('HGET', ad_conversions_key, ad)
    if conversion_rate then
        ad_scores[ad] = bid * tonumber(conversion_rate)
    end
end

local sorted_ads = {}
for ad, score in pairs(ad_scores) do
    table.insert(sorted_ads, {ad, score})
end

table.sort(sorted_ads, function(a, b)
    if sort_order == "asc" then
        return a[2] < b[2]
    else
        return a[2] > b[2]
    end
end)

local result = {}
for _, ad_score in ipairs(sorted_ads) do
    table.insert(result, ad_score[1])
end

return result

在 Python 中调用这个 Lua 脚本：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

sort_order = input("请输入排序方式（asc/desc）：")
ad_bids_key = 'ad_bids'
ad_conversions_key = 'ad_conversions'

script = """
local sort_order = ARGV[1]
local ad_bids_key = KEYS[1]
local ad_conversions_key = KEYS[2]
local ad_scores = {}
local ads = redis.call('ZRANGE', ad_bids_key, 0, -1)
for _, ad in ipairs(ads) do
    local bid = redis.call('ZSCORE', ad_bids_key, ad)
    local conversion_rate = redis.call('HGET', ad_conversions_key, ad)
    if conversion_rate then
        ad_scores[ad] = bid * tonumber(conversion_rate)
    end
end
local sorted_ads = {}
for ad, score in pairs(ad_scores) do
    table.insert(sorted_ads, {ad, score})
end
table.sort(sorted_ads, function(a, b)
    if sort_order == "asc" then
        return a[2] < b[2]
    else
        return a[2] > b[2]
    end
end)
local result = {}
for _, ad_score in ipairs(sorted_ads) do
    table.insert(result, ad_score[1])
end
return result
"""

result = r.eval(script, 2, ad_bids_key, ad_conversions_key, sort_order)
print(result)

这种方式通过在 Lua 脚本中结合广告出价和转化率数据进行综合排序，并根据用户输入动态切换排序策略，同时利用了 Lua 脚本的原子性和减少网络开销的优势。

动态切换排序策略的优化建议

缓存排序结果

1. 原理 在一些场景中，排序结果可能不会频繁变化。例如，在一个新闻网站中，对于热门新闻的排序，在一段时间内可能相对稳定。我们可以将排序结果缓存起来，当用户请求相同的排序时，直接从缓存中获取结果，而不需要重新执行排序操作。

2. 实现示例 以 Python 为例，假设我们已经实现了根据阅读量对新闻文章进行排序的功能：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

def get_sorted_news(sort_order):
    cache_key = f"sorted_news:{sort_order}"
    cached_result = r.get(cache_key)
    if cached_result:
        return cached_result.decode('utf - 8').split()

    news_read_count_key = 'news_read_count'
    if sort_order.lower() == 'asc':
        result = r.sort(news_read_count_key)
    else:
        result = r.sort(news_read_count_key, desc=True)

    result_str = " ".join(result)
    r.set(cache_key, result_str)
    return result

sort_order = input("请输入排序方式（asc/desc）：")
sorted_news = get_sorted_news(sort_order)
print(sorted_news)

在上述代码中，我们定义了一个 get_sorted_news 函数，首先检查缓存中是否存在对应的排序结果。如果存在，则直接返回；如果不存在，则执行排序操作，将结果缓存起来并返回。

预计算排序数据

1. 原理 对于一些复杂的排序场景，如多字段排序或结合外部数据的排序，可以提前预计算排序所需的数据。例如，在一个电商系统中，对于商品的综合排序，可能需要考虑价格、销量、评分等多个因素。我们可以定期在后台预计算每个商品的综合得分，并存储在 Redis 中，这样在用户请求排序时，可以直接基于预计算的数据进行快速排序。

2. 实现示例 假设我们有商品价格存储在哈希表 product_prices 中，销量存储在哈希表 product_sales 中，评分存储在哈希表 product_ratings 中。我们可以编写一个脚本来预计算综合得分：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)

product_keys = r.keys('product:*')
for product_key in product_keys:
    price = float(r.hget('product_prices', product_key))
    sales = int(r.hget('product_sales', product_key))
    rating = float(r.hget('product_ratings', product_key))
    # 假设综合得分计算方式为：价格 * 0.3 + 销量 * 0.5 + 评分 * 0.2
    combined_score = price * 0.3 + sales * 0.5 + rating * 0.2
    r.zadd('product_combined_scores', {product_key.decode('utf - 8'): combined_score})

然后在进行排序时，直接基于 product_combined_scores 有序集合进行排序：

sort_order = input("请输入排序方式（asc/desc）：")
if sort_order.lower() == 'asc':
    result = r.zrange('product_combined_scores', 0, -1)
else:
    result = r.zrevrange('product_combined_scores', 0, -1)

print(result)

通过预计算排序数据，可以大大提高排序的效率，特别是在高并发场景下，减少了实时计算带来的性能开销。