【面试题】微博、百度等大厂的排行榜如何实现?

背景

现如今每个互联网平台都会提供一个排行版的功能,供人们预览最新最有热度的一些消息,比如百度:


再比如微博:

我们要知道,这些互联网平台每天产生的数据是非常大,如果我们使用MySQL的话,db实现小时、天、周、月的排行榜,难度及其大,而且表结构的设计也非常难,再者db也打不住这么大的并发量。

技术方案

所以高并发实时的排行榜天然适合用redis来实现。

那我们该用什么数结构呢?

正好,redis中有一个zset数据结构,刚好可以用来排序,下面说一下整体思路:
整体的技术实现是采用redis的zset来实现,每条微博是一个member,每条微博的热度值为一个score。
这里的score就和好评判了,每个平台有自己的阶段规则,比如给点赞、评论、转发,分别给出不同的评分权重,根据用户的行为来给这些一条数据加上不同的分数,然后排序。

好的,解决了数据选型以后,还需要思考:那如何把小时、天、周、月的数据,实时计算呢?

我们可能把所有数据放在一个Key里边吧,这样会造成redis的大key,导致性能受到影响,所以我们可以
以小时为单位,即每个小时为一个zset近24小时,就合并24个zset近7天,就合并247个zset,近30天(月),就合并2430个zset,这样我们得到了最近一小时、最近一天、最近七天的排行榜,乔碧萝看了都直呼哥哥好屌

有了上面的思路以后我们再继续思考一个问题:如何实现以每个小时为一个zset?如何把时间切割为小时?

其实:先把当前的时间转换为为毫秒的时间戳,然后除以一个小时,即当前时间T/10006060=小时key,然后用这个小时序号作为zset的key。
例如:
2020-01-12 15:30:00=1578814200000毫秒转换小时key=1578814200000/1000*60*60=438560

2020-01-12 15:59:00=1578815940000毫秒转换小时key=1578815940000/1000*60*60=438560
2020-01-12 16:30:00=1578817800000毫秒转换小时key=1578817800000/1000*60*60=438561
剩下的以此类推有了这个思路,剩下的工作就是每次某个微博热度有变化,先计算当前的小时key,然后把当前的微博作为member,热度值作为score,加入zset中。

这里的操作其实也很好理解,就是一个简单的计算机的“取模”运算,同一个小时转化为毫秒以后不断取整以后,整数部分一定相同!

总结

至此我们已经知道了微博、百度得排行版是如何实现的,举一反三,大多大数据量下的排序我们都可以参考此实现方案!

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