redis zset score 精度

最新推荐文章于 2025-02-24 00:11:14 发布
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1,799,999,999,999,998 16位不丢精度最大值
1,799,999,999,999,999 会变成1800000000000000
再往上会丢失最小以为精度(变0)

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Redis Zset Score精度问题解析与解决方案
CddaDebugging的博客
09-19 1392
在软件测试和测试开发领域，Redis是一个常用的高性能键值存储系统。其中，Redis Zset（有序集合）是一种特殊的数据结构，它可以存储带有分数（Score）的成员（Member）。然而，Redis Zset在处理分数时可能存在精度问题，本文将对这一问题进行详细分析，并提供解决方案。
zset分数相同元素排序问题、score类型和值的问题
WayneHu的博客
07-19 497
redis的 zset分数相同元素排序问题
Redis SortedSet 中 score 的精度问题
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04-23 8790
一、问题发现 通过 jedis 往 sortedset 中添加了个成员，并且设定了一个Double 类型的分数时，精度出现了问题 测试代码如下： @Test public void zadd(){ jedis.zadd("test:cli", 13.36, "mb1"); } 如果用 jedis 的 api 来获取 score 的话一切正常 @Test public vo...
redis取zset中score最大的member
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chen199199的专栏
01-18 3万+
1.zrange key start stop [withscores]   zrange key -1 -1 [withscores] 返回有序集 key 中，指定区间内的成员。 其中成员的位置按 score 值递增(从小到大)来排序。 具有相同 score 值的成员按字典序(lexicographical order )来排列。 如果你需要成员按 score 值递减(从大到小)来排
简单使用redis-zset实现排行榜
weixin_45121508的博客
12-14 1968
简单使用redis-zset实现排行榜 此方法实现一个根据某字段的查询次数进行排行，查询的次数越多排行越前（从大到小排序），适用于初学者 1.添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> &l
zset获取指定score_使用Redis Zset来处理活动常用排行榜（精确排行）
weixin_39761880的博客
12-21 1540
严格的排行榜一个严格的排行榜，必须要满足每个人的排序都是有实际意义的，简单来说就是即使两个人的分数一样，那么也要分出先后来。活动周期在92天以内的话，那么我们就可以使用200w加活动结束时间作为数字A来保证排行榜的顺序正确在很大的活动中，比如奖项很大，第10名和第11名，可能奖金的额度相差了几万、几千。这个时候我们在做处理的时候就要小心了。我们要维护一个公平的排行榜。为了满足这样一个排行榜，我们需...
redis zset score 精度的坑
qfzhangwei的专栏
06-24 2209
1 score 的存储double 64的浮点存储格式 Double-precision binary floating-point is a commonly used format on PCs, due to its wider range over single-precision floating point, in spite of its performance and bandwidth cost. It is commonly known simply asdouble. The .
redis zset score精度问题
qq_27215113的博客
09-09 1万+
在服务端的开发中，redis的zset是常用的数据结构。因为它元素不重复且每个元素都有一个分数的特点，经常作为有序队列和元素排序来使用，排序的方式自然是通过每个元素的score的大小。 一、score的数据类型 在计算机中，字符都是可以比较大小的，那么score的数据类型是不是只要是字符型就可以的呢？答案是否定的。如下图，当我们使用非数字类型的时候会提示“(error)ERR value...
雪花算法+ZsetScore精度问题
Nassue_sn的博客
10-11 1745
文章背景 在微服务和分布式整体环境下，为实现事件/消息等唯一标识并方便业务逻辑跟踪，业内通常会使用Twitter开源的分布式ID生成算法，雪花算法(SnowFlake)。在使用场景中，多次遇到ID有序性和分页获取的需求，针对分页获取需求，为简化实现成本，通常会考虑采用Redis存储结构Zset原生命令ZRANGEBYSCORE完成。具体逻辑实现，使用ID作为Value值和Score值，并通过每次获取的数据最大Value作为下一次分页拉取的最小Score值。实际在使用过程中，在ID生成并发量级较大的场景，分页
redis zset详解：排行榜绝佳选择
修己xj的博客
04-27 1682
通过本文的介绍，你学会了如何利用Spring Boot和Redis的ZSET数据结构实现热门搜索功能，并深入了解了热搜词汇的实现细节。通过合理的设计和优化，可以为用户提供更好的搜索体验，同时也提升了应用程序的性能和可扩展性。
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02-10 1433
你可以把任务的ID作为Zset的元素，把任务的执行时间戳作为分数。比如，你可以用用户的ID作为Zset的元素，用用户之间的相似度（比如共同好友数、兴趣匹配度等）作为分数。你可以用玩家的ID作为Zset的元素，用积分作为分数。同样，对于动态排序，你可以用动态的ID作为Zset的元素，用发布时间戳或热度作为分数。：O(NK)+O(Mlog(M))，N是最小集合的元素个数，K是集合数量，M是结果集合的元素个数。：默认情况下，ZADD返回的是添加的元素个数，但加上这个选项后，还会包含更新的元素个数。
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02-24 1274
本文介绍了Redis中zset数据类型, 并详细讲解了zset中常用的命令, 以及部分命令的性能和注意事项
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qq_48669591的博客
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redis学习笔记5，zset类型
Michael Wing's workspace
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一:概述 zset全称为sorted-sets类型,和set数据类型有极为相似,都是字符串的集合,都不允许重复的成员 出现在一个set中.两者的主要区别是zset的每一个成员都会有一个分数(score)与之关联.redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序.zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复. 在zset中添加、删除或更新一个成员都是非常快速的操作，其时间复杂
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一、zset数据结构 相比于set，sorted set 增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。 zset有两种不同的实现，分别是zipList和skipList。 zipList： 满足以下两个条件： [score,value]键值对数量少于128个； 每个元素的长度小于64字节； skipList: 不满足以上两个条件时使用跳表（组合了hash和skipList） hash用来存储value到score的映
redis value最大值_Redis 基础
weixin_31589747的博客
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redis之Zset操作 集合Zset:在set基础上加了一个score。 Zset设置：ZADD zset01 60 v1 70 v2 80 v3 90 v4 100 v5 Zset获取等级：ZRANGE zset01 0 -1 Zset逆序获取等级：ZREVRANGE zset01 0 -1 Zset获取分数和等级：ZRANGE zset01 0 -1 withscores 127.0.0.1:6379[1]> ZADD zset01 60 v1 70 v2 80 v3 90 v4 1
TaskManager celery redis zset
最新发布
10-30
在使用 Celery 构建任务管理系统（TaskManager）时，结合 Redis 的 **ZSet（有序集合）** 可以实现更高级的任务调度功能，比如：**延迟队列、优先级队列、定时任务排序、去重和状态追踪等**。Celery 默认并不直接支持“延迟任务”或“精确控制执行时间”，但我们可以借助 Redis ZSet 来构建一个轻量级的延迟任务中间层。 --- ### ✅ 使用 Redis ZSet 实现延迟/优先级任务队列（基于 Celery 的 TaskManager） #### 🧩 核心思想： - 将需要延迟执行的任务放入 Redis 的 `ZSet` 中，score 为任务的预期执行时间戳。 - 启动一个后台进程（守护线程或独立 worker），定期轮询 ZSet，将到达执行时间的任务提交给 Celery。 - Celery 负责实际执行任务，Redis ZSet 负责“暂存 + 排序”。 --- #### 1. 安装依赖 ```bash pip install celery redis ``` --- #### 2. 完整代码示例：`task_manager_zset.py` ```python # task_manager_zset.py import time import json import threading from celery import Celery import redis # ==================== 配置 ==================== celery_app = Celery( 'task_manager', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/1' ) redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=2, decode_responses=True) DELAYED_QUEUE_KEY = "delayed_tasks" # 使用 ZSet 存储延迟任务 # ==================== 延迟任务管理器 ==================== class TaskManager: """ 支持延迟、优先级的任务管理器，底层使用 Redis ZSet """ @staticmethod def schedule_task(task_name, args=None, kwargs=None, delay=None, execute_at=None, priority=0): """ 延迟执行任务（通过 Redis ZSet） :param task_name: Celery 任务名 :param args: 位置参数 :param kwargs: 关键字参数 :param delay: 延迟多少秒执行（如 delay=60） :param execute_at: 在哪个时间戳执行（Unix 时间戳） :param priority: 优先级（score 相同时按字典序排，可结合 score 微调） """ now = time.time() if execute_at is not None: score = execute_at elif delay is not None: score = now + delay else: score = now # 立即执行 task_data = { "task_name": task_name, "args": args or [], "kwargs": kwargs or {}, "scheduled_at": now, "execute_at": score } # 写入 ZSet，score 是执行时间戳 redis_client.zadd(DELAYED_QUEUE_KEY, {json.dumps(task_data): score}) print(f"✅ 已添加延迟任务: {task_name}, 执行时间: {score}") @staticmethod def _process_delayed_tasks(): """轮询 ZSet，提交到期任务到 Celery""" print("🚀 开始轮询延迟任务...") while True: now = time.time() # 获取所有已到期的任务（score <= now） tasks = redis_client.zrangebyscore(DELAYED_QUEUE_KEY, 0, now, withscores=True) for task_json, score in tasks: try: task_data = json.loads(task_json) # 提交到 Celery 异步执行 celery_app.send_task( name=task_data["task_name"], args=task_data["args"], kwargs=task_data["kwargs"] ) print(f"🔥 执行任务: {task_data['task_name']} | 参数: {task_data['args']}") except Exception as e: print(f"❌ 执行失败: {e}") finally: # 无论成功与否，从 ZSet 中移除 redis_client.zrem(DELAYED_QUEUE_KEY, task_json) # 等待 0.5 秒再检查一次 time.sleep(0.5) @staticmethod def start_scheduler_in_background(): """启动调度器为后台线程""" thread = threading.Thread(target=TaskManager._process_delayed_tasks, daemon=True) thread.start() return thread # ==================== 示例 Celery 任务 ==================== @celery_app.task(name="example.add") def add(x, y): print(f"📝 执行加法: {x} + {y} = {x + y}") return x + y @celery_app.task(name="example.notify") def notify(user_id, msg): print(f"📧 发送通知: 用户{user_id} -> {msg}") return f"Notified user {user_id}" # ==================== 启动调度器（仅主进程运行）==================== if __name__ == "__main__": # 启动延迟任务调度器 TaskManager.start_scheduler_in_background() # 示例：安排几个延迟任务 TaskManager.schedule_task("example.add", args=[2, 3], delay=3) TaskManager.schedule_task("example.add", args=[10, 20], delay=5) TaskManager.schedule_task("example.notify", kwargs={"user_id": 123, "msg": "欢迎登录"}, delay=4) print("📌 主程序运行中... 按 Ctrl+C 退出") try: while True: time.sleep(1) except KeyboardInterrupt: print("\n👋 程序退出") ``` --- ### 🔍 解释说明 | 技术点 | 作用 | |--------|------| | **Redis ZSet** | 有序存储任务，score 为执行时间戳，自动排序，便于高效查询到期任务 | | **ZADD / ZRANGEBYSCORE / ZREM** | 分别用于添加、查询、删除任务 | | **后台线程 `_process_delayed_tasks`** | 持续轮询到期任务并提交给 Celery | | **Celery `send_task`** | 动态发送任务到指定队列 | | **JSON 序列化** | 任务元数据序列化后存入 Redis | --- ### ✅ 优势 - ✅ 支持任意延迟时间（毫秒级精度取决于轮询间隔） - ✅ 天然支持任务去重（可通过唯一 ID 控制） - ✅ 可扩展为优先级队列（score = timestamp + priority_weight） - ✅ 不依赖外部复杂系统（如 RabbitMQ TTL 或专用调度器） --- ### ⚠️ 注意事项 1. **轮询延迟**：当前是每 0.5s 检查一次，若需更高精度可用更短 sleep 或改用 `sleep until next task`。 2. **单点故障**：该调度器若崩溃，未处理的延迟任务仍保留在 Redis 中，重启后可继续处理。 3. **并发安全**：多个实例运行时需避免重复消费，可通过分布式锁（如 Redis Lock）解决。 4. **持久化**：确保 Redis 开启持久化（RDB/AOF），防止断电丢失任务。 --- ###
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