Redis Zset 类型全解析

文章目录

• 1.引言
• 2.Zset 类型的核心特性
• • 与 Set、List 的关键差异
• 3.Zset 类型核心命令
• • 3.1 元素添加与基础查询：zadd、zrange
  • • zadd
      • zrange
  • 3.2 元素计数：zcard、zcount
  • • zcard
      • zcount
  • 3.3 排序与排名查询：zrevrange、zrangebyscore、zrank、zrevrank、zscore
  • • zrevrange
      • zrangebyscore
      • zrank
      • zrevrank
      • zscore
  • 3.4 元素删除：zpopmax、bzpopmax、zpopmin、bzpopmin、zrem、zremrangebyrank、zremrangebyscore
  • • zpopmax
      • bzpopmax
      • zpopmin
      • bzpopmin
      • zremrangebyrank
      • zremrangebyscore
  • 3.5 元素分数修改：zincrby
  • 3.6 集合间运算：zinterstore、zunionstore
  • • zinterstore
      • zunionstore
  • 3.7 小结
• 4.Zset 类型的底层编码
• • 跳表（skiplist）的核心原理
• 5. Zset 类型的核心应用场景
• • 5.1 排行榜系统（微博、热搜、游戏天梯、成绩...）
  • 5.2 带权重的消息队列
  • 5.3 业务视角
• 6.小结

1.引言

在 Redis 常用数据类型中，Zset（有序集合）是兼顾 “元素唯一性” 与 “排序性” 的核心类型 —— 它在 Set “去重” 基础上，为每个元素绑定一个score（分数），通过分数实现 “升序 / 降序排列”。从热搜排行榜、游戏天梯到成绩排名，Zset 凭借高效的排序与查询能力，成为分布式系统中 “有序数据管理” 的关键工具。本文将从核心特性出发，逐条拆解命令、解析底层编码，再结合实际业务场景说明应用逻辑，帮你吃透 Zset 类型的所有关键知识点。

2.Zset 类型的核心特性

Zset 的设计是 “Set 的去重能力” 与 “排序需求” 的结合

• 元素唯一性：与 Set 一致，Zset 中不会存在重复member（元素），即使重复添加（如zadd zset1 10 a 20 a），最终也只会保留 1 个a，且score以最后一次添加为准；
• 排序性：每个member对应一个score（浮点类型），Zset 会按score自动排序（默认升序）；若score相同，则按member的 “字典序”（二进制存储顺序）排序；
• 双重查询能力：支持两种查询维度 —— 按score范围查询元素（如 “分数 100-200 的用户”），或按排名（下标）查询元素（如 “前 10 名用户”）。

与 Set、List 的关键差异

3.Zset 类型核心命令

3.1 元素添加与基础查询：zadd、zrange

zadd

zadd key [NX|XX] [LT|GT] [CH] [INCR] score member [score member ...]

• 功能：向 Zset 中添加 1 个或多个 “score+member” 对；支持多种可选参数，适配不同业务需求。
• 关键参数说明：
  • NX：仅当member不存在时添加，存在则忽略；
  • XX：仅当member存在时更新score，不存在则忽略；
  • LT：仅当新score小于原score时更新；
  • GT：仅当新score大于原score时更新；
  • CH：返回值包含 “新增元素个数 + 更新score的元素个数”（默认仅返回新增个数）；
  • INCR：将score视为增量（如zadd zset1 INCR 2 a，若a已存在，score+2）。
• 时间复杂度：O (logN)（N 为 Zset 元素总数，需找到score对应排序位置）。
• 返回值：默认返回 “新增元素个数”；指定CH时返回 “新增 + 更新元素总数”；指定INCR时返回更新后的score。

zrange

zrange key start stop [WITHSCORES]

• 功能：按 “升序” 获取 Zset 中[start, stop]排名区间的元素（start=0为第一名，stop=-1为最后一名）；指定WITHSCORES时，同时返回元素的score。
• 时间复杂度：O (logN + M)（N 为 Zset 总数，M 为查询区间的元素个数）。
• 返回值：默认返回元素列表；指定WITHSCORES时，返回 “元素 1+score1 + 元素 2+score2” 的列表。

nx:

xx:

LT:

GT:

CH： 默认情况下zadd返回的是本次新增的元素个数。指定CH后，返回值还包含本次更新的元素个数

INCR：

3.2 元素计数：zcard、zcount

zcard

zcard key

• 功能：获取 Zset 中的元素总个数（类似 Set 的scard）。
• 时间复杂度：O (1)（底层维护元素计数器，直接返回）。
• 返回值：元素个数（Key 不存在时返回 0）。

zcount

zcount key min max

• 功能：获取 Zset 中score在[min, max]区间内的元素个数（默认闭区间，可通过(min或max)表示开区间）。
• 特殊符号：inf表示正无穷（如+inf），-inf表示负无穷（如-inf），可用于 “所有小于 X” 或 “所有大于 Y” 的场景。
• 时间复杂度：O (logN)（通过score定位区间边界，无需遍历元素）。
• 返回值：区间内的元素个数

开区间表示：
96变成开区间

97 变开区间

这个设定比较反直觉，不过考虑到兼容性（在其他广泛使用的软件也采用了这样的设定）一改全要改，成本高

min、max可以写成 浮点数。
在浮点数中： inf：无穷大 -inf：负无穷大

3.3 排序与排名查询：zrevrange、zrangebyscore、zrank、zrevrank、zscore

zrevrange

zrevrange key start stop [WITHSCORES]

• 功能：按 “降序” 获取 Zset 中[start, stop]排名区间的元素（start=0为score最高的第一名），与zrange逻辑相反。
• 时间复杂度：O(logN + M)。

zrangebyscore

zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

• 功能：按 “升序” 获取score在[min, max]区间内的元素；支持LIMIT分页（offset为起始位置，count为获取个数），功能与zrange互补。
• 注意：该命令未来可能被zrange合并，建议优先使用zrange。
• 时间复杂度：O(logN + M)。

zrank

zrank key member

• 功能：获取member在 Zset 中的 “升序排名”（rank=0为第一名，即score最小的）。
• 时间复杂度：O (logN)（基于跳表快速定位元素）。
• 返回值：排名（member不存在时返回nil）。

zrevrank

zrevrank key member

• 功能：获取member在 Zset 中的 “降序排名”（rank=0为第一名，即score最大的），与zrank逻辑相反。

zscore

zscore key member

• 功能：获取指定member对应的score。
• 时间复杂度：O (1)（Redis 对该操作做特殊优化，通过哈希表直接映射member到score，牺牲少量空间换效率）。
• 返回值：score（浮点型字符串，member不存在时返回nil）。

3.4 元素删除：zpopmax、bzpopmax、zpopmin、bzpopmin、zrem、zremrangebyrank、zremrangebyscore

zpopmax

zpopmax key [count]

• 功能：按 “降序” 删除并返回count个score最大的元素（默认count=1，删除 1 个）。
• 时间复杂度：O (logN * M)（M 为删除的元素个数，每个元素删除需定位）。
• 返回值：默认返回 “元素 + score” 的列表；count>1时返回多个 “元素 + score” 对。

score相同，只删一个

此处删除最大值，在有序集合，也就是尾删。尾删可以把最后一个元素的位置特殊记录下来，后续删除就可以O（1）了。不过redis源码中没有采用，虽然记录了“尾部”，不过还是调用了 通用的删除函数（给定一个member，查找后删除）
存在优化空间，不过优先级不高，一般优化还是先找到瓶颈，再针对性能降序优化。其次log N 在N不是特别特别大的时候，和O（1）是差不多的。

bzpopmax

bzpopmax key [key ...] timeout

• 功能：zpopmax的阻塞版本 —— 若所有 Key 对应的 Zset 为空，阻塞timeout秒（timeout=0表示永久阻塞）；直到任一 Zset 有元素，删除并返回score最大的元素。
• 时间复杂度：O (logN)（单个元素删除时间）。

为空阻塞，直到添加元素时返回max

有元素就会直接返回，直到再次空。

时间复杂度：O（logN） 通用方法删除最大值所用时间。

zpopmin

zpopmin key [count]

• 功能：按 “升序” 删除并返回count个score最小的元素，与zpopmax逻辑相反。
• 时间复杂度：O(logN * M)。

bzpopmin

bzpopmin key [key ...] timeout

• 功能：zpopmin的阻塞版本，逻辑与bzpopmax一致，仅删除score最小的元素。
• 时间复杂度：O(logN)。

zremrangebyrank

zremrangebyrank key start stop

• 功能：按 “升序排名” 删除[start, stop]区间内的元素（start=0为第一名，stop=-1为所有元素）。
• 时间复杂度：O (logN + M)（M 为删除的元素个数）。
• 返回值：成功删除的元素个数。

zremrangebyscore

zremrangebyscore key min max

• 功能：按score范围删除[min, max]区间内的元素（默认闭区间，支持(min或max)表示开区间，-inf/+inf表示负无穷 / 正无穷）。
• 时间复杂度：O (logN + M)（定位score边界为 O (logN)，删除元素为 O (M)）。
• 返回值：成功删除的元素个数。

3.5 元素分数修改：zincrby

zincrby key increment member

• 功能：对 Zset 中指定member的score进行 “增量修改”（increment为正数时score增加，为负数时score减少）；若member不存在，会自动创建并将score设为increment。
• 关键特性：修改score后，Zset 会自动重新排序，保证元素仍按score升序排列。
• 时间复杂度：O (logN)（修改后需重新定位元素位置）。

不光修改分数内容，也会移动元素位置保证有序集合是升序的。

小数：

3.6 集合间运算：zinterstore、zunionstore

这类命令用于计算多个 Zset 的 “交集”“并集”，并将结果存储到新 Zset 中，支持权重设置与分数聚合规则，是 Zset 处理 “多维度有序数据” 的核心工具。

zinterstore

zinterstore destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]

• 功能：计算numkeys个 Zset 的 “交集”（仅保留所有 Zset 中都存在的member），将结果存储到destination中；若destination已存在，会先清空原有元素。
• 关键参数说明：
  • numkeys：指定参与交集运算的 Zset 个数（必须为正整数）；
  • WEIGHTS：为每个 Zset 设置 “权重系数”，计算时member的score会乘以对应权重（默认权重为 1）；
  • AGGREGATE：指定交集后member的score聚合规则（SUM：分数求和，默认；MIN：取最小分数；MAX：取最大分数）。
• 时间复杂度：O（N_K）+O（M_log（M））
• 返回值：交集结果的元素个数。

N：最小的集合的元素个数
K：集合的个数
M：最终结果的集合元素的个数

化简：K一般不多，近似1。N和M认为是同一数量级（近似）==》O（M*log(M))

默认就是相加

带权：

改变运算方式：取最大

取最小

zunionstore

zunionstore destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]

• 功能：计算numkeys个 Zset 的 “并集”（保留所有 Zset 中存在的member，自动去重），将结果存储到destination中；参数逻辑与zinterstore一致，仅运算规则不同（并集 vs 交集）。
• 返回值：并集结果的元素个数。

默认运算方式是求和

带权重：

最大/小值：

3.7 小结

4.Zset 类型的底层编码

• 如果有序集合中元素个数少/单个元素体积小 ： ziplist （压缩列表，节省空间）（6.2.0版本后引入了listpack，替代ziplist）
• 如果有序集合中元素个数多/单个元素体积大 ： skiplist（跳表）

跳表：复杂链表

跳表上查询元素的时间复杂度：O（logN)
类似二叉搜索树，相比于树形结构，更适合按照范围获取元素。

跳表（skiplist）的核心原理

Zset 的skiplist编码是其高效排序的关键，本质是 “多层有序链表”，通过 “索引层” 减少查询时的遍历次数：

1. 结构组成：跳表包含 “底层有序链表” 和多层 “索引链表”—— 底层链表存储所有member（按score升序），索引层仅存储部分member，高层索引的 “跨度” 大于低层索引；
2. 查询逻辑：从最高层索引开始，按score比较，若当前元素的score小于目标值，跳至下一个元素；若大于目标值，降至下一层索引继续查询，直到底层链表找到目标元素；
3. 效率优势：跳表的查询、插入、删除时间复杂度均为 O (logN)，且相比红黑树（同样 O (logN)），跳表的 “范围查询”（如zrange）更高效（无需中序遍历，直接遍历底层链表区间）。

简单点说就是有多层索引，然后越高级的索引表中，索引的数量越少，从最高级的索引开始遍历，如果是升序的话，比索引大继续遍历，比索引小就找到一个范围，然后根据这个范围在下一层索引里找，一直锁定到原始数据的范围，再在这个范围中遍历。这样到达logN ，类似二分，不过不是按照中分的，是范围分。

5. Zset 类型的核心应用场景

5.1 排行榜系统（微博、热搜、游戏天梯、成绩…）

比如游戏的排行，只需要把玩家信息和对应的分数放到有序集合中即可。随着分数发生变化，使用zincrby修改，排行榜的顺序也会自动调整。

像排行榜这种使用到的内存并不大，假设4字节存userid 8字节存score。一个玩家也就12字节，一亿玩家–》12亿字节 差不多是1.2GB。
像王者荣耀的战力系统，胜场战力，挑战战力，巅峰系数等待，可以通过ziterstore/zunionstore提供的加权重的方式处理。
再比如热点事件，浏览量、点赞量、转发量、评论量 ，这些权重怎么分配，也可以提供weight去设置。

zset是一个选择，如果有些场景可以用到有序集合，又不方便使用redis，可以考虑其他方式的有序集合。

5.2 带权重的消息队列

传统消息队列（如 List 实现）无法按 “优先级” 处理消息，而 Zset 可通过score设置消息优先级（score越大优先级越高），实现 “高优先级消息优先消费”，适用于 “订单处理（VIP 订单优先）”“告警通知（紧急告警优先）” 等场景。

5.3 业务视角

选择是否用 Zset，需判断业务需求是否符合以下核心特征：

• 需求 1：数据需按指定指标排序（如排行榜、优先级队列）——Zset 按score自动排序，无需额外维护排序逻辑；
• 需求 2：需按范围快速查询 / 统计（如分数区间、时间范围）——zrangebyscore/zcount命令支持 O (logN)级别的范围操作；
• 需求 3：需多维度数据聚合（如多标签匹配、多指标评分）——zinterstore/zunionstore支持权重聚合，灵活计算交集 / 并集。

6.小结

Redis Zset 类型的核心价值在于 “有序性 + 高效性”—— 它在 Set “去重” 基础上，通过score实现自动排序，同时借助跳表底层结构，保证增删查及范围操作的高效性，是分布式系统中 “有序数据管理” 的核心工具。
建议：

1. 合理设计score：score不仅是排序依据，还可结合业务需求承载 “优先级”“时间戳”“权重” 等信息（如用时间戳实现时间范围查询），提升 Zset 的复用性；
2. 控制 Zset 大小：单个 Zset 的元素个数建议不超过 10 万，超过后采用 “分桶存储”（如按用户 ID 哈希分桶、按时间分桶），避免跳表层级过深导致性能下降；
3. 优先用zrevrange替代zrange：排行榜、优先级队列等场景多需 “降序” 展示（如分数最高在前），zrevrange可直接返回降序结果，无需额外处理。

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