主要观点总结
本文主要探讨了亿级用户排行榜的设计问题，从数据库的选择到Redis的使用，再到内存优化和分片存储等方案进行了详细阐述。文章还介绍了实现方案中的分治思想，包括按区间拆分、动态路由和聚合查询等。同时，文章也指出了在使用Redis时可能遇到的问题，如热Key问题、内存爆炸和数据持久化风险等，并给出了相应的解决方案。
关键观点总结
关键观点1: 数据库选择问题
对于亿级用户排行榜的设计，单纯使用数据库的order by方式在高并发实时更新的场景下会彻底崩盘，需要使用Redis等内存数据库来应对。
关键观点2: Redis的优势
Redis的zset有序集合结构适合用于排行榜的设计，其排序快、可扩展性强，能轻松应对高并发。Redis的数据全放内存，避免磁盘读写，核心操作秒回。
关键观点3: Redis可能遇到的问题及解决方案
Redis在应对亿级数据时可能遇到热Key问题、内存爆炸和数据持久化风险等，可以通过多级缓存、分片存储和异步双写等方式进行优化和解决。
关键观点4: 实现方案中的分治思想
按照区间拆分、动态路由和聚合查询等思路，将排行榜切成小块进行处理，可以提高查询效率和性能。
关键观点5: 其他注意事项
文章还提到了其他注意事项，如慎用ZREVRANGE类全量操作、警惕黑马用户冲击分片策略、内存爆炸与性能抖动等问题，以及数据迁移和离职交接时可能出现的风险。
文章预览
码小辫 百 万 粉 丝认证 号 点击关注后，你不仅获得一个找资源的工具，更获得一个有趣的灵魂 ▶ ▶ ▶ 前言 分享一道网上很火的腾讯面试题: 亿级用户排行榜怎么设计呢？换种说法，王者荣耀亿级排行榜，如何设计？ 本文田螺哥从面试的角度，跟大家一起探讨一下，如何回答更好呢？ 数据库的order by为什么不行？ 为什么Redis是排行榜的“扛把子”？ Redis扛亿级数据可能存在哪些问题以及对应解决方案 实现方案：分治 巨人的肩膀，前人踩过的坑 1. 数据库的order by 很多小伙伴， 一提到排行榜，就想到数据库的order by 。 比如微信运动的步数排行： select * from user_info order by step desc 这个实现没有问题的，如果表的数据量少的话，反而推荐这样实现。如果数据量多呢。则存在问题，尤其还涉及亿级的数据量时~ 在亿级用户+高并发实时更新的场
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