Redis的zset 面试汇总

🧠 一、ZSet 是什么？

ZSet（Sorted Set）= 有序集合

• 元素 不重复（唯一 key），但可以有相同的分值（score）。

• 元素按照 score 从小到大排序。

• 支持按 score 范围 / 排名区间 查询，非常高效。

语法示例：

 

ZADD user_score 80 user1 ZADD user_score 95 user2 ZADD user_score 70 user3 ZRANGE user_score 0 -1 WITHSCORES # -> [(user3,70), (user1,80), (user2,95)]

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🧩 二、ZSet 的底层原理（重点考点）

ZSet 是 Redis 内部比较复杂的结构之一 —— 实际上是由 两种数据结构组合 实现的：

组件	作用	复杂度
dict（哈希表）	存放成员到分值的映射（member → score）	O(1)
skiplist（跳表）	存放分值到成员的排序关系（score → member）	O(logN)

Redis 会同时维护这两个结构以保证：

• 通过成员快速查找分值（dict）

• 通过分值范围快速排序和遍历（skiplist）

✅ 跳表（skiplist）原理简述

• 跳表是一种多层链表结构，通过“多级索引”加速查找，类似于二分查找。

• 时间复杂度：O(logN)

• 插入、删除、范围扫描都非常高效。

跳表示意：

 

Level 3: ----> 10 ----------------> 80 -------> 150 Level 2: -> 5 ----> 10 ----> 50 ----> 80 ----> 120 ----> 150 Level 1: -> 1 -> 5 -> 10 -> 30 -> 50 -> 80 -> 100 -> 120 -> 150

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⚙️ 三、常用命令与时间复杂度

操作	命令	时间复杂度	说明
插入/更新	ZADD key score member	O(logN)	若成员存在则更新分值
删除	ZREM key member	O(logN)	同时从 dict 与 skiplist 删除
按分值范围查	ZRANGEBYSCORE key min max	O(logN + M)	M 为返回数量
按排名范围查	ZRANGE key start stop	O(logN + M)	支持逆序
查成员分值	ZSCORE key member	O(1)	从 dict 查
查排名	ZRANK key member	O(logN)	从 skiplist 查
增加分值	ZINCRBY key increment member	O(logN)	自动更新位置
删除区间	ZREMRANGEBYSCORE key min max	O(logN + M)	范围删除
集合并集	ZUNIONSTORE / ZINTERSTORE	O(N logN)	分值加权合并

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🚀 四、使用场景（高频面试题）

✅ 1. 排行榜系统（最经典）

场景： 游戏积分榜、电商热度榜、内容点赞排行等
设计：

 

ZADD rank_board 120 user1 ZADD rank_board 300 user2 ZADD rank_board 250 user3# 获取前 10 名 ZREVRANGE rank_board 0 9 WITHSCORES # 查询某用户排名 ZREVRANK rank_board user3

优势：

• 实时更新分值。

• 可快速取前 N 名、后 N 名、某区间段。

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✅ 2. 延迟队列（基于 score 存时间戳）

场景： 定时任务、重试队列、延迟通知等

思路：

• score = 任务执行时间戳

• 定时轮询当前时间 ≤ score 的任务

 

ZADD delay_queue 1690000010 "taskA" ZADD delay_queue 1690000050 "taskB"# 定时扫描可执行任务 ZRANGEBYSCORE delay_queue -inf $(date +%s) # 执行后删除 ZREM delay_queue taskA

优点：

• 不依赖外部消息系统

• 可控制延迟精度（秒级）

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✅ 3. 热点数据 Top-N

场景： 内容推荐、最热文章、热门搜索词
思路：

• 每次访问调用 ZINCRBY 累加热度

• 定时取前 N 名显示

 

ZINCRBY hot_words 1 "chatgpt" ZREVRANGE hot_words 0 9 WITHSCORES

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✅ 4. 权重队列 / 任务优先级

场景： 风控任务、风控规则优先级处理

• score = 权重（越高优先级越高）

• 用 ZPOPMAX 每次取最高优先级任务处理

 

ZADD task_queue 10 "low_task" ZADD task_queue 100 "urgent_task" ZPOPMAX task_queue

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✅ 5. 用户活跃度 / 打分系统

• 用户行为打分、信用评分、综合指标

• 可存历史分数，定期做 decay（衰减）

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💡 五、ZSet 的优缺点

优势	说明
有序、可快速范围查询	按分值排序，支持分页、区间
插入、删除、查找效率高	跳表 O(logN)
支持原子操作	不需要事务就能安全并发修改
数据量大也能稳定性能	比 list 链表结构高效

缺点	说明
内存占用较高	维护 skiplist + dict
无法去重按值排序（只能按 score）	需自行定义 score 规则
不支持按 value 排序	必须以 score 为序

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🧮 六、与其他数据结构对比（面试延伸题）

类型	是否排序	是否唯一	查询复杂度	典型场景
String	否	是（键唯一）	O(1)	KV 存储
List	按插入顺序	可重复	O(N)	消息队列
Set	无序	唯一	O(1)	去重集合
ZSet	✅ 有序	✅ 唯一	O(logN)	排行榜、延迟队列、TopN

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🧠 七、面试高频问法（及标准答法）

① ZSet 底层实现是什么？

跳表（skiplist）+ 哈希表（dict）。
跳表用于按分值排序，哈希表用于 O(1) 查找分值。

② 插入和查询的复杂度是多少？

O(logN) 插入，O(1) 查找，O(logN+M) 范围查。

③ 为什么不用红黑树？

Redis 选择跳表主要因为：

• 插入/删除更简单；

• 实现更直观；

• 更适合范围遍历；

• 占用内存少，性能稳定。

④ 怎么实现延迟队列？

score 存未来执行时间戳，定期 ZRANGEBYSCORE 拉取可执行任务。

⑤ 怎么实现排行榜 TopN？

score 存积分，ZREVRANGE 取前 N 名。

⑥ 如果有 1 亿个用户，取前 100 名怎么优化？

用 ZSet 存局部排行榜 + 分片聚合；
或者采用 Top-K 算法（如 Min-Heap）+ 定期同步 Redis。

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🧰 八、实战优化建议

• ⚙️ pipeline 批量写入：避免多次网络往返。

• 🧩 热榜分层缓存：TopN 存本地内存，底层数据异步更新。

• 🔄 分布式排行榜：按业务分片多个 ZSet，合并时在应用层聚合。

• ⏳ 数据过期策略：结合 TTL 或周期性清理。

• 💾 持久化：RDB/AOF 支持 ZSet，重启不丢失。

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✅ 总结记忆卡

模块	内容
底层结构	dict + skiplist
复杂度	插入/删除 O(logN)，查找 O(1)
常用命令	ZADD, ZRANGE, ZREVRANK, ZINCRBY, ZREMRANGEBYSCORE
典型场景	排行榜、延迟队列、TopN、权重队列
优势	有序、高性能、原子操作
缺点	内存占用较高，按 value 排序不支持