排行榜怎么设计？

排行榜是很常见的一个功能，在社交软件、游戏等各种场景中都有应用，积分、点赞、礼

物、战绩排名等各类排行榜功能，这些排行本质都是基于计数进行排序的。不同的场景会

有细微的设计差异，这里只讲通用的排行榜系统该如何设计，遇到具体的场景再做细微的

调整即可，就算在面试过程中只能答出本文所设计的通用排行榜，也足够了，毕竟对于应

届生也只会考察到这个程度，面试是尽可能多的回答问题，很难追求所有问题都能回答出

来……

技术派中就有排行榜的应用，文档密码获取方式，参考星球置顶帖球友必看：https://

t.zsxq.com/91hPx

✅技派术派 Redis ?用活户活强排行榜（烈推荐）跃排 行 榜 （ ? 强 烈 推 荐 ）

简版可以这样回答：将每个用户的得分作为 zset 中元素的 score，将用户 ID 作为元素的

value。使用 zset 提供的排序功能，可以按照分数从高到低排序。

面试官追问：如果分数相同，按照默认的排序规则会按照 value 值排序，他希望按照时间

顺序排序，也就是分数相同的情况下先上榜的排在前面。

一个可行的方案：

为了实现分数相同按照时间顺序排序，可以将分数 score 设置为一个浮点数，其中整数部

分为得分，小数部分为时间戳

即：score = 分数 + 1 - 时间戳/1e13

此时在分数相同的情况下，时间早的时间戳小，除以一个很大的数后得到的数字就小，被

1 减去以后得到的差就会大，也就实现了分数相同的情况下先上榜的排在前面。

如果面试还希望你聊一些系统设计的思路：

• （1）明晰项目诉求：在这里就是设计出一个根据积分或点赞等数据进行排序。同时关

注请求量，是否需要做高并发/高可用的扩展设计；此外对实时性是否也要要求，追

求强一致性还是最终一致性

• （2）确定业务逻辑：新用户上榜后排行榜要产生变化；用户积分发生变化后调整排名

• （3）架构设计：存储（MySQL/Redis）+服务（是否需要拆分为多个服务）

大体上排行榜由两部分组成，排序结构和信息汇总结构。也就是我们在排行榜上看到的根

据点赞数排出前一百，而信息汇总则是我们点击某一个用户头像可以看到其具体的用户信

息。 系统设计初期，前端同步调用排行榜系统，对于并发量不大的情况，可以直接使用

MySQL 作为存储，直接操作数据库 io 即可，这里数据库的极限在 5000/s。也可以先把全

量数据从数据库里取出来后在内存中进行排序（前提是数据量不大的情况下）

但随着并发量和用户量上升，这种强依赖的同步调用会增加接口延迟。 这时可以增加中

间层，也就是应对接口性能提不上去的三板斧之一（缓存，消息队列，分库分表）。如使

用 Rocket MQ 或 Kafka 等消息队列（MQ）。流量大时可对排行榜系统起到削峰作用，还可

批量插入数据库减少 IO 次数，提高插入效率。

不过，使用 MQ 后要做好幂等处理（八股提问，MQ 的消息幂等有哪些方式可以实现）。

当流量和并发量持续上升，数据库读写锁竞争加剧，可采用主从分离等方式均摊读压力，

当然也可以直接考虑使用 Redis 作为排行榜。利用 Redis 的 sortset 类型排序（这里需要掌

握 zset，相关的八股文也要熟悉，可能会被问到），如排行评论数可使用 ZINCRBY 命令

更新，查询用 ZREVRANGE 命令获取前 N 名排名和分数。 架构上可以由 Redis 作为消费

者，它订阅 MQ 消息，消费时做幂等判断，用 Lua 脚本保证操作原子性。（这段话可以作

为经典话术使用）

总结：

针对排行榜，简单的就直接可以使用 Redis 排序，但如果需要保证时间戳小的在前面就需

要做一点小处理。

面对设计一个通用的排行榜系统，考察系统设计能力，这里就可以从前面列举的方法论进

行展开。

PS：其实在整个分析过程中大家可以发现，场景题其实就会把我们背的那些八股和技术

运用起来，所以在学习场景题的时候就可以把八股文进行问题，有点像单词背不住就去读

阅读文章，在读文章的时候记住八股文，在上面的分析过程中我也有几处进行了随机的八

股提问。排行榜这个过程系统设计过程中有用到 MQ，那是不是可以顺带复习一下 MQ 的

相关八股呢？

• （1）如何保证 MQ 的消息幂等性？

• （2）MQ 的推模式和拉模式是什么？

• （3）如何保证 MQ 消息不丢？

……