本文主要是介绍你在项目中负责积分排行榜功能，说说看你们排行榜怎么设计实现的？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
你在项目中负责积分排行榜功能，说说看你们排行榜怎么设计实现的？
我们的排行榜功能分为两部分：一个是当前赛季排行榜，一个是历史排行榜。
因为我们的产品设计是每个月为一个赛季，月初清零积分记录，这样学员就有持续的动力去学习。这就有了赛季的概念，因此也就有了当前赛季榜单和历史榜单的区分，其实现思路也不一样。
首先说当前赛季榜单，我们采用了Redis的SortedSet来实现。member是用户id，score就是当月积分总值。每当用户产生积分行为的时候，获取积分时，就会更新score值。这样Redis就会自动形成榜单了。非常方便且高效。
然后再说历史榜单，历史榜单肯定是保存到数据库了。不过由于数据过多，所以需要对数据做水平拆分，我们目前的思路是按照赛季来拆分，也就是每一个赛季的榜单单独一张表。这样做有几个好处：
- 拆分数据时比较自然，无需做额外处理
- 查询数据时往往都是按照赛季来查询，这样一次只需要查一张表，不存在跨表查询问题因此我们就不需要用到分库分表的插件了，直接在业务层利用MybatisPlus就可以实现动态表名，动态插入了。简单高效。
我们会利用一个定时任务在每月初生成上赛季的榜单表，然后再用一个定时任务读取Redis中的上赛季榜单数据，持久化到数据库中。最后再有一个定时任务清理Redis中的历史数据。
这里要说明一下，这里三个任务是有关联的，之所以让任务分开定义，是为了避免任务耦合。这样在部分任务失败时，可以单独重试，无需所有任务从头重试。
当然，最终我们肯定要确保这三个任务的执行顺序，一定是依次执行的。
你们使用Redis的SortedSet来保存榜单数据，如果用户量非常多怎么办
首先Redis的SortedSet底层利用了跳表机制，性能还是非常不错的。即便有百万级别的用户量，利用SortedSet也没什么问题，性能上也能得到保证。在我们的项目用户量下，完全足够。
当系统用户量规模达到数千万，乃至数亿时，我们可以采用分治的思想，将用户数据按照积分范围划分为多个桶。
然后为每个桶创建一个SortedSet类型的key，这样就可以将数据分散，减少单个KEY的数据规模了。
而要计算排名时，只需要按照范围查询出用户积分所在的桶，再累加分值范围比他高的桶的用户数量即可。依然非常简单、高效。
你们使用历史榜单采用的定时任务框架是哪个？处理数百万的榜单数据时任务是如何分片的？你们是如何确保多个任务依次执行的呢？
我们采用的是XXL-JOB框架。
XXL-JOB自带任务分片广播机制，每一个任务执行器都能通过API得到自己的分片编号、总分片数量。在做榜单数据批处理时，我们是按照分页查询的方式：
- 每个执行器的读取的起始页都是自己的分片编号+1，例如第一个执行器，其起始页就是1，第二个执行器，其起始页就是2，以此类推
- 然后不是逐页查询，而是有一个页的跨度，跨度值就是分片总数量。例如分了3片，那么跨度就是3此时，第一个分片处理的数据就是第1、4、7、10、13等几页数据，第二个分片处理的就是第2、5、8、11、14等页的数据，第三个分片处理的就是第3、6、9、12、15等页的数据。
这样就能确保所有数据都会被处理，而且每一个执行器都执行的是不同的数据了。
最后，要确保多个任务的执行顺序，可以利用XXL-JOB中的子任务功能。比如有任务A、B、C，要按照字母顺序依次执行，我们就可以将C设置为B的子任务，再将B设置为A的子任务。然后给A设置一个触发器。
这样，当A触发时，就会依次执行这三个任务了。
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