大家好，我是你们的技术分享伙伴小米！今天我们来聊聊一个非常有趣的话题——如何设计一个排行榜。在这个互联网时代，无论是游戏、学习平台，还是各种社交应用，排行榜都是用户互动和竞争的核心功能之一。而如何设计一个高效、实时更新的排行榜，是一个充满挑战性的问题。今天，我们就一起来探讨一下如何在个人实战中设计出一个既高效又实用的排行榜系统！
需求分析在设计排行榜之前，我们需要明确以下需求：
个人总得分和总排名实时更新：用户在完成任务或挑战后，得分和排名能够立刻反映在排行榜上。
个人排行榜多维度展示：排行榜不仅按分数排序，还要展示时间、次数、正确率等多维度信息。
支持日榜、过去N日榜滚动更新：排行榜要能够按天滚动更新，展示过去N天内的表现。
接下来，我们来详细看看设计排行榜的几个方案，以及如何一步步优化它们。
方案1：每日一个滚动榜，当日汇聚（费时间）首先，我们可以考虑最简单的方案——每日一个滚动榜。在这个方案中，我们记录每天的排行榜，并维护一个滚动榜。加分时，分数会同时写入当天的排行榜和滚动榜。到每天零点，我们会运行一个工具，将前几天的数据累加到当天的滚动榜上。
举个例子，假设我们要维护一个7天的滚动榜。每天零点时，我们读取过去6天的排行榜数据，将它们累加到当天的滚动榜上，从而得到一个最新的7天滚动榜。
这种方法的优点是实现简单，但是存在一个致命缺陷——时间复杂度太高。对于7天的滚动榜还好，只需要读取过去6天的数据，但如果是100天的滚动榜，那么需要读取过去99天的数据，显然是不可接受的。
方案2：全局N个滚动榜同时写（费空间）为了解决方案1的时间复杂度问题，我们可以考虑提前写入未来的榜单。在这个方案中，每次加分操作不仅会更新当天的滚动榜，还会同时更新未来N-1天的滚动榜。
比如，在7天的滚动榜中，每次加分操作需要更新7个榜单。这样一来，到了每日零点，滚动榜可以立即生效，不需要再等待离线作业的完成。
这种方案的优点是实时更新，但缺点也显而易见——空间消耗巨大。对于7天滚动榜，每次写操作更新7个榜单还勉强可以接受，但对于百日榜，每次写操作就需要更新100个榜单，空间消耗非常大。以1000万用户为例，百日榜单大约消耗1GB内存，这在高并发场景下是非常巨大的负担。
方案3：实时更新，常数次写操作（优选）有没有一种方法，既能实时更新，又能控制写操作的数量，不随着N的增加而增加呢？答案是有的！我们可以采用一个实时更新+差分计算的方案。
在这个方案中，我们仍然记录每天的排行榜和一个全局滚动榜。在加分时，同时更新当天的排行榜和全局滚动榜。不过，与前两个方案不同的是，我们将每日零点的离线作业改为从全局榜中减去过期的数据，从而实现滚动更新。
具体来说，假设我们要维护一个7天滚动榜。在每天零点时，我们会从全局榜中减去第8天前的数据（即第1天的数据），再将当天的数据加上去。这样，新的7天滚动榜就生成了。
这个方案的优点在于，每次写操作的时间复杂度为O(1)，因为我们只需更新当天的数据和从全局榜中减去一份数据即可。尽管每天仍然需要一次离线作业，但通过提前准备好差分榜，零点时的滚动更新可以立即完成，实现了常数次写操作下的实时更新。
方案的对比与总结三个方案各有优缺点，具体如下：
方案1：每日一个滚动榜，当日汇聚
优点：实现简单
缺点：时间复杂度高，滚动榜N值增大时效率降低
方案2：全局N个滚动榜同时写
优点：实时更新，无需等待离线作业
缺点：空间消耗大，N值增大时内存占用过高
方案3：实时更新，常数次写操作
优点：常数次写操作，时间复杂度低，能实时更新
缺点：需要每日零点的离线作业，但整体效率较高
经过对比分析，我们可以看出，方案3是最优选择。它在保持实时更新的同时，控制了空间消耗，并且通过差分计算大幅降低了写操作的复杂度，非常适合高并发和大规模用户的排行榜设计。
实战中的应用在实际项目中，方案3的思路可以广泛应用于各种排行榜设计，如游戏积分榜、学习排名、社交互动榜等。同时，为了进一步优化系统性能，可以结合缓存、分布式存储等技术手段，确保排行榜在高并发情况下依然能够高效运行。
END排行榜系统的设计看似简单，但当涉及到大规模用户和高并发场景时，如何实现高效、实时的更新就变得非常具有挑战性。希望今天的分享能为大家在实际项目中设计高效的排行榜系统提供一些思路和灵感。
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