初学Redis（4）——简单实现Redis缓存中的排序功能

在实现缓存排序功能之前，必须先明白这一功能的合理性。不妨思考一下，既然可以在数据库中排序，为什么还要把排序功能放在缓存中实现呢？这里简单总结了两个原因：首先，排序会增加数据库的负载，难以支撑高并发的应用；其次，在缓存中排序不会遇到表锁定的问题。Redis恰好提供了排序功能，使我们可以方便地实现缓存排序。

Redis中用于实现排序功能的是SORT命令。该命令提供了多种参数，可以对列表，集合和有序集合进行排序。SORT命令格式如下：

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SORT key [BY pattern] [LIMIT offset count] [GET pattern [GET pattern ...]] [ASC | DESC] [ALPHA] [STORE destination]

BY参数用于指定排序字段，功能类似于SQL中的order by。对于列表和集合而言，仅按照它们的值进行排序往往没有实际意义。以函数Cache2Hash返回的集合为例（实际上返回的是集合键），该集合中存储的是一系列完整的哈希键，只按照这些键进行排序，结果无非是按照数字或字典顺序排列，其用处显然不大。这是因为真正存储行数据的是哈希结构本身，而非哈希键。假设集合键为"resultset.hash:123456"，集合中每个哈希键对应的哈希结构中都有一个名为“timestamp”的字段，现在要把集合中的所有哈希键按照timestamp字段进行排序，这时，只需执行以下命令：

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SORT resultset.hash:123456 BY *->timestamp

从上例可以看出，BY的真正威力在于它可以让SORT命令按照一个指定的外部键的外部字段进行排序。SORT用集合resultset.hash:123456中的每个值（即每个哈希键）替换BY参数后的第一个“*”，并依据“->”后面给出的字段获取其值，最后根据这些字段值对哈希键进行排序。

LIMIT参数用于限制排序以后返回元素的数量，功能类似于SQL中的limit。该参数接受另外两个参数，即offset和count，LIMIT offset count表示跳过前offset个元素，返回之后的连续count个元素。可见，LIMIT参数可以用于实现分页功能。

GET参数用于返回指定的字段值。以集合resultset.hash:123456为例，使用BY参数对集合中的所有哈希键按照哈希结构中的timestamp字段排序后，SORT命令返回所有排序之后的哈希键。如果某个请求需要不是键而是某些字段值，这时就要使用GET参数，使SORT命令返回指定字段值。假设除timestamp字段以外，集合中每个哈希键对应的哈希结构中还有一个名为“id”的字段，通过以下命令可以使SORT返回按照timestamp排序以后的每个哈希键对应的哈希结构中的timestamp和id值：

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SORT resultset.hash:123456 BY *->timestamp GET *->timestamp GET *->id

SORT用集合resultset.hash:123456中的每个值（即每个哈希键）替换GET参数之后的第一个“*”，并将其作为返回值。值得注意的是，利用GET
#能够得到集合中的哈希键本身。

ASC和DESC参数用于指定排序顺序（默认为ASC，即从低到高），ALPHA参数用于按照字典顺序排列非数字元素。

STORE参数用于将SORT命令的返回值，即排序结果存入一个指定的列表。加上STORE参数后，SORT命令的返回值就变为排序结果的个数。

下面的代码实现了按照哈希的某个字段对集合中的哈希键排序，并将结果存入列表的过程：

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// 该函数对集合中的所有HASH键进行排序，排序依据是HASH键所对应的HASH中的某个字段，

// 排序结果被存入一个LIST结构，LIST键应当包含结果集标识符和排序字段标识符，

// 形如“sorted:123456:1234”

string SortHash(sql::Connection *mysql_connection,

redisContext *redis_connection,

const string &resultset_id,

const string &sort_field,

int offset, int count, int order, int ttl) {

// 只考虑存储HASH键的SET

string redis_row_set_key = "resultset.hash:" + resultset_id;

redisReply *reply;

// 检测SET是否存在

reply = static_cast<redisReply*>(redisCommand(redis_connection,

"EXISTS %s",

redis_row_set_key.c_str()));

if (reply->integer == 0) {

freeReplyObject(reply);

throw runtime_error("FAILURE - no resultsets");

} else {

freeReplyObject(reply);

}

string field_md5 = md5(sort_field); // 利用MD5排除排序字段中空格造成的影响

// 将排序结果存入该LIST

string redis_sorted_list_key = "sorted:" + resultset_id + ":" + field_md5;

string by("*->" + sort_field); //确定排序字段

string ord = (order == 1) ? "ASC" : "DESC"; //order==1时按照升序排列；否则为降序

stringstream ofsstream, cntstream;

ofsstream << offset;

cntstream << count;

// 执行排序命令，并把排序结果存入LIST

reply = static_cast<redisReply*>(redisCommand(

redis_connection,

"SORT %s BY %s LIMIT %s %s GET %s ALPHA STORE %s",

redis_row_set_key.c_str(),

by.c_str(),

ofsstream.str().c_str(),

cntstream.str().c_str(),

"#",

redis_sorted_list_key.c_str()));

freeReplyObject(reply);

stringstream ttlstream;

ttlstream << ttl;

// 设置LIST的过期时间

reply = static_cast<redisReply*>(redisCommand(redis_connection,

"EXPIRE %s %s",

redis_sorted_list_key.c_str(),

ttlstream.str().c_str()));

freeReplyObject(reply);

return redis_sorted_list_key; // 返回LIST键，以便于其他函数获取该LIST中的内容

显然，对结果集中的哈希键进行排序要比对字符串键排序更加直观和方便。借助于排序函数，可以方便地实现在Redis中查询排序后的结果集，代码如下：

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// 该函数根据sql语句和排序参数，在Redis中查询相应的结果集并进行排序，最后返回

// 排序之后的HASH键

vector<string> GetSortedCache(sql::Connection *mysql_connection,

redisContext *redis_connection,

const string &sql, const string &sort_field,

int offset, int count, int order, int ttl) {

vector<string> redis_row_key_vector;

redisReply *reply;

string resultset_id = md5(sql); // 结果集标识符

string field_md5 = md5(sort_field); // 排序字段标识符

// 尝试获取LIST中的所有HASH键

string redis_sorted_list_key = "sorted:" + resultset_id + ":" + field_md5;

// 尝试获取LIST中的所有HASH键

reply = static_cast<redisReply*>(redisCommand(redis_connection,

"LRANGE %s %s %s",

redis_sorted_list_key.c_str(),

"0",

"-1"));

if (reply->type == REDIS_REPLY_ARRAY) {

// 如果LIST不存在，调用Cache2Hash函数从Mysql中拉取数据到Redis，然后调用SortHash函数

// 对结果集进行排序并将排序后的HASH键存入LIST

if (reply->elements == 0) {

freeReplyObject(reply);

sql::Statement *stmt = mysql_connection->createStatement();

sql::ResultSet *resultset = stmt->executeQuery(sql);

Cache2Hash(mysql_connection, redis_connection, resultset,

resultset_id, ttl);

redis_sorted_list_key = SortHash(mysql_connection, redis_connection,

resultset_id, sort_field, offset,

count, order, ttl);

// 再次尝试获取LIST中的所有HASH键

reply = static_cast<redisReply*>(redisCommand(

redis_connection,

"LRANGE %s %s %s",

redis_sorted_list_key.c_str(),

"0",

"-1"));

delete resultset;

delete stmt;

}

// 将LIST中的所有HASH键存入redis_row_key_vector中

string redis_row_key;

for (int i = 0; i < reply->elements; ++i) {

redis_row_key = reply->element[i]->str;

redis_row_key_vector.push_back(redis_row_key);

}

freeReplyObject(reply);

} else {

freeReplyObject(reply);

throw runtime_error("FAILURE - LRANGE error");

}

return redis_row_key_vector;

}

这样，在Redis中对结果集进行简单排序操作的功能就实现了。