面试题：Redis ZRANGE命令在高并发场景下进行有序集合数据范围查询的优化策略有哪些？

Question

在一个高并发的电商系统中，使用Redis有序集合存储商品的销量排行榜，大量用户同时查询销量前100的商品。在这种情况下，使用ZRANGE命令可能会遇到性能问题，你能提出几种优化策略并说明原理吗？

Answer 1

1. 缓存结果

• 原理：将查询出的销量前100的商品数据缓存到另一个地方，比如应用服务器的本地缓存（如Guava Cache）。当用户查询时，先从本地缓存获取数据。如果缓存中有数据，直接返回，减少对Redis的ZRANGE命令调用次数，从而提升整体性能。这样可以有效减轻Redis的压力，特别是在高并发场景下，大部分请求都可以直接从本地缓存获取结果。

2. 分片处理

• 原理：将商品按照一定规则（如商品分类、商家等）划分到不同的Redis有序集合中。例如，将不同类别的商品销量分别存储在不同的有序集合里。查询时，针对每个分片分别执行ZRANGE命令获取前100的商品，然后在应用层进行合并和排序。这样可以降低单个有序集合的规模，减少ZRANGE命令的执行时间，并且可以利用多个Redis实例并行处理，提升查询效率。

3. 定期预计算

• 原理：定时任务定期计算销量前100的商品，并将结果存储在Redis的普通集合或者列表中。当用户查询时，直接从这个预计算好的集合或列表中获取数据。因为ZRANGE命令计算量主要在于实时计算排序，通过预计算可以避免高并发时的实时计算压力，以空间换时间，快速响应查询请求。

4. 利用只读副本

• 原理：为Redis主节点配置多个只读副本节点。将查询请求均匀分配到这些副本节点上执行ZRANGE命令。主节点主要负责处理写操作（如更新商品销量），副本节点专门处理读操作。这样可以分散读压力，避免单个节点在高并发读请求下性能瓶颈，提升系统整体的读性能。