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目录
一、数据库 order by
二、Redis 的zset
三、抗亿级数据存在的问题
3.1 热点 key 问题
3.1.1 多级缓存（Redis+JVM本地缓存）
3.1.2 读写分离 + 从库负载均衡
3.1.3 分片Key设计
3.2 内存爆炸
3.2.1 缩短键名
3.2.2 分片存储
3.3 数据持久化风险
3.3.1 异步双写
3.3.2 混合持久化
一、数据库 order by
1. 在表数据较少的情况下，推荐使用该做法
2. 如果在数据量比较多的情况下（亿级用户+高并发实时更新）：磁盘扛不住、排序算不动、并发撑不起
select * from user_info order by step desc 二、Redis 的zset
当数据量较大且需要实时更新并频繁查询时，使用 Redis 的zset有序集合更为适合。zset是 Redis 提供的一种数据结构，它类似于集合（set），但每个成员都关联着一个分数（score），Redis 使用这个分数来对集合中的成员进行排序。
不仅仅是redis的zset支持排序，API简单易用，还因为redis的排序快（基于内存存储）、可扩展性强（通过分片存储可以将数据拆分到多个实例）、能轻松应对高并发（单线程+IO多路复用+内存操作）。
性能对比：
三、抗亿级数据存在的问题
3.1 热点 key 问题
全服玩家频繁查询 ZREVRANGE leaderboard 0 99（获取Top 100），导致所有请求集中访问 同一个Key（leaderboard）。容易导致单分片CPU和带宽被打满（假设数据分片不均匀）。极端情况下Redis实例崩溃，全服排行榜瘫痪
3.1.1 多级缓存（Redis+JVM本地缓存）
-
请求优先读本地内存缓存
-
缓存未命中时读Redis集群
-
Redis集群内部缓存Top 100（设置更短TTL）
3.1.2 读写分离 + 从库负载均衡
主库处理写请求（更新分数）。多个从库轮询处理读请求（查Top 100）
3.1.3 分片Key设计
操作：将排行榜按分数区间拆分成多个Key，例如：
-
leaderboard:top1（前100名）
-
leaderboard:top2（101~1000名）
-
leaderboard:rest（其他用户）
查询逻辑：查Top 100时，只需访问 leaderboard:top1。
3.2 内存爆炸
存储1亿用户，若每个键占32字节（如 user:123），仅键就需约3.2GB，加上分数和指针，内存压力巨大。
3.2.1 缩短键名
缩短键名：将 user:123 转换为整数（如123），利用 Redis 的 int 编码优化内存。
3.2.2 分片存储
分片存储：按用户ID哈希分片到多个 Redis 实例，分散压力。
3.3 数据持久化风险
Redis 宕机可能导致最新数据丢失（即使开启AOF，默认每秒同步一次）。
3.3.1 异步双写
异步双写：更新分数时，同步写入 Kafka，由消费者异步落库 MySQL，用于故障恢复。
3.3.2 混合持久化
混合持久化：开启 RDB + AOF，平衡恢复速度与数据完整性。