用Redis集群搞有序数据查找，感觉还能更快点儿吧？

知乎回答“Redis集群中如何高效进行有序数据查找？”）

用Redis集群做有序数据查找,确实有办法让它更快，但很多人一开始可能用错了思路，比如直接照搬单机Redis的ZSET（有序集合）命令，放到集群里一顿操作，结果发现速度没上去，甚至更慢了，其实关键不在于Redis本身慢，而是集群环境下的数据分布和查询方式需要调整。

举个例子,假如你有几百万个用户的积分数据存在Redis集群里，想查积分排名前100的用户，如果每个用户的积分都放在同一个ZSET里，这个ZSET必然会被分配到集群的某个节点上，这时候查TOP 100，只需要对一个节点发起请求，速度很快，但问题来了：如果这个ZSET特别大，单个节点可能扛不住，或者网络带宽成为瓶颈，更麻烦的是，如果查询条件变复杂，查找积分在1000到5000之间，且最近登录过的用户”，光靠ZSET就不够了。
来源：Redis官方文档关于分片和查询优化的建议）
Redis集群默认用CRC16分片，数据分散在不同节点，如果你要跨节点做聚合排序，比如全局排名，就得把所有节点数据拉到一起再排序，这显然快不了，但有些场景可以避免跨节点查询，比如按业务维度拆分：把不同省份的用户积分放到不同的ZSET里，查全国排名时，可以并行查每个省份的TOP N，再合并结果，虽然合并需要额外计算，但比全量扫描快得多。

另一个常见问题是分片键的设计,比如用“用户ID”作为分片依据，那么同一个用户的数据会落在同一个节点上，但如果你经常按“积分”查全局排名，这种分片方式就会导致跨节点查询，这时候可以考虑冗余存储：既按用户ID存一份，再按积分区间另外维护一套ZSET，比如每1000积分作为一个区间，把用户归到不同的桶里，查询时先定位到少数几个区间，再精细筛选，这样用空间换时间，减少扫描范围。
来源：某电商平台缓存优化案例）
实际中有个挺有意思的案例：某平台用Redis集群存商品价格，需要支持按价格区间快速筛选商品，他们最初把全部商品价格塞进一个ZSET，结果节点内存爆了，后来改成两级索引：先按商品类目分ZSET，每个类目下再按价格分段，手机类”的价格ZSET里，0-1000元、1000-3000元等分别用不同的ZSET存储，查询时先根据价格区间确定要扫哪些分段，再并行查询，因为每个ZSET变小了，ZI RANGE操作更快，而且集群负载更均匀。

还有人用Lua脚本优化查询,比如在ZSET里查某个用户的排名和积分，通常要先查积分（ZSCORE），再查排名（ZRANK），两次网络往返，如果把这个逻辑写成Lua脚本，在数据所在节点直接计算，一次网络请求就返回结果，不过集群环境下Lua脚本的键必须在同一个节点，所以需要提前规划数据分布。
来源：高并发场景下的Redis实践总结）
如果数据量极大，连ZSET也扛不住，可以考虑用Redis的模块扩展，比如用RediSearch做二级索引，它能对JSON格式的数据建索引，支持类似数据库的复合查询，但这对集群架构有要求，而且需要额外部署，更轻量的办法是预计算：比如把热门查询的结果直接缓存成KV，排行榜每小时更新一次，查的时候直接取结果，避免实时计算。

速度瓶颈往往不在Redis本身,而在客户端，比如用JAVA客户端连Redis集群，如果没用好连接池或序列化方式，网络延迟可能比Redis操作还长，有些团队在客户端做本地缓存，频繁查询的排行榜在本地存几秒，减少对集群的请求。

Redis集群搞有序查找,快不快取决于你怎么用，数据分片合理、避免跨节点查询、适当冗余、预计算热点，这些土办法比硬怼高级功能更有效，别指望一个命令解决所有问题，得根据业务形状拧螺丝。