社交游戏的排行榜设计和实现：mysql数据库的应用

小篱

　　文/mumuxinfei

　　前言

　　游戏领域， 特别是移动端的社交类游戏， 排行榜成为了一种增强体验交互， 提高用户粘性的大法宝。 这边讲述在不同用户规模下， 游戏服务化/游戏平台化趋势下， 如何去设计和实现游戏排名榜。 本文侧重于传统关系型Mysql的方案实现， 后续会讲解Nosql的作用。？小编(mumuxinfei)对这块认识较浅， 所述观点不代表主流(工业界)做法， 望能抛砖引玉。

　　需求分析

　　曾几何时， 微信版飞机大战红极一时。 各路英雄刷排名， 晒成绩。 不过该排名限制在自己的好友圈中， 而每个用户的好友圈各不一样， 因此每个用户有自己的排名。 且排名按周重置清零。 一些简单的移动端游戏(比如2048， 没有好友概念)， 则采用简单的全局排名的方式， 且排名采用历史最高。

　　综上的列子， 对于游戏排行榜， 我们可以依据属性来进行划分。

　　1)按是否属于好友圈划分

　　* 游戏全局的Top N模式。

　　* 以自身好友圈为界的Top N模式。

　　2)按时间周期来划分

　　* 按时间周期重置， 比如按周清零

　　* 历史最高， 没有重置清零机制

　　基础篇:

　　社交类游戏， 在小规模用户的前提下， 借助关系型数据库(mysql)来实现， 采用单库单表。

　　定义好友表tb_friend

　　用户得分表tb_score

1. CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_friend (
   
2. 　　id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
   
3. 　　user_id varchar(64),
   
4. 　　friend_id varchar(64),
   
5. 　　UNIQUE KEY `idx_tb_friend_user_id_friend_id` (`user_id`, `friend_id`)
   
6. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

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　　评注: tb_friend表中user_id/friend_id构成复合索引， 用于维护user_id的好友列表， tb_score用于记录每个用户的得分情况。

1. CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_score (
   
2. 　　id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
   
3. 　　user_id varchar(64),
   
4. 　　score int,
   
5. 　　UNIQUE KEY `idx_tb_score_user_id` (`user_id`)
   
6. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

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　　在该两张表的前提之下， 如何获取该好友的排行榜呢？

　　利用两表join来实现:

1. SELECT tf.friend_id AS friend_id, ts.score AS score
   
2. FROM tb_friend tf JOIN tb_score ts ON tf.friend_id = ts.user_id
   
3. WHERE tf.user_id = ?
   
4. ORDER BY ts.score DESC

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　　类似的结果如下:

　　评注: 在sql的join中， 需要注意left join/equal join/right join的区别。 这边选用等值join。

　　性能评估和执行分析:

　　1)小表+大表模式: 在tb_friend单表9801条(100个小伙伴， 互为好友)/tb_score单表53条(53个小伙伴有得分)记录下， 进行join分析。

　　执行规划

1. EXPLAIN
   
2. SELECT tf.friend_id AS friend_id, ts.score AS score
   
3. FROM tb_friend tf JOIN tb_score ts ON tf.friend_id = ts.user_id
   
4. WHERE tf.user_id = ?
   
5. ORDER BY ts.score DESC

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　　评注: 这边sql优化器非常的智能， 借助了小表驱动大表的join优化方式(小表tb_score驱动大表tb_friend进行join)， 小表用到了file sort(总共53行记录)， 大表用了index(等值join对应一行大表记录)。

　　2)等表模式: 在tb_friend单表19602条/tb_score单表5092条记录下， 进行join分析。

　　评注: 这边tb_friend表驱动tb_score作join， tb_friend借助复合索引(user_id，friend_id)来加速优化。 Mysql的sql优化器还是相当的智能和强大。

　　进阶篇:

　　随着数据规模越来越大， 并发访问量的增加， mysql的访问逐渐变成瓶颈。 同时该join的sql语句涉及的filesort非常耗CPU的。 如何破解这种状况？

　　*) 引入分布式mysql集群， 进行分库分表。

　　分库分表作为互联网的一大神器， 作用立竿见影。 但是有所得，就会有所失， 分库分表后， 会失去很多特性。 比如事务性， 外键约束关联。 在业务这层， 会导致涉及用户的tb_score， tb_friend表数据不在同一库中， 进而导致join失效。 最终导致， 在应用层做merge， 使得排名操作演变成 1+N sql操作(1 sql 用于获取好友列表， N sql 用于获取每个好友的得分)。 这需要注意。

　　1+N的SQL演化， 应用层做得分排序， 性能会演变成一场灾难。

1. (1) 获取用户好友列表
   
2. SELECT friend_id FROM tb_friend_{N} WHERE user_id = ?
   
3. (2) 遍历获取每个好友的得分
   
4. foreach friend_id in friend_list(?)
   
5. SELECT score FROM tb_score_{M} WEHRE user_id = ?
   
6. (3) 应用层做得分排序

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　　评注:{N}，{M}是指具体的分表数， 当然在同一库同一表， 可以借助SELECT * IN (。。。)来优化，这个得看具体的数据分布。 不过是种很好的思路。

　　小编观点：由于tb_friend是大表， 而tb_score是小表， 因此tb_friend采用分库分表(以user_id作为依据)的方式去实现， 而tb_score采用单库单表(便于批量查询)的方式实现。

　　当然在工业界， Mysql的优化方案非常的成熟，不光是分库分表，还有主从分离(Master/Slave机制， Master用于写服务， 多Slave节点提供读服务)。

　　可以参见如下的图示:

　　总结&后续:

　　这边主要讲述基于传统关系型数据库mysql来实现基于好友的游戏排行榜， 个人的战绩需要实时的去获取， 而好友列表的战绩能允许有一定的延迟。 而好友战绩的排序实现，就成为了本文的中心议题。 Mysql的实现方案在数据量/并发数增加的前提下，还是显示了一定的疲态。 下文将讲解， 如何引入Nosql系统， 在游戏rank中，扮演重要的角色。 期待你的关注。

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