使用Redis Zset来处理活动经常使用排行榜（精确排行）

严格的排行榜

一个严格的排行榜，必需要知足每一个人的排序都是有实际意义的，简单来讲就是即便两我的的分数同样，那么也要分出前后来。
活动周期在92天之内的话，那么咱们就可使用200w加活动结束时间做为数字A来保证排行榜的顺序正确

在很大的活动中，好比奖项很大，第10名和第11名，可能奖金的额度相差了几万、几千。这个时候咱们在作处理的时候就要当心了。咱们要维护一个公平的排行榜。为了知足这样一个排行榜，咱们须要在score的后面添加一个时间戳相关的系数。举个例子：

用户a 100 分 14:00 最后加分
用户b 100 分 14:20 最后加分

那么按照排行榜的规定来算，用户a要排在用户b以前。
可是咱们在进行排行的时候，不能将时间直接加到分数后面，不然就排序反了，这个时候咱们要用一个足够大的数A来减去时间戳，而且要保证位数在整个活动期间不变。

首先咱们要理解一个redis的排序，redis的zset中的score值为double类型，精度只有16位，事实上在存储9999999999999999 16位整数的时候，会变为17位的10000000000000000，超过17位会变为科学计数法1e+17。

在活动中，咱们要保证用户的分数不能丢失，因此必须保证在16位之内，一个用户最多的粉丝是5000w若是一个活动期间能保证全部的用户给他刷分，那么多是亿级别的，可是实际上按照以前的活动量来看，最多能到千万级别。

这个时候咱们按照1亿来算，长度要保证在9位，而后剩下的排重用的时间戳的精度，要保证在7位，也就是说咱们要保证整个活动期间足够大的数减去时间戳的开始时间和结束时间都是7位数。

首先保证数字A-结束时间为一个7位数 ，那么咱们要给这个结束时间+1000000 （一百万） 获得数字A，这样能最低限度保证活动结束以前时间戳系数的位数不变为7位数。
而后咱们要保证数字A-活动开始时间也是一个七位数，也就是说开始时间和结束时间之间的跨度只能是900w，一旦超过900w，那么数字A减去开始时间就会获得一个8位数。

可是100w是一个临界点，咱们100w和结束时间相加获得数字A，可能会由于活动结束时间的延长致使效果变成了为结束时间+99w 获得数字A，这个时候，活动最后结束的分数系数的位数就变为了6位，这简直就是个灾难。

因此咱们将100w扩大为200w，这样相应的就给活动的结束时间增长了（100w/3600/24 = 11）天的时间。可是获得的效果将 活动的跨度周期减少到了800w秒，也就是（8000000/86400=92）天。因此说，若是活动周期在92天之内的话，那么咱们就可使用200w加活动结束时间做为数字A来保证排行榜的顺序正确。