Python 谷歌应用引擎全球排行榜

我想为一款手机游戏构建一个后端，其中包括一个所有玩家的“实时”全球排行榜，使用Google App Engine（Python）进行持续一定天数的活动

典型用法如下所示： -用户开始和结束战斗，获得点数（战斗2-5分钟） -在比赛期间，积分在球员账户中累积。 -玩家可以随时查看排行榜。 -排行榜将返回前10名球员，以及略高于或低于该球员得分的5名球员

现在，在实时方面没有真正的限制，电路板可以每30秒更新一次，每小时更新一次。我希望它是尽可能的“快”，而不会花费太多

由于我对GAE不太熟悉，因此我想到了以下解决方案：

• 每个玩家实体都有一个事件点属性
• 使用Cron作业，每隔一段时间，对所有得分不为零的玩家的数据存储进行查询。问题是 分类
• cron作业然后遍历查询结果，写回每个Player实体中的排名

当我想到这个解决方案时，感觉非常“暴力”

此解决方案的问题在于所有实体的读写成本。 如果我们最终拥有50K个活动用户，这意味着需要定期进行50K+1次读取和50K+1次写入的排序查询，这可能非常昂贵（取决于时间间隔）

我知道memcache可以防止某些读取和写入，但如果某些实体不在memcache中，查询它有意义吗？ 此外，我还了解到，memcache随时都可以刷新，因此，除非有一种廉价的“备份”方法，否则这似乎是一种危险的使用，因为数据相对重要

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有没有更简单的方法来解决这个问题？

这是否更简单还有争议

我假设排名不仅仅是排序积分累积的问题，在这种情况下，这只是一个简单的查询。I排名涉及其他因素，而不仅仅是当前分数

我会考虑为每个用户更新点（有效的队列）写一个事件记录。任务收集所有当前事件记录运行，此外，您还维护一组代表排行榜顶部的记录。根据传入事件记录调整此记录集。一旦处理，就丢弃事件记录。这会将您的读写限制为仅在一个小时间窗口内的活动事件。leader board可能是单个实体，通过键获取并缓存

我假设您可能有不同的排名方案，比如当前活动排名（当前7天）和所有时间排名。（即暂时不上场的球员目前排名不佳）

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当玩家查看他们的排名时，您可以通过两个简单的查询

players.query（players.score>somescore）.获取（5）

和

players.query（players.score

这应该不会花费太多，您可以缓存它们

您不需要50000次读取或50000次写入。解决方案是在points属性上设置排序顺序。每次更新时，数据存储将自动更新其顺序，这意味着您不需要除了points属性之外的rank属性。因此，您不需要cron作业

然后，当需要检索引线板时，运行两个查询：一个查询针对用户点数大于或等于的6个实体；第二个-用于点数较少或相等的6个实体。合并结果，这就是您要向用户显示的内容

对于前10个查询，您可能希望将其结果放入Memcache中，过期时间为（比如）5分钟。需要时，首先检查Memcache。如果未找到，请运行查询并更新Memcache

编辑：

澄清查询部分。您需要设置排序顺序和不等式过滤器的正确组合，以获得所需的结果。根据App Engine文档，查询按以下顺序执行：

标识与查询的种类、筛选器相对应的索引 属性、筛选器运算符和排序顺序

从 符合所有条件的第一个实体的索引开头 查询的筛选条件

继续扫描索引，返回 每个实体依次，直到它遇到一个不符合 筛选条件，或到达索引末尾，或 已收集查询请求的最大结果数

因此，对于一个查询，您需要将升序与大于等于或等于过滤器相结合，对于另一个查询，需要将降序与小于等于或等于过滤器相结合。在这两种情况下，您都将要检索的结果限制设置为6

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还有一个注意事项：您将限制设置为6个实体，因为两个查询都将返回用户本身。您可以添加另一个过滤器（userId不等于您的用户id），但我不建议您这样做-节省的成本不值得。显然，您不能对点使用大于/小于过滤器，因为许多用户可能拥有相同数量的点。

下面是一位谷歌开发人员，他解释了类似的问题以及使用谷歌代码JAM的解决方案。关于这个库的进一步帮助和扩展，可以在Google小组中讨论

库基本上创建一个N元树，每个节点包含特定范围内的分数计数。分数范围进一步向下划分，直至叶节点，在叶节点处为单个分数。树遍历（O log（n））可用于查找得分高于特定得分的玩家数量。这是运动员的级别。它还建议将分数提交请求聚合到pull taskqueue中，然后在一个队列中成批处理它们