如何高效聚合大型 Redis 有序集？

Question

老实说，这更像是一个思想实验或算法挑战。
我很好奇我在 Redis 中创建的排行榜系统是否可以扩展到超过 1 个服务器节点的容量。

排行榜条目是存储在订单集（ZSET）中的

key

，

score

对。
条目被添加到从密钥的哈希码中选择的随机集中，有效地分片数据。

排行榜支持多种类型的查询，我能够在分片变体（可能不会在生产中使用）中有效地实现所有这些查询，除了一个。

我想实现迭代，返回给定

skip

和

limit

参数的有序条目。 首先，比如说，10 个元素很容易：我从每个分片中请求最大的 10 个条目，然后在排序时聚合集合，然后保留聚合集合中的前 10 个元素。 然而，随着我们想要使用

skip

进入排行榜，这变得非常低效。

问题：

1. 有没有办法在对数时间内满足这个查询？
2. 我可以在插入期间创建有助于满足此类查询的元数据吗？希望将插入时间从 O(1) 增加到 O(log n) max？