Redis-跳表

Redis使用跳表作为有序集合的底层实现,通过多层链表加速查找、插入和删除操作。跳表由zskiplistNode和zskiplist结构定义,其中节点的层数是随机生成的,最大不超过32层。查找时从上层链表开始,通过前进指针跳跃,直到找到目标节点;插入和删除操作会调整跳表的结构。

Redis-跳表

跳表(skiplist)是一种有序数据结构,它通过在每个节点维持多个指向其他节点的指针来达到快速访问的目的。Redis使用跳表作为有序表的底层实现

Redis的有序集合和散列一样,也是健值对。有序集合的键是成员对象(其实就是一个简单动态字符串SDS),成员对象是各不相同的,有序集合的值是分值。比如有一个有序集合s,它的值集合为(m1,4)、(m2,6)、(m3, 8),则该有序集合的键为s,它的成员对象为m1、m2、m3,分值分别为4、6、8,有序集合就可以根据分值来将成员对象进行排序。

下面是一个添加的示例,添加完元素后执行zrange命令取出排序后的集合。

127.0.0.1:6379> zadd s 6 m2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd s 8 m3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd s 4 m1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange s 0 -1 withscores
1) "m1"
2) "4"
3) "m2"
4) "6"
5) "m3"
6) "8"

首先介绍下跳表这个数据结构

跳表

描述跳表之前我们先简单回顾下链表

### Redis ZSet 的数据结构实现 #### 1. 基本概念 Redis 中的 `ZSet` 是一种有序集合,允许存储不重复的成员,并且每个成员都关联一个浮点数分数(score)[^1]。通过这个分数来决定集合中元素的顺序。 #### 2. 底数据结构的选择 对于较小规模的数据集,`ZSet` 使用 **压缩列表**(ziplist) 来保存其内部表示;当超过一定阈值时,则会转换成更高效的 **跳表**(skiplist) 结构[^2]。这种设计使得在不同情况下都能获得较好的性能表现。 #### 3. 跳表(Skip List)详解 - **定义**: 跳跃表是一种可以在 O(log N) 时间内完成插入、删除以及查找操作的数据结构,在某些方面类似于平衡树但其实现更为简单直观。 - **节点构成** - 每个节点包含两个字段:一个是指向下一个同级节点指针(level),另一个是指向前驱(prevelem) 和 后继(succelem) 节点的双向链表链接; - **多级索引机制** - 构建多个次不同的单向链表形成塔状结构,最顶稀疏分布着少数几个哨兵节点(sentinel node),随着数下降逐渐变得密集直至底部覆盖全部实际存在的记录项; - **随机化算法** - 新加入元素的高度由概率函数决定(通常为抛硬币实验),以此保证各之间的均匀性和查询效率; ```c typedef struct zskiplistNode { sds ele; /* 成员对象 */ double score; /* 分数值 */ struct zskiplistNode **forward; /* 向前指针数组 */ struct zskiplistNode *backward; /* 向后指针 */ } zskiplistNode; ``` 上述 C 语言代码展示了 Redis 中用于构建跳表的一个典型节点定义[^3]。 #### 4. 查找过程解析 假设要在一个已有的跳表里寻找特定 key 对应的位置: 1. 从最高级别开始遍历直到遇到第一个大于目标键值(key) 或者到达末端为止; 2. 如果当前级找不到匹配则切换到下一继续执行相同逻辑; 3. 当最终抵达最低仍未发现确切位置说明该key不存在于整个表格之中;反之即找到对应entry. 此方法能够有效减少不必要的比较次数从而提高检索速度达到接近对数级别的渐近复杂度O(log n). #### 5. 不选用其他树形结构的原因分析 尽管 B+Tree, AVL Tree 及 Red-black tree 等经典平衡二叉搜索树也能提供相似的功能特性,但是它们往往伴随着较为复杂的旋转调整维护成本较高的缺点。相比之下,跳表不仅实现了相近甚至更好的平均情况下的时间复杂度而且易于理解和编码实现.
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