【Redis 系列】常用数据结构---ZSET类型

最新推荐文章于 2026-01-10 19:11:07 发布
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#redis #数据结构 #数据库 #Redis命令 #zset #xshell

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Zset（有序集合）

与String、list、hash、set相比，zset最显著的区别在于：它既保持了集合元素唯一性的特点，又通过为每个元素关联一个浮点型的score值实现了有序性。这种排序不是基于元素下标，而是完全由score值决定。

在这里插入图片描述
还有一点，有序集合中元素是不允许重复的，但允许分数重复；类似于考试成绩，每一个人有唯一的分数，但分数可能有多个人。

普通命令

ZADD

作用：添加或者更新指定元素以及关联的分数到zset中，分数应该符合double类型，+inf/-inf作为分数正负极限

#语法
zadd key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member ...]

解释相关选项：

  • XX：仅仅用于更新已经存在的元素，不会添加新元素
  • NX：仅用于添加新元素，不会更新已经存在的元素
  • CH：默认情况，zadd返回的是本次添加的元素个数，但指定这个选项之后，就还会包含本次更新的元素个数
  • INCR：此时命令类似类似ZINCRBY的效果，将元素的分数加上指定分数。此时只能指定⼀个元素和分数

在这里插入图片描述

时间复杂度：O(log(N))
返回值：本次添加成功的元素个数

ZCARD

作用：获取一个zset中的元素个数

zcard key

在这里插入图片描述

返回值：zset内的元素个数

ZCOUNT

作用：返回分数在min和max之间的元素个数，默认情况下，min和max都是包含的，否则可以通过 ( 排除

zcount key min max

在这里插入图片描述

时间复杂度：O(log(N))
返回值：满足条件的元素列表个数

ZRANGE 和 ZREVRANGE

ZRANGE：返回指定区间的元素，按照分数升序，WITHSCORES可以把分数也返回

zrange key start stop [withscores]
  • 此处的[start, stop] 为下标构成的区间.从0开始,⽀持负数

ZREVRANGE：返回指定区间里的元素，按照分数降序，WITHSCORES可以把分数也返回

zrevrange key start stop [withscores]

![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/dd162f4d88714bfcb755bb16c6caf743.pn

时间复杂度：O(Log(N)+M)
返回值：区间内的元素列表

ZPOPMAX 和 ZPOPMIN

ZPOPMAX ：删除并返回分数最高的count个元素

zpopmax key [count]

ZPOPMIN ：删除并返回分数最低的count个元素

zpopmin key [count]

在这里插入图片描述

时间复杂度：O(log(N)*M)
返回值：分数和元素列表

ZRANK 和 ZREVRANK

ZRANK ：返回指定元素的排名，升序（索引从0开始）

zrank key member

ZREVRANK:返回指定元素的排名，降序（索引从0开始）

zrevrank key member

在这里插入图片描述

时间复杂度：O(Log(N))
返回值：排名

ZSCORE

作用：返回指定元素的分数

zscore key member

在这里插入图片描述

返回值：分数

ZREM

作用：删除指定元素

zrem key member [member ...]

在这里插入图片描述

时间复杂度：O(log(N)*M)
返回值：本次操作删除的元素个数

zremrangebyrank 和 zremrangebyscore

zremrangebyrank ：按照排序，升序删除指定范围的元素，左闭右闭

zremrangebyrank key start stop

在这里插入图片描述

zremrangebyscore：按照分数，删除指定范围的元素，左闭右闭

zremrangebscore key min max

在这里插入图片描述

时间复杂度：O(log(N)+M)
返回值：本次操作删除的元素个数。

ZINCRBY

作用：为指定元素的关联分数添加指定的分数值

zincrby key increment member

在这里插入图片描述

时间复杂度：O(log(N))
返回值：增加后元素的分数

集合之间的操作

zinterstore(交集)

作用：得到有序集合中元素的交集并保存进目标有序集合中，在合并过程中以元素为单位进行合并，元素对应的分数按照不同的逻辑得到新的分数

zinterstore destination numkeys key [key ...] 
      [weights weight [weight ...]]
      [aggregate <sum | MIN | MAX>]
  • destination：存储结果的目标键名
  • numkeys：指定后面键（集合）的数量
  • key：参与交集计算的有序集合键
  • weights：权重选项，在计算交集时，对每个输入有序集合的分数进行加权；权重对应规则，weights 按顺序应用于 key
  • aggregate：当成员在多个集合中存在时，如何计算最终分数(取和 | 取最小值 | 取最大值)

在这里插入图片描述

时间复杂度：O(NK)+O(Mlog(M)) N是输⼊的有序集合中,最⼩的有序集合的元素个数;K是输⼊了⼏个有序集合;M是最终结果的有序集合的元素个数.
返回值：⽬标集合中的元素个数

zunionstore（并集）

作用：得到给定有序集合中元素的并集并保存到目标有序集合中，在合并过程中以元素为单位合并，元素对应的分数按照不同的逻辑得到新的分数

zunionstore destination numkeys key [key ...] [weights weight [weight...]] [aggregate <sum | min | max>]

在这里插入图片描述

时间复杂度：O(N)+O(M*log(M)) N是输⼊的有序集合总的元素个数;M是最终结果的有序集合的元素个数
返回值：目标集合中的元素个数

内部编码

Redis 的 ZSet（有序集合）是一个功能强大的数据结构，它内部为了在内存使用和操作效率之间取得平衡，根据特定条件，会使用两种不同的内部编码（数据结构）：listpack (ziplist在redis7.0+被listpack完全代替)和 skiplist（更准确地说是 skiplist + dict 的组合）

listpack（列表包）

listpack： ziplist的改进版本，提供与 ziplist 相似的内存效率，ziplist 中每个条目都存储了前一个条目的长度，当更新一个条目时，可能需要更新后面所有条目（连锁更新）。listpack 将长度信息放在每个条目内部，消除了连锁更新。

  • 最多允许的元素个数：zset-max-listpack-entries：128
  • 字符串的最大字节长度：zset-max-listpack-value：64

使用listpack编码时，ZSet所有元素按照score的值从小到大的顺序，紧密排列在一个listpack中，所以查找元素时需要遍历查找。

在这里插入图片描述

Skiplist+Dict(跳跃表+字典)

前面很多的命令的时间复杂度都是较为复杂，原因就在这个编码方式中。

  • Skiplist（跳跃表）：按分数排序，支持O(logN)的范围查找，排序。
  • Dict（字典）：实现成员到分数的O(1)映射

特点：

  • 数据共享：两个结构共享同一份成员和分值数据
  • 操作高效：所有操作都在 O(1) 到 O(logN) 之间
  • 内存开销：Skiplist每个节点有多层指针（空间换时间）
  • 代码复杂度高，维护两个数据结构一致

SCAN渐进式遍历

作用： 使⽤scan命令进⾏渐进式遍历键，进⽽解决直接使⽤keys获取键时可能出现的阻塞问题。每次scan命令的时间复杂度是O(1)，但是要完整地完成所有键的遍历，需要执⾏多次scan即可。

scan cursor [match pattern] [COUNT count] [TYPE type]
  • cursor(游标)：迭代的起始位置；首次调用从0开始迭代；后续使用上一次返回的游标值；返回0表示遍历完成
  • match pattern(模式匹配)：使用 glob 风格模式过滤键
  • COUNT count(返回数量)：建议每次迭代返回的键数量，默认10
  • TYPE type(类型过滤)：按照类型过滤，只返回某类型键

返回值：下一次游标（cursor）以及本次得到的键

在这里插入图片描述
注意：选择某个选项后，之后每次SCAN都必须明确指定筛选条件。
在这里插入图片描述

官方文档只是强调：只要将上一次调用返回的游标用于下一次调用，即可延续迭代。对于MATCH、COUNT、TYPE等选项。但没有明文规定这些选项是否必须随游标传递。

但是我们实际操作后发现，这类筛选参数不会被自动记住，每次调用都必须显式提供才能维持筛选条件。

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【Redis#8】Redis 数据结构 -- Zset 类型
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08-27 941
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<think>嗯，用户现在问的是Redis的Zset数据结构。我需要先回想一下Zset的底层实现，可能涉及到跳跃列表（Skip List）和压缩列表（ziplist）或者后来的listpack，还有dict。 首先，用户可能已经知道Zset是有序集合，每个元素都有一个分数，可以按分数排序。但底层结构呢？可能需要解释两种编码方式：ziplist和skiplist+dict的组合。不过Redis的版本不同，可能ziplist被listpack替代了？比如在7.0之后，ziplist被替换为listpack，但用户可能还在用旧版本，或者资料可能有差异，需要确认。 然后，用户可能想知道为什么Zset要用这两种结构。比如，跳跃列表支持快速的插入、删除和范围查询，而哈希表（dict）提供O(1)的单元素查询。需要解释两者的结合如何优化性能。 另外，用户可能不太明白跳跃列表的结构和工作原理。需要简单说明跳跃列表的层级，如何加速查询，以及为什么比普通链表更高效。可能需要用例子说明，比如元素1到5，跳跃列表如何建立多级索引。 还要提到压缩列表（或listpack）在元素较少时的使用，这时候内存效率更高。而当元素数量或大小超过阈值时，会自动转换为跳跃列表和字典的组合。这样的设计在空间和性能之间取得平衡。 用户的应用场景可能包括排行榜、延迟队列等，需要举例说明Zset在这些场景中的实际应用，比如按分数排序的排行榜，定时任务的处理。这可以帮助用户理解为什么选择Zset而不是其他数据结构。 可能用户的问题背后是想了解如何高效使用Zset，或者遇到性能问题，比如插入慢或查询慢，这时候了解底层结构有助于优化。比如，当元素很多时，使用跳跃列表更高效，而小数据时用压缩列表节省内存。 需要检查是否有遗漏的重要点，比如Zset的常用命令，如ZADD、ZRANGE等，但用户的问题主要是数据结构，可能不需要详细讲命令，但可以简要提及命令如何与底层结构互动。 最后，要确保解释清晰，结构分明，分点说明，可能用例子来辅助理解，比如插入元素时如何更新跳跃列表和字典，范围查询如何利用跳跃列表快速定位。</think>### **Redis Zset 数据结构详解** Redis 的 **Zset（有序集合）** 是一种结合了“集合唯一性”和“有序性”的数据结构，每个元素关联一个分数（score），通过分数排序。其核心设计目标是 **高效支持范围查询和单元素操作**，底层通过两种数据结构组合实现： 1. **跳跃列表（Skip List）**：用于快速范围查询和有序遍历。 2. **哈希表（Dict）**：用于 O(1) 时间复杂度查找单个元素对应的分数。 > *注：Redis 7.0 之前使用 `ziplist`（压缩列表）存储少量元素以节省内存，7.0 后改为 `listpack`。当元素数量或大小超过阈值时，自动转换为 `skiplist + dict` 组合。* --- #### **1. 跳跃列表（Skip List）** **作用**：实现有序元素的快速插入、删除和范围查询（如 `ZRANGE`）。 **结构特点**： - **多层链表**：每个节点随机生成多层指针（层数由概率决定，如每层有 50% 概率升级）。 - **分层索引**：高层指针跨越多个元素，加速查找（类似二分查找）。 **示例**： 假设 Zset 包含元素：`{A:1, B:2, C:3, D:4, E:5}`，跳跃列表结构可能如下（简化）： ``` 层3: A ---------------------------> E 层2: A --------> C --------> E 层1: A -> B -> C -> D -> E ``` - **查询 `D:4`**：从最高层（层3）开始，发现 `A→E` 跨度太大，降层到层2，发现 `C→E`，再降层到层1找到 `D`。 **优势**： - 平均时间复杂度：插入、删除、查询均为 $O(\log n)$。 - 范围查询（如 `ZRANGEBYSCORE`）效率远高于平衡树（无需中序遍历）。 --- #### **2. 哈希表（Dict）** **作用**：存储元素（member）到分数（score）的映射，支持 O(1) 时间复杂度查找单个元素的分数。 **结构特点**： - 键：元素值（如 `"user:1001"`）。 - 值：分数（如 `150`）。 **示例**： ``` Dict 内容： "user:1001" → 150 "user:1002" → 200 ``` - **执行 `ZSCORE user:1001`**：直接通过哈希表获取分数 150。 --- #### **3. 两种编码方式的切换** - **`listpack`（或旧版 `ziplist`）**： - **适用场景**：元素数量少（默认 ≤128）且元素值长度小（默认 ≤64 字节）。 - **存储方式**：元素和分数按 `[member1, score1, member2, score2...]` 顺序紧凑排列。 - **`skiplist + dict`**： - **触发条件**：元素数量或大小超过阈值。 - **优势**：牺牲部分内存，换取高效的范围查询和单元素操作。 --- #### **4. 操作示例与底层行为** 以命令 `ZADD rankings 150 "user:1001"` 为例： 1. 若当前使用 `listpack` 编码： - 将 `"user:1001"` 和 `150` 追加到 `listpack` 尾部。 - 若插入后元素数量超过阈值，转换为 `skiplist + dict`。 2. 若使用 `skiplist + dict`： - **Dict**：插入键 `"user:1001"`，值 `150`。 - **Skip List**：按分数 150 插入新节点，并随机生成层数。 --- #### **5. 核心优势与应用场景** | **场景** | **Zset 的作用** | **底层支持** | |----------------|----------------------------------------|---------------------------| | 排行榜 | 按分数排序（如游戏积分） | Skip List 的范围查询 | | 延迟队列 | 按到期时间（score）排序，定时弹出任务 | `ZRANGEBYSCORE` 命令 | | 实时热度统计 | 更新元素分数并快速获取 Top N | `ZINCRBY` + `ZREVRANGE` | --- #### **6. 性能对比与总结** | **数据结构** | **插入/删除** | **单元素查询** | **范围查询** | **内存占用** | |------------------|-------------|--------------|-------------|-------------| | 跳跃列表 + 哈希表 | $O(\log n)$ | $O(1)$ | $O(\log n)$ | 较高 | | 压缩列表/listpack | $O(n)$ | $O(n)$ | $O(n)$ | 极低（小数据） | **设计思想**： - **空间换时间**：通过冗余存储（哈希表 + 跳跃列表）提升高频操作性能。 - **自适应编码**：根据数据规模动态选择内存与性能的平衡点。
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