redis原理篇--SkipList

最新推荐文章于 2025-12-03 16:51:03 发布
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#redis #skiplist #数据库

为什么使用跳跃表

首先，因为 zset 要支持随机的插入和删除，所以它 不宜使用数组来实现，关于排序问题，我们也很容易就想到 红黑树/ 平衡树 这样的树形结构，为什么 Redis 不使用这样一些结构呢？

  1. 性能考虑： 在高并发的情况下，树形结构需要执行一些类似于 rebalance 这样的可能涉及整棵树的操作，相对来说跳跃表的变化只涉及局部 (下面详细说)；
  2. 实现考虑： 在复杂度与红黑树相同的情况下，跳跃表实现起来更简单，看起来也更加直观；

SkipList数据结构

上图中展示了一个跳跃表示例，最左边的就是 zskiplist 结构，各个字段含义如下：

  • Header：指向跳跃表的表头节点。
  • Tail：指向跳跃表的表尾节点。
  • Level：记录目前跳跃表内，层数最大的那个节点的层数(除了头节点)。
  • Length：记录跳跃表的长度，也就是跳跃表目前包含节点的数量(除了头节点)。

下面的是szkiplistNode

  • 层（level）：节点中用L1、L2、L3等字样标记节点的各个层，L1表示第一层，L2代表第二层，以此类推。每层都带有两个属性：前进指针和跨度。前进指针用于方位位于表尾方向的其他节点。而跨度则记录了前进指针所指向节点和当前节点的距离。
  • backward：后退指针， 节点中用BW字样标记的后退指针 ，他指向当前节点的前一个节点。后退指针在程序从表尾向表头遍历时使用。
  • score：分值，各个节点中的 1.0、2.0、3.0 是节点所保存的分值。节点会按各个所保存的分值从小到大排序。
  • obj：成员对象，各个节点中的o1，o2 和 o3 是节点所保存的成员对象。

查找流程

假设有是个SkipListNode

  1. 从最顶层开始扫描（Level3）

    • 从头节点 header 出发，沿当前层级 level[3]->forward 指针移动
    • 遇到Score=1节点：1<10 符合条件，继续前进
    • 到达Score=9节点：9<10 仍符合条件
    • 但下一节点为NULL → 触发降层逻辑

  2. 降级到Level2层

    • 切换到Score=9节点的Level2指针
    • 沿 level[2]->forward 指针移动
    • 立即到达Score=10节点：10==10 找到目标！

  3. 跨度过桥作用

    • 图中 span 字段记录每个指针的跨越距离
    • Level3层从1→9的指针，对应 span=8（跳过2-8号共8个点）
    • 这是跳表提速的关键：不用逐一遍历！

与传统链表对比

操作跳表路径普通链表路径
访问节点数1→9→10 (3个)1→2→3→...→10
比较次数3次10次
时间复杂度O(log n)O(n)

为了拿捏 Redis 数据结构，我画了 40 张图（完整版）

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到这里就清除缓存完毕了，不需要重启redis，不过值得注意的是，你们服务器的缓存数据是否重要，是否可以全部清除，一定要确定清楚了以后才执行清空缓存的命令，如果不确定能不能清除，最好先确定了以后才清楚，否则不要轻易清除。如果你们的项目用到redis啦，虽然设置了过期时间，但有时候修改bug，仍然需要及时清空缓存，去读数据库的数据，所以这篇文章讲解如何清除redis的缓存。到这里就清除完毕，不需要重启，不过大家要注意，你们服务器的缓存数据是否重要，是否可以清除，一定要确定清楚，否则不要轻易清除。
class Skiplist
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### Skiplist 数据结构概述 Skiplist 是一种基于概率的数据结构，用于高效地实现有序集合的操作。它通过构建多层链表的方式，在保持数据有序的同时支持快速的插入、删除和查找操作。每层链表中的节点数量逐级减少，从而形成类似于二分查找的效果。 在 Redis 中，Skiplist 被用来实现 `zset`（sorted set），即有序集合对象的一部分[^1]。具体来说，一个 `zset` 同时包含一个字典和一个跳跃表，其中字典负责映射成员与其分数的关系，而跳跃表则维护按分数排序的成员序列。 以下是关于如何实现或使用 Skiplist 的详细介绍： --- ### Skiplist 的基本组成 #### 1. **节点定义** 每个节点通常包含以下几个字段： - 成员值（member） - 分数值（score），表示成员的权重 - 下一层指向相同位置的指针数组（level） ```c typedef struct skiplistNode { char *member; // 成员名称 double score; // 成员对应的分数 struct skiplistLevel { struct skiplistNode *forward; // 指向下一层的指针 unsigned int span; // 当前跨度（可选优化项） } level[]; } skiplistNode; ``` #### 2. **头结点与层数控制** 为了方便管理整个跳跃表，还需要定义一个头部节点以及一些元信息来记录当前的最大层数和其他属性。 ```c typedef struct skiplist { struct skiplistNode *header; // 头部节点 unsigned long length; // 总节点数 int level; // 最大层数 } skiplist; ``` --- ### Skiplist 的核心算法 #### 1. **随机化层数** 每次创建新节点时，都需要为其分配合适的层数。这一步骤决定了性能的关键特性——时间复杂度接近于 O(log n)。Redis 使用如下方法计算随机层数： ```c #include <stdlib.h> #define MAX_LEVEL 32 // 假设最大可能层数为32 int randomLevel(void) { int level = 1; while ((rand() & 0xFFFF) < (REDIS_SKIPLIST_P << 16)) { // REDIS_SKIPLIST_P 表示提升的概率，默认为0.25 level += 1; } return (level < MAX_LEVEL) ? level : MAX_LEVEL; } ``` #### 2. **插入操作** 插入过程分为两步：先定位合适的位置并更新路径上的所有前置节点；再根据随机化的层数调整各级链接关系。 ```c void insert(skiplist *sl, double score, char *member) { skiplistNode *update[MAX_LEVEL]; // 记录各层需修改的前驱节点 skiplistNode *x; x = sl->header; for (int i = sl->level - 1; i >= 0; i--) { while (x->level[i].forward && compare(x->level[i].forward, member, score) < 0) { x = x->level[i].forward; } update[i] = x; // 更新第i层的前驱节点 } int new_level = randomLevel(); // 随机决定新增节点的高度 if (new_level > sl->level) { for (int i = sl->level; i < new_level; i++) { update[i] = sl->header; } sl->level = new_level; } x = createNode(new_level, score, member); // 创建新的节点 for (int i = 0; i < new_level; i++) { x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward; update[i]->level[i].forward = x; } sl->length++; } ``` #### 3. **查找操作** 利用跳跃表的特点，从最高层开始逐步缩小范围直至找到目标元素为止。 ```c skiplistNode* find(skiplist *sl, double score, char *member) { skiplistNode *x = sl->header; for (int i = sl->level - 1; i >= 0; i--) { while (x->level[i].forward && compare(x->level[i].forward, member, score) < 0) { x = x->level[i].forward; } } x = x->level[0].forward; if (x != NULL && equal(x, member, score)) { return x; } return NULL; } ``` #### 4. **删除操作** 删除逻辑较为简单，只需沿着之前保存的路径逐一断开对应连接即可。 ```c void remove(skiplist *sl, double score, char *member) { skiplistNode *update[MAX_LEVEL]; skiplistNode *x = sl->header; for (int i = sl->level - 1; i >= 0; i--) { while (x->level[i].forward && compare(x->level[i].forward, member, score) < 0) { x = x->level[i].forward; } update[i] = x; } x = x->level[0].forward; if (x != NULL && equal(x, member, score)) { for (int i = 0; i < sl->level; i++) { if (update[i]->level[i].forward == x) { update[i]->level[i].forward = x->level[i].forward; } } freeNode(x); sl->length--; while (sl->level > 1 && sl->header->level[sl->level - 1].forward == NULL) { sl->level--; } } } ``` --- ### Skiplist 的实际应用 除了 Redis 中的 `zset` 实现外，Skiplist 还可以广泛应用于其他场景，例如分布式系统的路由表设计、日志文件的时间戳索引等。其主要优势在于能够以较低的空间代价换取较高的访问速度。 --- ###
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