redis跳表的实现

看了redis的跳表的源码，感觉代码的实现非常短小精悍。

redis中跳表主要实现：增删改查， 除了这几个常规功能之外，还有一个很牛逼且很实用的功能：获取节点的rank排名、或者获取指定范围rank的节点。

redis中跳表的实现

typedef struct zskiplistNode {

    robj *obj;      

    double score;       // 内部节点排序的依据，如果值相等根据obj对象排序。

    struct zskiplistNode *backward;        //后退指针。每次只能后退一个节点

    struct zskiplistLevel {

        struct zskiplistNode *forward;      //前进指针。一次可能跳过多个节点

        unsigned int span;               //跨度。 表示当前节点在当前层到达下一个节点的距离。后续查找节点的时候，每层会获取一个节点，这些节点的span加起来，就是节点的rank。

    } level[];                                    

} zskiplistNode;

 

typedef struct zskiplist {

    struct zskiplistNode *header, *tail;     //头结点和尾节点。tail是为了实现反向查找，即根据score从大到小的 顺序查找。注意header中的第一个节点是空节点。如果当前层的链为null，span表示链表的长度。header->forward节点的backward指向null。

    unsigned long length;            //节点的数量

    int level;                     //跳跃表中节点的最大层数。根据实际需要增加或者减小。因此每个节点level不同，分配的空间大小也不同。

} zskiplist;

 

主要函数：

zslInsert函数：添加一个节点

    update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL]变量：每层待插入节点的上一个节点。

    rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL]变量：update[i]节点的rank，即链表头到update[i]节点的距离。

   函数主要逻辑：

   1.计算每层要插入节点的前一个节点，以及该节点的rank，这段代码实现的很精简，而且后续增删改查都用到。

   2.根据zslRandomLevel函数获取新结点的level，如果大于当前的最大level，新的level上第一个节点初始化。注意新的level上由于第一个节点的后继节点是NULL，即链表结尾，因此第一个节点的跨度为链表长度。

   3.创建新节点，更新每层中的链表关系和span。主要分2部分：一部分是底层要插入节点的level，这部分要更改update[i]节点在第i层和新插入节点的链表指针、span；第二部分由于没有插入节点，只要更改update[i]->level[i].span++

   4.如果新插入的节点是头节点或者尾节点，修改zskiplist

zslDelete函数：删除一个节点

  1.找到每层中要处理节点的前一个节点，保存在update[i]

  2.如果链表中存在该节点，检查每层中update[i]的下一个节点是不是要删除的节点，如果是则删除，并且update[i]对应的第i层的span要和下一个节点的span合并。如果不是，update[i]第i层的span-1

 

  其他功能的实现和上面两个函数的基本一致，这里不在赘述。

 

redis中跳表相比红黑树、hash的优点：

1.跳表和红黑树可以实现有序排列，即可以进行范围查询，hash只支持单值查询。

2.跳表的修改和删除的复杂度为O（n），redis中采用zslRandomLevel计算不同点的层次，不用严格维护上次节点是下层节点一半数量，将复杂度降低为O(logn)。虽然和红黑树的时间复杂度相等，但是实际操作中不需要考虑树的维护，只要处理相邻的节点指针，操作简单快速。

3.算法的远比红黑树简单的多。

4.redis中获取某段范围的节点，红黑树根据中序遍历，跳表只需要根据链表指针顺序读取，执行速度和实现复杂度都优于红黑树

5.redi的跳表跳表平均每个节点有1.33个指针（根据zslRandomLevel计算平均指针数量），红黑树至少有2个，占用空间少一些。

6.redis的跳表维护了span字段，可以快速计算出节点的rank或者获取指定rank的节点