redis中的Zset原理

Redis的Zset采用跳跃表(skipList)而非红黑树作为数据结构,原因是跳跃表在范围查询、插入和删除操作上的优势。查询时间复杂度为O(logN),且实现相对简单。跳跃表是一个多层有序链表,查询时类似二分查找,插入和删除只需修改相邻节点。

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1.Zset

redis中有一个非常重要的数据结构,那就是Zset。它是一个有序集合,也就是说存储的数据是有序的。

说到有序集合,很容易就能想到二叉搜索树,比如AVL树、红黑树、B树、B+树这些数据结构。而Zset底层使用的是什么数据结构呢,其实zset使用的是跳跃表(skipList)的数据结构。

什么是跳跃表?
它其实是一种随机化的数据结构,一个多层的有序链表,一种基于概率统计的插入算法。

2.redis中的zset为什么不使用红黑树而使用跳跃表

  • 首先,在做范围查询的时候,平衡树的操作要比跳跃表复杂。因为平衡树,在查询到最小值的时候,还需要采用中序遍历去查询最大值。 而skipList只需要在找到最小值后,对第一层的链表(也就是最底层的链表)进行若干次遍历即可。
  • 平衡树的删除和插入,需要对子树进行相应的调整,操作复杂。而skiplist只需要修改相邻的节点即可。
  • 在做查询操作的时候,skiplist和平衡树都是O(logN)的时间复杂度。
  • 从整体上来看,skiplist算法实现的难度要低于平衡树。

3. 跳跃表的实现

3.1 跳跃表的查询

在这里插入图片描述
跳跃表就像是上图一样的一个多层的链表,如果查询46的话。其步骤是:
(1)查询L4层,查询55,需要查询1次
(2)查询L3层,查询–>21–>55,需要查询2次
(3)查询L2层,查询–>37–>55,需要查询2次
(4)查询L1层,查询–>46,查询1次,找到结果

跳跃表就好像每两个元素抽取一个元素放到上一层,这样一次叠加,就形成了多层的链表。上一层的元素个数是下一层元素个数的1/2,所以查询的时候就类似二分查找。
这种方法类似于二分查找的方法,所以跳跃表的查找的时间复杂度为O(logN)

跳跃表每个节点包含两个指针,一个指向同一链表中的下一个元素(next),一个指向下面一层的元素(down)。

3.2 插入

我们往跳表中插入数据的时候,可以选择同时将这个数据插入到第几层中,比如随机函数生成了值 K,那我们就将这个结点添加到第一层到第 K 层这 K 级索引中。

随机的K是如何产生的:
通过随机数来产生,第一层肯定需要添加元素,所以K的初始值为1。后面的,如果随机数为1,就是K加一,随机数为0,就退出。这样每一层插入该元素的概率为(1/2)^ n。这样就很大程度上保证了后一层元素的总数量是前一层元素的2倍。

int random_level()  
{  
    K = 1;  

    while (random(0,1))  
        K++;  

    return K;  
}  

3.3 删除

在各个层中找到包含 x 的节点,使用标准的 delete from list 方法删除该节点。直接删除元素,然后调整一下删除元素后的指针即可。跟普通的链表删除操作完全一样。

跳跃表插入和删除的时间复杂度都是O(logN)

<think>嗯,用户想知道RedisZSet的底层实现结构。我记得ZSet同时使用了跳表(skiplist)和字典(dict)。那这两个结构是怎么配合的呢?首先,跳表是一种有序的数据结构,支持快速查找和范围操作,而字典提供了O(1)时间复杂度的键值查询。这样设计的好处是结合了两种数据结构的优点,既保证了高效的查询,又支持范围操作。 需要确认跳表和字典如何保持数据一致性。根据引用的资料,zset结构里同时包含跳表和字典,元素通过指针共享,所以不会有重复存储的问题。这样内存使用上更高效。 另外,用户可能想知道为什么选择跳表而不是B+树。根据引用[2],跳表的时间复杂度与平衡树相当,但实现更简单,空间利用率更高,且更适合内存数据库。B+树更适合磁盘IO优化的场景,比如MySQL,而Redis作为内存数据库,跳表更适合其需求。 还要解释插入和查询的具体过程。比如插入时,跳表需要找到合适的位置并随机生成层数,字典则更新键值对。查询时,字典直接返回分值,跳表处理范围查询。可能用户会问为什么不用红黑树?跳表的并发性能更好,维护相对简单。 需要确保回答结构清晰,分点说明跳表和字典的作用,结合引用中的信息,说明它们的协同工作原理,以及选择跳表的原因。同时生成相关问题,比如优化方法、对比B+树等,帮助用户深入理解。</think>### Redis ZSet底层数据结构实现原理 RedisZSet(有序集合)通过**跳表(SkipList)**和**字典(Dict)**两种数据结构协同实现,兼顾高效查询和范围操作的需求。以下是具体实现细节: --- #### 1. **数据结构定义** ZSet的定义如下: ```c typedef struct zset { zskiplist *zsl; // 跳表,用于支持范围操作和有序性 dict *dict; // 字典,用于实现O(1)的键值查询 } zset; ``` - **跳表(zskiplist)**:存储有序的元素及其分值(score),支持快速插入、删除和范围查询。 - **字典(dict)**:以元素为键(key)、分值为值(value),提供O(1)时间复杂度的单元素查询。 --- #### 2. **跳表的核心作用** 跳表通过多层链表实现高效的有序操作: - **节点结构**:每个跳表节点包含: ```c typedef struct zskiplistNode { sds ele; // 元素值(字符串) double score; // 分值(用于排序) struct zskiplistNode *backward; // 后退指针 struct zskiplistLevel { struct zskiplistNode *forward; // 前进指针 unsigned long span; // 跨度(用于范围查询优化) } level[]; // 多层索引 } zskiplistNode; ``` - **插入过程**:新节点的层数由**随机算法**生成(如幂次定律),平均时间复杂度为$O(\log n)$[^1]。 - **范围操作**:支持`ZRANGE`、`ZRANK`等命令,时间复杂度为$O(\log n + k)$(k为返回元素数量)[^2]。 --- #### 3. **字典的核心作用** 字典通过哈希表实现快速单元素查询: - **键值对存储**:键为元素(如字符串),值为分值(如浮点数)。 - **查询优化**:例如`ZSCORE`命令直接从字典中获取分值,时间复杂度为$O(1)$。 --- #### 4. **协同工作原理** - **数据一致性**:跳表和字典共享元素值和分值的存储(通过指针引用),避免内存冗余。 - **插入示例**: 1. 向字典中插入键值对`(element, score)`。 2. 向跳表中插入节点,根据`score`排序。 - **删除示例**: 1. 从字典中删除键`element`。 2. 从跳表中删除对应节点。 --- #### 5. **为何选择跳表而非B+树?** - **时间复杂度**:跳表的查询、插入、删除均为$O(\log n)$,与B+树相当。 - **实现复杂度**:跳表无需复杂的旋转或再平衡操作,代码更简单。 - **内存效率**:跳表的索引层通过概率生成,空间利用率更高。 - **适用场景**:B+树适合磁盘IO优化(如数据库),而Redis作为内存数据库,跳表更契合其需求。 --- #### 6. **性能优势** - **范围查询**:跳表的双向链表特性支持快速范围遍历。 - **并发优化**:跳表的分层结构更易实现无锁并发(如Redis 6.0的多线程IO模型)。 ---
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