Redis跳表讲座

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redis心跳机制

redis心跳机制Redis是一款广泛使用的高性能开源键值对存储系统，具有速度快、易扩展、功能强大等特点，被广泛应用于各类企业级应用中。

随着Redis在业务中的重要性越来越高，一些高可用的技术也变得越来越重要，其中心跳机制就是其中之一。

本文将详细介绍Redis心跳机制的原理、应用以及优化。

一、原理Redis心跳机制是指在Redis主从复制中，从Redis 实例定时向主Redis实例发送心跳包，以检测主Redis实例是否正常工作。

如果主Redis实例宕机或者断网等异常情况，从Redis实例将无法收到心跳响应，从而触发故障转移操作，将从Redis实例晋升为主Redis实例，保证业务的不间断服务。

在Redis主从复制中，从Redis实例会以配置文件中的repl-ping-slave-period配置项的时间间隔向主Redis 实例发送一条ping命令，主Redis实例收到ping命令后会回复一条pong命令，从而完成心跳检测。

如果在repl-ping-slave-period时间间隔内，从Redis实例没有接收到主Redis实例的pong命令，则会认为主Redis实例已经宕机或者网络异常，触发故障转移操作。

二、应用Redis心跳机制广泛应用于Redis主从复制架构中，保证从Redis实例可以及时的发现主Redis实例的故障情况，并进行相应的故障转移。

通过Redis心跳机制，业务可以更加稳定的运行，提高服务的可靠性和可用性。

同时，Redis心跳机制也可以用于检测网络故障、硬件故障等情况下的节点状态，及时发现并处理异常情况，保证系统的稳定性和可用性。

三、优化在Redis主从复制中，如果repl-ping-slave-period 设置的时间过长，可能会导致从Redis实例过长时间无法获取到主Redis实例的心跳响应，进而触发故障转移操作。

在实际应用中，可以根据不同的业务需求和系统负载情况，在repl-ping-slave-period和repl-timeout配置项之间进行平衡，调整心跳机制的时间间隔和超时时间。

详解Redis数据结构之跳跃表

详解Redis数据结构之跳跃表⽬录1、简介1.1、业务场景1.2、skiplist2、跳表2.1、跳表简介2.2、跳表层级之间的关系2.3、跳表的复杂度3、Redis中的跳表3.1、zskiplistNode3.2、zskiplist1、简介我们先不谈Redis，来看⼀下跳表。

1.1、业务场景场景来⾃⼩灰的算法之旅，我们需要做⼀个拍卖⾏系统，⽤来查阅和出售游戏中的道具，类似于魔兽世界中的拍卖⾏那样，还有以下需求：拍卖⾏拍卖的商品需要⽀持四种排序⽅式，分别是：按价格、按等级、按剩余时间、按出售者ID排序，排序查询要尽可能地快。

还要⽀持输⼊道具名称的精确查询和不输⼊名称的全量查询。

这样的业务场景所需要的数据结构该如何设计呢？拍卖⾏商品列表是线性的，最容易表达线性结构的是数组和链表。

假如⽤有序数组，虽然查找的时候可以使⽤⼆分法（时间复杂度O(logN)），但是插⼊的时间复杂度是O(N)，总体时间复杂度是O(N)；⽽如果要使⽤有序链表，虽然插⼊的时间复杂度是O(1)，但是查找的时间复杂度是O(N)，总体还是O(N)。

那有没有⼀种数据结构，查找时，有⼆分法的效率，插⼊时有链表的简单呢？有的，就是跳表。

1.2、skiplistskiplist，即跳表，⼜称跳跃表，也是⼀种数据结构，⽤于解决算法问题中的查找问题。

⼀般问题中的查找分为两⼤类，⼀种是基于各种平衡术，时间复杂度为O(logN)，⼀种是基于哈希表，时间复杂度O(1)。

但是skiplist⽐较特殊，没有在这⾥⾯2、跳表2.1、跳表简介跳表也是链表的⼀种，是在链表的基础上发展出来的，我们都知道，链表的插⼊和删除只需要改动指针就⾏了，时间复杂度是O(1)，但是插⼊和删除必然伴随着查找，⽽查找需要从头/尾遍历，时间复杂度为O(N)，如下图所⽰是⼀个有序链表（最左侧的灰⾊表⽰⼀个空的头节点）（图⽚来⾃⽹络，以下同）：链表中，每个节点都指向下⼀个节点，想要访问下下个节点，必然要经过下个节点，即⽆法跳过节点访问，假设，现在要查找22，我们要先后查找 3->7->11->19->22，需要五次查找。

redis哈希表结构

redis哈希表结构（实用版）目录1.Redis 哈希表结构的概念2.Redis 哈希表结构的实现原理3.Redis 哈希表结构的优点4.Redis 哈希表结构的应用场景5.Redis 哈希表结构的注意事项正文Redis 哈希表结构是一种基于哈希表的数据结构，它可以将键值对以哈希表的形式存储在内存中。

Redis 哈希表结构在实现上采用了一种特殊的数据结构，即跳跃表（Skip List）。

跳跃表是一种高效的数据结构，能够在保证线性时间复杂度的情况下实现 O(1) 的平均查找性能。

Redis 哈希表结构的实现原理主要包括两个方面：一是哈希函数，用于将键转换为哈希值；二是跳跃表，用于实现高效的键值对查找和插入。

哈希函数的设计需要满足两个条件：一是保证散列后的值尽可能均匀分布，以减少哈希冲突；二是计算简便，降低时间复杂度。

跳跃表则是一种自平衡的数据结构，能够在插入和查找时动态调整节点分布，从而保证高效性能。

Redis 哈希表结构具有以下优点：1.高效的查找性能：平均查找时间复杂度为 O(1)，在实际应用中表现出色。

2.支持高并发：Redis 哈希表结构在内部采用多路哈希，能够有效分散请求，提高系统并发能力。

3.空间利用率高：Redis 哈希表结构采用紧凑存储，能够充分利用内存空间，减少内存浪费。

Redis 哈希表结构的应用场景主要包括：1.用作缓存：Redis 哈希表结构可以高效地实现数据缓存，提高系统的响应速度。

2.计数器：Redis 哈希表结构可以用来实现高并发下的计数器，如网站访问量统计等。

3.消息队列：Redis 哈希表结构可以用作消息队列，实现高性能的消息推送和处理。

在使用 Redis 哈希表结构时，需要注意以下几点：1.哈希冲突：虽然 Redis 哈希表结构采用了多路哈希等技术来减少哈希冲突，但在高并发情况下仍然可能发生。

需要合理选择哈希函数，并根据实际情况进行调整。

2.内存使用：Redis 哈希表结构占用内存较大，需要合理规划内存使用，避免造成系统压力。

Redis中的跳表

Redis中的跳表date: 2020-10-15 14:58:00updated: 2020-10-19 17:58:00Redis中的跳表redis 数据类型 zset 实现有序集合，底层使⽤的数据结构是跳表。

源码在 src/t_zset.c ⽂件中，相关数据结构的定义在 src/server.h ⽂件中。

(4.0版本)元素有序的时候，如果是数组，可以通过⼆分查找来提速；如果是链表，如何提速？ => 跳表，插⼊/删除/搜索都是O(logn)第⼀层索引 n/2 个节点，第⼆层 n/4 个节点，第三层 n/8，第K层 n/(2^k)假设第K层有2个节点，即 n/(2^k) = 2 => k = log2(n) - 1typedef struct zskiplist {// 头节点，尾节点struct zskiplistNode *header, *tail;// 节点数量unsigned long length;// ⽬前表内节点的最⼤层数int level;} zskiplist;typedef struct zskiplistNode {// member 对象robj *obj;// 分值double score;// 后退指针struct zskiplistNode *backward;// 层struct zskiplistLevel {// 前进指针struct zskiplistNode *forward;// 这个层跨越的节点数量unsigned int span;} level[];} zskiplistNode;1. 跳表 SkipList在 java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap/ConcurrentSkipListSet 类中也有实现查询链表时会从头到尾的遍历链表，最坏的时间复杂度是O(N)，这是⼀次⽐较⼀个值，如果跳着1个元素来进⾏⽐较（⽐较下标为2n+1的元素），那么就相当于⼀次性⽐较2个元素，效率就会提⾼ => 跳表跳表是牺牲空间来换取时间，除了最底层是最原始的数据外，其他的每⼀层，其实都相当于是⼀个索引，最理想的是按照第⼀层1级跳，第⼆层2级跳，第三层4级跳，第四层8级跳。

redis跳表查询原理

redis跳表查询原理摘要：一、Redis跳表简介二、Redis跳表查询原理1.跳表结构2.跳跃查找算法3.高效原因三、跳表在Redis中的应用1.有序集合2.范围查询3.高效排序四、Redis跳表优化1.跳跃节点优化2.压缩表项优化3.并发控制优化正文：一、Redis跳表简介Redis跳表（ZipList）是一种基于跳跃查找的数据结构，它可以高效地进行内存中的排序和查找操作。

在Redis中，跳表主要用于实现有序集合（Sorted Set）和高效排序等功能。

二、Redis跳表查询原理1.跳表结构Redis跳表是由多个节点组成的链表，每个节点包含一个关键字和指向下一个节点的指针。

节点按照关键字的大小顺序排列，当查询到一个关键字时，可以通过跳跃查找快速定位到目标节点。

2.跳跃查找算法跳跃查找算法是一种在有序链表中查找目标值的高效方法。

基本原理是每次查询都跳过若干个节点，从而减少查找次数。

在Redis跳表中，跳跃查找算法通过比较节点关键字和目标值来确定跳跃的步长。

3.高效原因Redis跳表之所以高效，主要是因为它采用了跳跃查找算法。

在有序链表中，跳跃查找可以减少不必要的节点比较，提高查找速度。

同时，跳表节点之间的指针跳转也降低了内存访问的成本。

三、跳表在Redis中的应用1.有序集合Redis有序集合（Sorted Set）是基于跳表实现的。

有序集合中的元素具有唯一性，并且可以按照分数（score）进行排序。

通过跳表，我们可以高效地进行范围查询和删除操作。

2.范围查询在有序集合中，我们可以通过跳跃查找快速定位到指定分数范围内的元素。

例如，查询分数在[min, max]范围内的元素，只需从跳表头开始，按照分数顺序遍历节点，直到找到符合条件的元素。

3.高效排序Redis跳表本身已经实现了排序功能，因此在内部实现上，Redis可以根据跳表结构直接进行高效排序。

四、Redis跳表优化1.跳跃节点优化在跳表中，节点之间的距离会影响查找速度。

redis 跳表实现原理

redis 跳表实现原理
Redis跳表是一种有序数据结构，它的实现原理是通过升维的方式，将链表中的每个节点增加一定数量的指针，从而在查找时能够跳过一定数量的节点，从而提高查找效率。

Redis 跳表的实现基于以下两个核心思想：
1. 层级结构。

跳表中的每个节点都有多个指针，指向同一层中的下一个节点，以及下一层中的同一位置的节点。

这样，通过上下跳跃，就可以快速定位到指定位置。

2. 随机化。

Redis 跳表中建立新的层级的概率是根据概率分布来决定的，这样可以保证跳表的平衡性，同时也能够保证跳表的平均时间复杂度为 O(log n)。

具体实现过程如下：
1. 在跳表中插入一个新节点时，需要先确定新节点需要插入的层级数目，方法是通过随机化函数来决定，通常是通过抛硬币的方式，如果是正面就增加层级，如果是反面就停止增加。

2. 然后，从跳表的顶层开始，沿着每一层找到新节点要插入的位置，并将新节点插入到相应的位置上。

3. 在删除节点时，需要遍历跳表中的每一层，找到需要删除的节点，然后将它从每一层中删除。

4. 在查找节点时，也是从跳表的顶层开始进行查找，沿着每一层找到离目标节点最近的节点，然后从该节点开始向下遍历，直到找到目标节点或者确定目标节点不存在。

总体来说，Redis 跳表是一种高效的有序数据结构，在 Redis 中得到广泛的应用。

redis-15zset底层跳表skiplist实现

redis-15zset底层跳表skiplist实现简介我们知道 Redis 中有五种基本结构，其中有⼀个叫有序列表zset的数据结构，它类似于 Java 中的SortedSet和HashMap的结合体，⼀⽅⾯它是⼀个 set 保证了内部 value 的唯⼀性，另⼀⽅⾯⼜可以给每个 value 赋予⼀个排序的权重值 score，来达到排序的⽬的。

它的内部实现就依赖了⼀个叫做「跳跃列表」的数据结构为什么使⽤跳跃表因为 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；基于以上的⼀些考虑，Redis 基于 William Pugh 的论⽂做出⼀些改进后采⽤了跳跃表这样的结构。

本质是解决查找问题我们先来看⼀个普通的链表结构：我们需要这个链表按照 score 值进⾏排序，这也就意味着，当我们需要添加新的元素时，我们需要定位到插⼊点，这样才可以继续保证链表是有序的，通常我们会使⽤⼆分查找法，但⼆分查找是有序数组的，链表没办法进⾏位置定位，我们除了遍历整个链表找到第⼀个⽐给定数据⼤的节点为⽌（时间复杂度 O(n))似乎没有更好的办法。

但假如我们每相邻两个节点之间就增加⼀个指针，让指针指向下⼀个节点，如下图：这样所有新增的指针连成了⼀个新的链表，但它包含的数据却只有原来的⼀半（如图中的数字：3，11）现在假设我们想要查找数据时，可以根据这条新的链表查找，如果碰到⽐待查找数据⼤的节点时，再回到原来的链表中进⾏查找，⽐如，我们想要查找 7，查找的路径则是沿着下图中标注出的红⾊指针所指向的⽅向进⾏的：这是⼀个略微极端的例⼦，但我们仍然可以看到，通过新增加的指针查找，我们不再需要与链表上的每⼀个节点逐⼀进⾏⽐较，这样改进之后需要⽐较的节点数⼤概只有原来的⼀半。

redis的sorted set底层实现原理

redis的sorted set底层实现原理
Redis的Sorted Set底层实现原理
Redis的Sorted Set是一种有序的、可重复的键值对的集合，它的实现原理主要是依赖于它的数据结构——跳跃表（Skip List）。

跳跃表是一种非常有效的、有序的、可变大小的数据结构，它可以用于实现有序集合以及有序的字典。

它被用于构建Redis的有序集合（Sorted Set），实现O（log（N））的插入和遍历性能。

值得一提的是，跳跃表是一种改进的链表，它可以在O（log（N））复杂度内实现对链表中所有元素排序的操作，这对于Redis的Sorted Set而言非常有用。

跳跃表是一种折半搜索的变体，由N个链表组成，每个链表中的节点都包含了一个键值对，同时也包含了指向下一个元素所在链表的指针。

它使用特殊的技巧来加快搜索速度：每个链表都有一个随机的“跳跃”，当搜索时根据这个跳跃值跳过若干个节点，可以加快搜索的速度。

Redis的Sorted Set把这个有序的、可重复的键值对的集合看作一个对象，每一个键值对都有一个相关的分数（score），这个分数决定了集合中元素的排序。

为了实现Sorted Set，Redis会把键值对存放到跳跃表中，这样就可以快速排序，计算出每一个元素在有序集合中的正确位置，以便实现有序性。

因此，Redis的Sorted Set是基于跳跃表实现的，可以高效地维护有序集合，确保其内部元素的有序性，实现在O（log（N））复
杂度内的插入、遍历操作。

跳表的原理

跳表的原理
跳表是一种基于链表的数据结构，它可以在有序链表中快速查找元素。

跳表的原理是通过在链表中添加多级索引，从而实现快速查找。

跳表的时间复杂度为O(log n)，比普通链表的时间复杂度O(n)要快得多。

跳表的基本思想是将链表分层，每一层都是原链表的一个子集，每一层都是一个有序链表。

每一层的元素数量是前一层的1/2，也就是说，第一层包含所有元素，第二层包含一半的元素，第三层包含1/4的元素，以此类推。

每一层都有一个指针指向下一层，这样就可以在不同层之间快速跳跃。

在跳表中查找元素时，从最高层开始查找，如果当前层的下一个元素比要查找的元素大，则向下一层查找，直到找到要查找的元素或者到达最底层。

如果要插入或删除元素，则需要先查找到要插入或删除的位置，然后在每一层中进行相应的操作。

跳表的优点是可以在有序链表中快速查找元素，时间复杂度为O(log n)，比普通链表的时间复杂度O(n)要快得多。

另外，跳表的实现比较简单，只需要在链表中添加多级索引即可。

缺点是需要占用更多的空间，因为需要维护多级索引。

跳表是一种高效的数据结构，可以在有序链表中快速查找元素。

它的原理是通过在链表中添加多级索引，从而实现快速查找。

跳表的
时间复杂度为O(log n)，比普通链表的时间复杂度O(n)要快得多。

跳表的优点是可以快速查找元素，缺点是需要占用更多的空间。

redis跳表查询原理

redis跳表查询原理摘要：1.Redis 概述2.跳表的概念与特点3.跳表查询原理4.跳表查询的具体实现5.跳表查询的优缺点6.总结正文：一、Redis 概述Redis 是一个基于内存的开源数据库系统，它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。

Redis 以其高性能、可扩展性和灵活性而广受欢迎，被广泛应用于缓存、消息队列、排行榜和实时计数器等场景。

二、跳表的概念与特点跳表（Skip List）是一种基于随机访问的数据结构，它结合了链表和数组的优点。

跳表可以在O(1) 时间复杂度内进行插入和删除操作，同时支持高效的查找功能。

跳表的特点如下：1.每个节点包含两个指针：一个指向前一个节点，一个指向后一个节点。

2.跳表的头节点和尾节点分别指向第一个元素和最后一个元素。

3.跳表的高度较低，通常在log(N) 的数量级。

三、跳表查询原理跳表查询是指在跳表中根据某个键值对进行查找的过程。

跳表查询的原理是利用跳表的随机访问特性，从首节点开始，通过比较节点中的键值对，找到目标节点。

具体过程如下：1.从头节点开始遍历跳表，依次比较每个节点的键值对。

2.如果找到目标键值对，返回对应的节点。

3.如果遍历完整个跳表仍未找到目标键值对，返回空。

四、跳表查询的具体实现以下是一个简单的Python 示例，展示如何实现跳表查询：```pythonclass SkipListNode:def __init__(self, key, value):self.key = keyself.value = valueself.prev = Noneself.next = Noneclass SkipList:def __init__(self):self.head = SkipListNode(None, None)self.tail = SkipListNode(None, None)self.tail.next = self.headdef insert(self, key, value):node = SkipListNode(key, value)node.next = self.headif self.head.prev is None:self.head.prev = nodeelse:node.prev = self.head.prevself.head.prev.next = nodenode.prev = Noneself.tail.next = nodeself.tail = nodedef search(self, key):node = self.head.nextwhile node is not None:if node.key == key:return nodenode = node.nextreturn None```五、跳表查询的优缺点跳表查询的优点是能够在O(1) 时间复杂度内完成查找操作，效率较高。

redis为何单线程效率还这么高为何使用跳表不使用B+树做索引（阿里）

redis为何单线程效率还这么⾼为何使⽤跳表不使⽤B+树做索引（阿⾥）如果想了解 redis 与Memcache的区别参考：阿⾥的⾯试官问问我为何redis 使⽤跳表做索引，却不是⽤B+树做索引因为B+树的原理是叶⼦节点存储数据，⾮叶⼦节点存储索引，B+树的每个节点可以存储多个关键字，它将节点⼤⼩设置为磁盘页的⼤⼩，充分利⽤了磁盘预读的功能。

每次读取磁盘页时就会读取⼀整个节点,每个叶⼦节点还有指向前后节点的指针，为的是最⼤限度的降低磁盘的IO;因为数据在内存中读取耗费的时间是从磁盘的IO读取的百万分之⼀⽽Redis是内存中读取数据，不涉及IO，因此使⽤了跳表；⾄于redis的跳表原理参考：mysql的B+索引原理参考：Kafka索引参考：接下来问题来了：为何 redis使⽤单线程读取速度还这么块呢今天下午，烟哥吃饱了撑着没事⼲，上班时间到处⼯(zhuang)作(bi)！只见同事⼩刘的桌上摆了⼀本Redis相关的书籍，内⼼嘿嘿⼀笑：“终于，⼜有机会勾搭⼩刘了！”于是有了如下对话"嗯，不要⽅，跟着我思路来想！"烟哥道。

"假设，此刻有任务A和任务B，现在有如下两种执⾏⽅式"⽅式⼀:两个线程，⼀个线程执⾏A，另⼀个线程执⾏B⽅式⼆:⼀个线程，先执⾏A，执⾏完以后继续执⾏B"请问，哪种⽅式执⾏更快？"只见烟哥眉头微微⼀皱，说道:"我夜观天象，掐指⼀算，⼩刘你⼤学在上《计算机组成原理》这门课的时候，⼀定逃课了！""应该是⽅式⼆更快，因为⽅式⼀中，CPU在切换线程的时候，有⼀个上下⽂切换时间，⽽这个上下⽂切换时间是⾮常耗时的！打个⽐⽅，⼀个CPU主频是 2.6GHz，这意味着每秒可以执⾏：2.6*10^9 个指令，那么每个指令的时间⼤概是0.38ns！⽽⼀次上下⽂切换，将近需要耗时2000ns！⽽这个时间内，CPU什么都⼲不了，只是做了保存上下⽂都动作！""OK，就是在I/O操作都时候，例如磁盘I/O，⽹络I/O等！为什么⼀般是在I/O操作都时候，要⽤多线程呢(⾯试⾼频题，必背)？因为I/O操作⼀般可以分为两个阶段:即等待I/O准备就绪和真正操作I/O资源！""以磁盘操作为例，磁盘的结构如下""在磁盘上数据是分磁道、分簇存储的，⽽数据往往并不是连续排列在同⼀磁道上，所以磁头在读取数据时往往需要在磁道之间反复移动，因此这⾥就有⼀个寻道耗时！另外，盘⾯旋转将请求数据所在扇区移⾄读写头下⽅也是需要时间，这⾥还存在⼀个旋转耗时！""那么，在这⼀时间段（即"I/O等待"）内，线程是在“阻塞”着等待磁盘，此时操作系统可以将那个空闲的CPU核⼼⽤于服务其他线程。

zset的排序依据

zset的排序依据
摘要：
1.Zset 的概述
2.Zset 的排序依据
3.排序依据的实现原理
4.总结
正文：
Zset（有序集合）是Redis 中的一种数据结构，它可以存储有序的字符串值。

Zset 的每个元素都包含一个分数，这个分数用于表示元素在集合中的顺序。

Zset 的排序依据就是这些分数。

Zset 的排序依据主要基于两个方面：分数的类型和分数的大小。

首先，分数的类型分为两种：正分数和负分数。

正分数表示元素应该出现在集合的头部，而负分数表示元素应该出现在集合的尾部。

其次，对于相同类型的分数，分数的大小决定了元素在集合中的顺序。

分数越大，元素在集合中的顺序越靠前。

Zset 的排序依据是通过实现原理来保证的。

在Redis 内部，Zset 使用跳表（Skip List）作为底层数据结构。

跳表是一种高效的平衡搜索树，它可以保证数据结构的有序性。

当向Zset 中添加元素时，Redis 会根据分数的大小将元素插入到跳表的正确位置，从而保证整个集合的有序性。

总之，Zset 的排序依据是其内部的分数机制，包括分数的类型和大小。

通过Redis 内部高效的跳表数据结构，可以保证Zset 中的元素始终保持有序状
态。

redis源码分析之数据结构：跳跃表

redis源码分析之数据结构：跳跃表跳跃表是⼀种随机化的，在查找、插⼊和删除这些字典操作上，其效率可⽐拟于平衡⼆叉树（如红⿊树），⼤多数操作只需要O(log n)平均时间，但它的代码以及原理更简单。

和链表、字典等数据结构被⼴泛地应⽤在Redis内部不同，Redis只在两个地⽅⽤到了跳跃表，⼀个是实现有序集合键，另⼀个是在集群结点中⽤作内部数据结构。

除此之外，跳跃表在Redis⾥⾯没有其他⽤途。

/* ZSETs use a specialized version of Skiplists */typedef struct zskiplistNode {robj *obj;double score;struct zskiplistNode *backward;struct zskiplistLevel {struct zskiplistNode *forward;unsigned int span;//代表该节点在每层到下⼀个节点所跨越的节点长度} level[];} zskiplistNode;typedef struct zskiplist {struct zskiplistNode *header, *tail;unsigned long length;int level;} zskiplist;obj是该结点的成员对象指针，score是该对象的分值，是⼀个浮点数，跳跃表中的所有结点，都是根据score从⼩到⼤来排序的。

同⼀个跳跃表中，各个结点保存的成员对象必须是唯⼀的，但是多个结点保存的分值却可以是相同的：分值相同的结点将按照成员对象的字典顺序从⼩到⼤进⾏排序。

level数组是⼀个柔性数组成员，它可以包含多个元素，每个元素都包含⼀个层指针(level[i].forward)，指向该结点在本层的后继结点。

该指针⽤于从表头向表尾⽅向访问结点。

可以通过这些层指针来加快访问结点的速度。

每次创建⼀个新跳跃表结点的时候，程序都根据幂次定律（power law，越⼤的数出现的概率越⼩）随机⽣成⼀个介于1和32之间的值作为level数组的⼤⼩，这个⼤⼩就是该结点包含的层数。

redis跳表的底层原理

redis跳表的底层原理Redis是一款高性能的内存数据库，它的底层原理非常复杂，其中跳表就是其一。

跳表作为一种高效的数据结构，能够快速查询、插入、删除数据，广泛用于各种数据结构中。

本文将详细介绍Redis跳表的底层原理。

1. 什么是跳表？跳表是一种有序的数据结构，类似于链表和二叉搜索树。

它通过在一维的有序链表上增加一些“跳跃”指针来加快查询速度。

跳表的每个节点包含一个或多个指向同一层或下一层的其他节点的指针。

跳表的最上层称为头节点，最下层称为底层，每一层都是一个有序的链表。

顶层的节点数最少，底层的节点数最多，每一层的节点数呈指数递增 2^k-1。

跳表的高度由节点数最多的那一层决定。

2. 跳表的核心思想跳表中最重要的思想就是“升维思想”，即通过引入多层索引来提高查询效率。

每一层的索引是前一层索引的一个子集，并且每一层索引的节点数比前一层少。

这样，当我们需要查找一个数据时，就可以利用不同的索引层次，从快速的顶层开始迅速缩小查找范围，直到最后查找到目标数据。

在Redis中，跳表是由多个有序的节点层组成的，每个节点都是一个包含score和member两个字段的结构体，其中score用于排序，memeber存储我们真正需要存储的数据；而每个节点层则包含两个指针，一个指向前一个节点层，一个指向后一个节点层。

3. Redis跳表的实现Redis中的跳表是一种自动平衡的数据结构，在每次插入节点时会自动调整层数，以保证节点数量和层高之间的平衡。

在插入数据时，首先会在底层链表上插入一个新的节点，插入完成后会进行coin flip，以随机确定节点所在层数。

如果随机数小于等于当前跳表的层数，则在对应的索引层上也插入一个新的节点，并且在这个节点的前面和后面分别链接前一个和后一个节点。

在删除节点时，我们首先需要将该节点从每一个索引层的链表中删除，同时如果该节点是最高层的节点，则需要将跳表的层数缩小。

在查询数据时，我们同样需要从最高层开始，逐层缩小查找范围，直到找到目标数据或者遍历到底层。

redis跳表层原理

redis跳表层原理Redis是一种常用的高性能键值存储系统，它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。

在Redis中，跳表（Skip List）是一种用于实现有序集合的数据结构。

本文将围绕Redis中跳表的原理展开讨论。

一、跳表的概念跳表是一种有序链表的变种结构，它通过添加多级索引来提高查找效率。

在传统的有序链表中，为了查找特定的元素，需要从头开始逐个遍历，时间复杂度为O(n)。

而跳表通过添加索引节点，使得查找特定元素的时间复杂度降低到O(log n)，提高了查找效率。

二、跳表的结构跳表由多级索引层组成，每一级索引层的节点都是下一级索引层的前一个节点的指针。

最底层的索引层是原始链表，每个节点包含一个指向下一个节点的指针，节点按照升序排列。

上层的索引层节点不是原始链表的全部节点，而是原始链表中隔一定距离的节点，这些节点被称为索引节点。

三、跳表的查找过程当需要查找某个元素时，跳表会从最顶层的索引节点开始，逐层向下查找。

在每一层中，如果当前节点的下一个节点的值大于或等于目标值，则跳转到下一层。

直到最底层找到目标值或者无法再跳转为止。

如果找到目标值，则返回该节点；如果没有找到目标值，则返回空。

四、跳表的插入操作在跳表中插入一个新节点，首先需要确定新节点在每一层的位置。

为了保持有序性，需要在每一层找到新节点的插入位置。

具体步骤如下：1. 在最底层找到新节点的插入位置，并插入新节点。

2. 决定新节点在哪一层也作为索引节点。

可以通过随机函数决定新节点的层数，通常使用二分法来决定新节点的层数。

3. 在每一层中插入新节点，并更新索引节点的指针。

五、跳表的删除操作在跳表中删除一个节点，首先需要找到该节点在每一层的位置。

具体步骤如下：1. 在最底层找到需要删除的节点。

2. 在每一层中删除该节点，并更新索引节点的指针。

六、跳表的优势和应用场景1. 跳表的查找时间复杂度为O(log n)，相比于传统的有序链表时间复杂度为O(n)，查找效率更高。

redis zet详细解读

Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，支持多种数据结构如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。

其中，有序集合（Sorted Set）是Redis 中一种非常实用的数据结构，它可以用来实现排行榜、时间轴等功能。

有序集合在Redis 中的实现是基于跳表（Skip List）的数据结构，每个元素都有一个分数（score）和一个成员（member）。

分数可以看作是排序的依据，而成员则是具体的值。

有序集合中的元素按照分数从小到大排序，如果分数相同，则按照成员字典序排序。

以下是Redis 有序集合的一些基本操作：1. `ZADD key score member [score member ...]`：向有序集合中添加一个或多个元素，或者更新已存在元素的分数。

```ZADD myzset 1 "one"ZADD myzset 2 "two"ZADD myzset 3 "three"```2. `ZREM key member [member ...]`：从有序集合中移除一个或多个元素。

```ZREM myzset "two"```3. `ZRANGE key start stop [WITHSCORES]`：获取有序集合中指定范围内的元素，可选参数WITHSCORES 表示是否同时返回元素的分数。

```ZRANGE myzset 0 -1 WITHSCORES1) "one"2) 13) "three"4) 3```4. `ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]`：获取有序集合中指定范围内的元素，按分数从大到小排序，可选参数WITHSCORES 表示是否同时返回元素的分数。

```ZREVRANGE myzset 0 -1 WITHSCORES1) "three"2) 33) "one"4) 1```5. `ZCARD key`：获取有序集合中的元素个数。

Redis跳跃表实现

Redis跳跃表实现转载⾃：Redis中⽀持的数据结构⽐Memcached要多，如基本的字符串、哈希表、列表、集合、可排序集，在这些基本数据结构上也提供了针对该数据结构的各种操作，这也是Redis之所以流⾏起来的⼀个重要原因,当然Redis能够流⾏起来的原因，远远不只这⼀个,如⽀持⾼并发的读写、数据的持久化、⾼效的内存管理及淘汰机制...从Redis的git提交历史中，可以查到，2009/10/24在1.050版本，Redis开始⽀持可排序集,在该版本中，只提供了⼀条命令zadd,宏定义如下所⽰:{"zadd",zaddCommand,4,REDIS_CMD_BULK|REDIS_CMD_DENYOOM},那么什么是可排序集呢? 从Redis 1.0开始就给我们提供了集合(Set)这种数据结构，集合就跟数学上的集合概念是⼀个道理【⽆序性，确定性，互异性】,集合⾥的元素⽆法保证元素的顺序，⽽业务上的需求，可能不⽌是⼀个集合，⽽且还要求能够快速地对集合元素进⾏排序，于是乎，Redis中提供了可排序集这么⼀种数据结构，似乎也是合情合理,⽆⾮就是在集合的基础上增加了排序功能,也许有⼈会问，Redis中不是有Sort命令嘛，下⾯的操作不也是同样可以达到对⽆序集的排序功能嘛，是的,是可以，但是在这⾥我们⼀直强调的是快速这两个字，⽽Sort命令的时间复杂度为O(N+M*Log(M)),可排序集获取⼀定范围内元素的时间复杂度为O(log(N) + M)root@bjpengpeng-VirtualBox:/home/bjpengpeng/redis-3.0.1/src# ./redis-cli127.0.0.1:6379> sort set1) "1"2) "2"3) "3"4) "5"127.0.0.1:6379> sort set desc1) "5"2) "3"3) "2"4) "1"在了解可排序集是如何实现之前，需要了解⼀种数据结构跳表(Skip List),跳表与AVL、红⿊树...等相⽐，数据结构简单，算法易懂，但查询的时间复杂度与平衡⼆叉树/红⿊树相当,跳表的基本结构如下图所⽰：Redis的跳跃表由zskiplistNode和skiplist两个结构定义,其中 zskiplistNode结构⽤于表⽰跳跃表节点,⽽ zskiplist结构则⽤于保存跳跃表节点的相关信息,⽐如节点的数量,以及指向表头节点和表尾节点的指针等等。

redis跳跃表原理

redis跳跃表原理Redis是一种高性能的NoSQL数据库，被广泛应用于Web应用中，其中跳跃表（Skip List）是Redis中一种常用的数据结构，被用于有序集合（Sorted Set）的实现，它是基于链表的一种数据结构，具有速度快、易于扩展等优点。

本文将介绍跳跃表的原理以及在Redis中的实现。

一、跳跃表的原理跳跃表的产生源于链表的缺点，链表在查找时需要遍历整个链表，随着链表中节点的增加，查找的效率会越来越低，因此跳跃表通过利用索引来更快地定位元素，避免遍历整个链表，从而达到快速查找的目的。

跳跃表有多级索引，每一级索引都是一条链表，第一级索引链表包含全部元素，而第二级索引链表包含第一级索引链表中每隔一定数量的元素，以此类推直到最后一级索引，每一级索引都可以跳过一些元素。

跳跃表中的每个节点会保存着其在各个索引层中的指针，节点数据以及跳跃表的层数。

二、Redis中的实现在Redis中，跳跃表被用于实现有序集合（Sorted Set），有序集合在Redis中是一个键值对的集合，其中每个值都有一个对应的分值（score），在有序集合中，每个元素都会被赋予一个唯一的排名（从0开始），排名是根据分值的大小而定的，分数越高排名越靠前。

Redis中跳跃表的源码实现比较简单，跳跃表结构体包含跳跃表的头节点、尾节点、长度、最大层数、当前层数等属性。

Redis中用到的跳跃表层数最大为32，每个节点都会保存前进指针和跨度（span），前进指针用于在每一层中找到下一个节点，跨度表示当前节点跨过的节点数量，这样在查找过程中可以跳过一些节点。

Redis中跳跃表有两个节点：普通节点和跳跃表头节点，跳跃表头节点存在的目的是为了方便查找操作，每个普通节点中包含数据、前进指针、跨度等信息，每个节点都会有多个前进指针。

跳跃表通过这些跳跃指针实现快速查找和插入操作，每次插入操作都会从跳跃表高层开始查找，跳跃表中的数据是有序的，并且可以按照指定范围进行查找。

Redis源码解析之跳跃表（一）

Redis源码解析之跳跃表（⼀）跳跃表（skiplist）有序集合（sorted set）是Redis中较为重要的⼀种数据结构，从名字上来看，我们可以知道它相⽐⼀般的集合多了⼀个有序。

Redis的有序集合会要求我们给定⼀个分值（score）和元素（element），有序集合将根据我们给定的分值对元素进⾏排序。

Redis共有两种编码来实现有序集合，⼀种是压缩列表（ziplist），另⼀种是跳跃表（skiplist），也是本章的主⾓。

下⾯，让笔者带领⼤家稍微了解下有序集合的使⽤。

假设某软件公司统计了公司内的程序员所掌握的编程语⾔，掌握Java的⼈数有90⼈、掌握C的⼈数有20⼈、掌握Python的⼈数有57⼈、掌握Go的⼈数有82⼈、掌握PHP的⼈数有61⼈、掌握Scala的⼈数有28⼈、掌握C++的⼈数有33⼈。

我们⽤key为worker-language的有序集合来存储这⼀结果。

127.0.0.1:6379> ZADD worker-language 90 Java(integer) 1127.0.0.1:6379> ZADD worker-language 20 C(integer) 1127.0.0.1:6379> ZADD worker-language 57 Python(integer) 1127.0.0.1:6379> ZADD worker-language 82 Go(integer) 1127.0.0.1:6379> ZADD worker-language 61 PHP(integer) 1127.0.0.1:6379> ZADD worker-language 28 Scala(integer) 1127.0.0.1:6379> ZADD worker-language 33 C++(integer) 1将上⾯的统计结果形成⼀个有序集合后，我们可以对有序集合进⾏⼀些业务上的操作，⽐如⽤：ZCARD key返回集合的长度：127.0.0.1:6379> ZCARD worker-language(integer) 7可以把集合当成⼀个数组，使⽤ZRANGE key start stop [WITHSCORES]命令指定索引区间返回区间内的成员，⽐如我们指定start为0，stop 为-1，则会返回从索引0到集合末尾所有的元素，即[0,6]，如果有序集合⾥⾯有10个元素，则[0,-1]也代表[0,9]，带上WITHSCORES选项，除了返回元素本⾝，也会返回元素的分值。