Redis中的有序集合及其底层跳表

逃离我推掉我的手 2024-03-24 18:45 28阅读 0赞

## 前言 ##

本文着重介绍Redis中的有序集合的底层实现中的跳表

## 有序集合 Sorted Set ##

Redis中的Sorted Set 是一个有序的无重复值的集合，他底层是使用压缩列表和跳表实现的，和Java中的HashMap底层数据结构（1.8）链表+红黑树异曲同工之妙

## 什么是跳表 ##

跳跃表（Skip List）是一种有序的数据结构，它由多层有序链表组成。每一层链表中的节点是有序排列的，而每一层链表中的节点指针可以跨越若干个节点，这样就提高了查询效率。

> 1.  跳跃表最底层的链表包含了所有的元素，而每一层链表都是下一层链表的子集。最顶层链表只有两个节点，即头节点和尾节点。每一层链表中的节点包含了一个成员（Member）和一个指向同样成员的下一层链表节点的指针。
> 2.  通过使用跳跃表，可以在时间复杂度O(logN)的情况下执行插入、删除和查找操作。这相比于传统链表的时间复杂度O(N)来说更加高效。同时，跳跃表还相对于平衡二叉树来说更加简单，容易实现。

其实就是经典的空间换时间，利用“跳跃节点”在层级间跳跃，每层都保留数据，从下往上，数据越来越少，图示如下：  
![在这里插入图片描述][0a775f7ed1fe4c3c92a582869ca13b09.png]

## 跳表的查询流程 ##

跳表的查询流程其实很简单，举个例子假如我们要查找value == 6，正常链表需要遍历4次才能找到，而跳表3次就可以了。  
其过程就是，1->1->2->6，1->1这个直接过去的，不需要额外判断，也就是1->2->6这个过程，图示如下：  
![在这里插入图片描述][705a61790ad04f4bb358a8c0214ca609.png]  
其原理就和二分查找一样，首先顶层的1节点判断小于就往下右走到第二层的2节点，然后往右走，就找到6了

同样的，如果查找4节点，1->1->2->2->4，在一层中如果下一个节点的值比目标值还大的值就直接往下走，因为下层的数据的范围一定在\[Node.value，Node.next.value\]之间，当前例子中就是4一定在下一层的\[2,6\]节点中。这样就可以做到快速访问了，在数据量大的情况下，他的时间复杂度就是O(logN)。

## 跳表的插入 ##

在Redis中，跳表的每一层链表都有一个编号，从下往上是`0~31`，当我们要进行插入操作的时候，Redis 会生成一个随机数，这个随机数的范围是`[1,32]`，这个随机数越大，生成的概率就越小，意思就是生成1的概率为50%，2的概率为25%，逐层减半。源码如下：

static unsigned int ziplistLength(unsigned char *zl) {
        
        return ziplistLen((unsigned char*)zl);
    }
    
    // 生成一个介于1和2^32之间的随机数
    static unsigned int zrandom(void) {
        
        // 以秒为种子生成随机数
        srand(time(0));
        return rand();
    }
    
    typedef struct zskiplistNode {
        
        // 成员对象
        sds ele;
        // 分值
        double score;
        // 后退指针
        struct zskiplistNode *backward;
        // 层
        struct zskiplistLevel {
        
            // 前进指针
            struct zskiplistNode *forward;
            // 跨度（跨过的节点数量）
            unsigned int span;
        } level[];
    } zskiplistNode;
    
    typedef struct zskiplist {
        
        // 头节点和尾节点
        struct zskiplistNode *header, *tail;
        // 节点数量
        unsigned long length;
        // 层数
        int level;
    } zskiplist;
    
    // 创建并返回一个新节点
    static zskiplistNode *zslCreateNode(int level, double score, sds ele) {
        
        // 分配节点空间
        zskiplistNode *zn = zmalloc(sizeof(*zn) + level * sizeof(struct zskiplistLevel));
        // 设置节点成员
        zn->score = score;
        zn->ele = ele;
        return zn;
    }
    
    // 创建并返回一个新的跳跃表
    zskiplist *zslCreate(void) {
        
        int j;
        // 分配空间
        zskiplist *zsl = zmalloc(sizeof(*zsl));
        // 初始化头节点
        zsl->header = zslCreateNode(ZSKIPLIST_MAXLEVEL, 0, NULL);
        // 设置尾节点
        zsl->tail = NULL;
        // 初始化长度和层数
        zsl->length = 0;
        zsl->level = 1;
        // 初始化头节点的 forward 和 span
        for (j = 0; j < ZSKIPLIST_MAXLEVEL; j++) {
        
            zsl->header->level[j].forward = NULL;
            zsl->header->level[j].span = 0;
        }
        // 初始化尾节点
        zsl->header->backward = NULL;
        return zsl;
    }
    
    // 随机生成节点层数
    int zslRandomLevel(void) {
        
        int level = 1;
        // 每隔2个节点，层数+1（以1/4的概率）
        while ((zrandom() & 0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF)) {
        
            level += 1;
        }
        return (level < ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
    }

这个随机数的意义就是数据在插多少层，举个例子，假如我随机到5，那么就意味着我的数据要从的0~4层进插入，这样才能保证我新来的数据不会影响到我跳表下层兼容上层的特性，也能保证数据访问的快速性（因为不一定要到底层查数据有可能我上一层就查到了），图示如下（random== 2，value== 5）：  
![在这里插入图片描述][06fbc82ad6114a8cba137e9f38d295cf.png]

## 压缩列表升级为跳表 ##

在Java的HashMap中，是要到table.length >= 64 && list.length >= 8 时才会出现一个从链表升级到红黑树的过程，在我们的Redis中也是如此，只要不满足其中一个，就会升级 （||运算）

**1. 有序集合中的元素个数小于128个  
2. 有序集合保存的元素成员长度都必须小于64字节**

当以上任意一个不满足时，就会从压缩列表升级为跳表

以上是本节的全部内容

[0a775f7ed1fe4c3c92a582869ca13b09.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/a3f714c100704dceb0ed928bfc8a9912.png
[705a61790ad04f4bb358a8c0214ca609.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/d788ebcd1f6b4e529cc44af0841059d8.png
[06fbc82ad6114a8cba137e9f38d295cf.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/13/4bc211453a524c59a3aca051b7d11a6b.png