Redis存储结构之zskiplist

zskiplist(跳跃表)

原理

zskiplist是一个有序的集合，为了解决其他链表的插入、删除效率低、查询元素需要循环遍历等缺点，redis就采用了一个特殊的数据结构zskiplist（跳跃表）。

它在性能上跟红黑树差不多， 同时又比红黑树的实现简单。在插入、删除、查询等操作上的时间复杂度为o(logn)。

分析

• 它通过在每个节点中维持多个指向其它节点的指针，从而达到快速访问节点的目的；
• Redis 只在两个地方用到了跳跃表，一个是实现有序集合健，另一个是在集群节点中用做内部数据结构，除此之外，跳跃表在 Redis 里没有其它用途；
• 一个常规的链表在做元素查找时，只能从头到尾的遍历来得到元素。时间复杂度为 O(n);
• zskiplist的头结点不是一个有效的节点，它有ZSKIPLIST_MAXLEVEL层(32层)，每层的forward指向该层跳跃表的第一个节点，若没有则为null；
• redis限定了 ZSKIPLIST_P 抛硬币正面的概率为1/4

zskiplist 图解分析

zskiplist如何查找元素分析

加入我们想查找 9 这个元素，步骤如下：

1. 先遍历最高层第四层找到16；
2. 9<16,找到第三层13；
3. 9<13，找到二层8；
4. 9>8，找到8的下一个节点9。

zskiplist插入元素分析

创建一个zskiplist的时间复杂度为O(1)；

1. 找到合适的位置插入
2. 调用zslRandomLevel 得到一个插入节点的层数，有 1/4 概率加入上一层；
3. 调用zslCreateNode创建一个新的节点；
4. 修改插入位置的前后节点以及插入节点本身的backward、forward、span等属性

zskiplist删除元素分析

释放一个节点的内存 时间复杂度O(1)；

释放整个skiplist的内存 时间复杂度O(n)；

从skiplist中删除并释放掉一个节点 时间复杂度O(logn)，会涉及到3个步骤：

• 根据ele和score找到节点的位置（代码里变量x即为该节点，update记录每层x的上一个节点）
• 调动zslDeleteNode把x节点从skiplist逻辑上删除
• 释放x节点内存

根据范围删除节点 时间复杂度O(log(n)+m), m是范围内元素的个数;

zskiplist跟红黑树对比

优点：

• 比红黑树占用更多的内存，每个节点的大小取决于该节点的层数；
• 空间局部性较差导致缓存命中率低，感觉上会比红黑树更慢；

优点：

• 实现比红黑树简单；
• 比红黑树更容易扩展，作者之后实现zrank指令时没怎么改动代码；
• 红黑树插入删除时为了平衡高度需要旋转附近节点，高并发时需要锁。skiplist不需要考虑；
• 一般用zset的操作都是执行zrange之类的操作，取出一片连续的节点。这些操作的缓存命中率不会比红黑树低。

源码

在 redis/src/server.h 中

#define ZSKIPLIST_MAXLEVEL 32 /* Should be enough for 2^64 elements */
#define ZSKIPLIST_P 0.25      /* Skiplist P = 1/4 */
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typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail;  // 跳跃表头尾节点
    unsigned long length;  //节点个数
    int level;  //除头结点外最大的层数
} zskiplist;
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typedef struct zskiplistNode {
    sds ele;   //存储字符串类型数据 redis3.0版本中使用robj类型表示，但是在redis4.0.1中直接使用sds类型表示
    double score;  //存储排序的分值
    struct zskiplistNode *backward;   //指向上一个节点,用于zrevrange命令
    struct zskiplistLevel { 
        struct zskiplistNode *forward;   //指向下一个节点
        unsigned long span;  //到达后一个节点的跨度(两个相邻节点span为1)
    } level[];  //该节点在各层的信息，柔性数组成员
} zskiplistNode;
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