Redis底层数据结构之ZSkipList

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一、概述

ZSkipList是一种有序数据结构,支持平均 O(logN) 复杂度的查找、插入和删除操作。优点:高效的范围查询。使用场景: 存储有序集合数据,例如 Sorted Set 类型。

二、ZSkipList结构

java 复制代码
/* ZSETs use a specialized version of Skiplists */
typedef struct zskiplistNode {
    sds ele;
    double score;
    struct zskiplistNode *backward;
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;
        unsigned int span;
    } level[];
} zskiplistNode;

typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    unsigned long length;
    int level;
} zskiplist;

ZSkipList:
header :header 是指向zskiplist的第一个节点(也就是跳表的头节点)的指针。它本质上是zskiplist的入口点,所有的操作(插入、查找、删除等)都是从这个节点开始的。header节点包含了多个指向不同层次第一个实际节点的指针,这些层级的指针帮助实现跳表的快速访问特性。
tail :tail 指向zskiplist中的最后一个节点。
length :length 表示zskiplist中节点的总数(不包括header节点)。这个数量随着节点的插入和删除动态变化。通过length可以快速获取到跳表的大小,无需遍历整个结构。
level:level 表示当前zskiplist中最高层级的层数。在跳表中,层级是动态管理的,每次插入新节点时,都会通过一定的随机化算法为其分配一个层数,level保留的是所有节点层数中的最大值。这个值允许zskiplist动态调整自身的索引结构,以适应不同的数据变化情形,同时保持操作的效率。

ZSkipListNode:
ele :ele 是存储在此节点中的实际值,即有序集合的成员。在Redis中,它通常是一个字符串。
score :score是一个浮点数,跟每个元素(即ele)相关联,表示元素在有序集合中的排序分数。按照score从小到大的顺序来为元素排序,同样的score值不会影响元素的位置。
backward :backward 是指向此节点在最低层的前一个节点的指针。这有助于实现从后向前的导航,并可支持有序集合的逆向查询。
level[]:level是一个数组,数组的元素是代表每一层的结构体。每一个结构体包含两个属性:forward和span。

  • forward:forward是一个指针,指向当前节点在这一层的下一个节点。
  • span:span表示当前节点到forward指针所指向的节点之间的间距, 紧邻的两个结点之间的距离定义为1。

三、和平衡树和哈希表的对比

  • 有序性:Skip List和平衡树支持元素的有序排列,而哈希表不支持。有序性使得Skip List和平衡树适合于范围查找操作,而哈希表则适用于单个键的快速查找。
  • 范围查找:范围查找在Skip List中实现相当直观和高效,仅需线性遍历链表即可完成。相较之下,平衡树实现范围查找较为复杂,可能需要进行中序遍历来访问指定范围的所有节点。
  • 插入和删除操作:平衡树的插入和删除操作可能导致树结构调整,以保持树的平衡性,逻辑较为复杂。而Skip List在插入和删除时仅需调整相邻节点的指针,操作较为简单且效率较高。
  • 内存占用:Skip List的内存占用相对于平衡树更为灵活,其每个节点包含的指针数量平均为1/(1-p),具体取决于参数p的大小。相对地,平衡树的每个节点通常包含两个指针(分别指向左右子树)。
  • 查找性能:对于单个键值的查找,Skip List和平衡树的时间复杂度大致相同,都是O(log n)。而哈希表的查找性能在理想情况下接近O(1),通常更高效。
  • 实现难度:从算法实现上来看,Skip List的实现比平衡树简单许多,这对于开发者来说是一个重要的优势。

参考 redis底层数据结构

参考 Redis底层数据结构之skiplist

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