Redis 中跳表是有序集合（ZSET）的核心底层实现之一（还有一个是压缩列表 ziplist，满足条件时触发转换），其设计目标是在有序结构中平衡查找、插入、删除的效率，以 "多层链表 + 随机层高" 的方式规避传统有序链表 O (n) 的查询短板，同时保持实现简单、内存可控的特性。Redis 跳表并非完全照搬经典跳表模型，而是针对缓存场景做了定制化优化，核心遵循 "分层索引 + 有序遍历 + 随机层高" 三大原则，相较于红黑树等平衡树结构，跳表在插入删除时无需复杂的旋转调整，更适配 Redis 单线程、高性能的执行特点。
（1）Redis 跳表的核心结构与分层设计
Redis 跳表由 "跳表节点" 和 "跳表核心结构" 两部分组成，整体通过多层链表嵌套实现分层索引：
跳表节点：是跳表的最小单元，包含四大核心属性：
ele：存储元素的成员，以字符串形式存储，保证唯一性；
score：存储元素的分值（double 类型），跳表按 score 从小到大排序，score 相同则按 member 字典序排序；
backward：指向当前节点的前一个节点（反向指针），仅底层链表（Level 0）有该指针，用于反向遍历（如 ZREVRANGE 命令）；
level：节点的层级数组，每个层级包含两个关键属性：
forward：指向当前层级下的下一个节点（正向指针），不同层级的 forward 指针构成不同层级的索引；
span：记录当前节点到 forward 指向节点的 "跨度"（即两个节点之间的元素个数），用于快速计算元素的排名（如 ZRANK 命令）。
zskiplist：跳表核心结构，用于管理跳表的全局状态，包含五大属性：
header：指向跳表的头节点（虚拟节点，不存储实际数据），头节点的层级数等于跳表的最大层级；
tail：指向跳表的尾节点，优化尾节点的快速访问；
length：记录跳表中实际存储的节点数量（不含头节点），用于快速返回有序集合的元素个数（ZCARD 命令）；
maxLevel：跳表允许的最大层级（Redis 默认为 32 层），限制跳表的内存占用上限。
（2）Redis 跳表的查询、插入、删除均围绕 "分层遍历 + 路径记录" 展开，不同操作的逻辑如下：
- 查询操作（如 ZSCORE、ZRANK）
跳表查询的核心是 "从高层到低层逐层降维，缩小遍历范围"，具体流程：（1）从跳表头节点的最高层级开始，通过 forward 指针遍历，若当前节点的 score 小于目标 score，或 score 相等但 member 字典序更小，则继续向后移动；（2）若当前层级的 forward 节点超出目标范围（score 更大），则降低一层层级，重复步骤（1）；（3）直到降至底层（Level 0），此时若找到与目标 score + member 匹配的节点，则返回结果；若未找到，则判定元素不存在。示例流程：
头节点 Level 32 → 检查 forward 节点 score → 大于目标，降至 Level 31,Level 31 forward 节点 score 小于目标 → 移动至该节点......直至逐层降维至 Level 0 → 遍历找到目标节点。
- 插入操作（如 ZADD）
插入是跳表最核心的操作，需兼顾 "层级随机生成" 和 "指针调整"，流程如下：
路径记录：从最高层级开始遍历，记录每一层级中 "最后一个 score 小于目标值" 的节点（update 数组），同时记录目标节点的排名（通过 span 累加）；
随机层高：调用 Redis 内置的随机数算法（基于幂次分布）生成节点的层级（level），规则为：层级越高，生成概率越低，且最大不超过 maxLevel；
节点创建：新建 zskiplistNode 节点，设置 score、ele 属性，初始化 level 数组；
指针调整：遍历生成的层级，将 update 数组中对应层级节点的 forward 指针指向新节点，新节点的 forward 指针指向原 update 节点的 forward 节点，同时更新各层级的 span 值；
反向指针与全局状态更新：若新节点不是第一个节点，设置其 backward 指针为底层（Level 0）的前一个节点；更新跳表的 level（若新节点层级超过当前最大层级）和 length 属性。
- 删除操作
删除操作是插入的逆过程，核心是 "找到节点并调整指针"，流程如下：（1）路径记录：与查询逻辑一致，遍历各层级，记录每一层级中 "最后一个 score 小于目标值" 的节点（update 数组），同时定位到待删除节点；（2）指针调整：遍历待删除节点的所有层级，将 update 数组中对应层级节点的 forward 指针指向待删除节点的 forward 节点，同时更新各层级的 span 值；（3）反向指针与全局状态更新：若待删除节点有后继节点，将后继节点的 backward 指针指向待删除节点的 backward 指针；若待删除节点的层级等于跳表的 level，则更新跳表的 level 为当前最大有效层级；（4）内存释放：释放待删除节点的内存，跳表 length 减 1。
相较于经典跳表，Redis 跳表针对缓存场景做了三大关键优化：
span 跨度属性：经典跳表仅记录指针，Redis 新增 span 属性，可快速计算元素的排名（ZRANK/ZREVRANK），无需遍历底层链表，将排名计算的时间复杂度从 O (n) 降至 O (log n)；
反向指针：仅底层链表维护反向指针，支持反向遍历操作（如 ZREVRANGE），兼顾正向查询效率与反向遍历需求；
严格的排序规则：score 相同时按 member 字典序排序，解决了经典跳表 "同分值元素无序" 的问题，适配有序集合的业务场景；
内存限制：通过 maxLevel（默认 32）限制最大层级，避免极端情况下层级过高导致的内存浪费，同时幂次分布的随机层高算法保证了平均层级约为 log n（n 为节点数）。
Redis 跳表的适用于以下几个场景：
1.有序集合（ZSET）的底层实现；
2.需要高效完成 "有序遍历、按分值查询、按排名查询、插入删除" 的场景（如排行榜、延时队列、范围查询）；
其性能特点主要有：
1.查找、插入、删除的平均时间复杂度为 O (log n)，最坏为 O (n)（极端随机层高导致层级为 1），但实际场景中概率极低；
2.空间复杂度为 O (n)，相较于红黑树，虽然跳表的额外内存开销（层级指针）略高，但实现更简单，单线程下执行效率更高；
3.支持范围查询（如 ZRANGE、ZREVRANGE），效率优于红黑树。