[转]Redis有序集内部实现原理分析

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Redis中支持的数据结构比Memcached要多的多啦，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:

1     {"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-cli
127.0.0.1:6379> sort set
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "5"
127.0.0.1:6379> sort set desc
1) "5"
2) "3"
3) "2"
4) "1"
127.0.0.1:6379>

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



上图中整个跳表结构存放了4个元素5->10->20->30,图中的红色线表示查找元素30时，走的查找路线,从Head指针数组里最顶层的指针所指的20开始比较，与普通的链表查找相比，跳表的查询可以跳跃元素，上图中查询30，发现30比20大，则查找就是20开始，而普通链表的查询必须一个元素一个元素的比较，时间复杂度为O(n)

有了上图所示的跳表基本结构，再看看如何向跳表中插入元素，向跳表中插入元素，由于元素所在层级的随机性，平均起来也是O(logn)，说白了，就是查找元素应该插入在什么位置，然后就是普通的移动指针问题，再想想往有序单链表的插入操作吧，时间复杂度是不是也是O(n),下图所示是往跳表中插入元素28的过程,图中红色线表示查找插入位置的过程，绿色线表示进行指针的移动，将该元素插入

 


有了跳表的查找及插入那么就看看在跳表中如何删除元素吧，跳表中删除元素的个程，查找要删除的元素，找到后，进行指针的移动，过程如下图所示，删除元素30



有了上面的跳表基本结构图及原理，自已设计及实现跳表吧，这样当看到Redis里面的跳表结构时我们会更加熟悉，更容易理解些,【下面是对Redis中的跳表数据结构及相关代码进行精减后形成的可运行代码】,首先定义跳表的基本数据结构如下所示

 

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在代码中我们定义了跳表结构中保存的数据为Key->Value这种形式的键值对，注意的是skiplistNode里面内含了一个结构体,代表的是层级，并且定义了跳表的最大层级为32级,下面的代码是创建空跳表，以及层级的获取方式

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在这段代码中，使用了随机函数获取过元素所在的层级，下面就是重点，向跳表中插入元素，插入元素之前先查找插入的位置,代码如下所示，代码中注意update[i]

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下面是代码中删除节点的操作，和插入节点类似

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最后，附上一个不优雅的测试样例

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有了上面的跳表理论基础，理解Redis中跳表的实现就不是那么难了