Redis 学习笔记（篇三）：跳表

跳表

跳表（skiplist）是一种有序的数据结构，是在有序链表的基础上发展起来的。

在 Redis 中跳表是有序集合（sort set）的底层实现之一。

说到 Redis 中的有序集合，是不是和 Java 中的 TreeMap 很像？都是有序集合。

那么：

为什么会出现跳表这种数据结构呢？
跳表的原理是什么？Redis又是怎么实现的？
和同类中（二叉平衡树）相比，有什么优缺点呢？

为什么会出现跳表？跳表解决了什么样的问题？

跳表可以说是平衡树的一种替代品。它也是为了解决元素随机插入后快速定位的的问题。到这里，你可能会说 hash 表解决的不是很好吗？插入和查找都是 O(1) 的时间复杂度。是的，hash表是很好的解决了查找的问题，但若想要有序呢？这个时候 hash 表就不行了，二叉查找树可以解决这个问题。

但是由于二叉查找树在按大小顺序进行插入的时候，就会退化为链表。所以又出现了平衡二叉树，而根据算法不同，又分为AVL树、B-Tree、B+Tree、红黑树等。看到这里，是不是头都大了（天呐，这么多算法，这么复杂的实现）。

而跳表的出现就是为了解决平衡二叉树复杂的问题。所以它可以说是平衡树的一种替代品。它以一种较为简单的方式实现了平衡二叉树的功能。

跳表的原理是什么？Redis又是怎么实现的？

跳表的原理网上一搜一大堆，这里就不重复了，这里给出看起来不错的两篇文章：

http://copyfuture.com/blogs-details/6097031f2015d499a2321e23ea3f1324

https://lotabout.me/2018/skip-list/

Redis 中跳表由 redis.h/zskiplistNode（跳表节点）和 redis.h/zskiplist（跳表节点的相关信息，比如节点的数量、表头、表尾指针）两个结构定义。他们的具体结构如下：

    /*

    * 跳跃表节点

    */

    typedef struct zskiplistNode {

        // 成员对象

        robj *obj;

        // 分值

        double score;

        // 后退指针

        struct zskiplistNode *backward;

        // 层

        struct zskiplistLevel {

            // 前进指针

            struct zskiplistNode *forward;

            // 跨度

            unsigned int span;

        } level[];

    } zskiplistNode;

    /*

    * 跳跃表

    */

    typedef struct zskiplist {

        // 表头节点和表尾节点

        struct zskiplistNode *header, *tail;

        // 表中节点的数量

        unsigned long length;

        // 表中层数最大的节点的层数（表头节点不计）

        int level;

    } zskiplist;

    /*

    * 有序集合

    */

    typedef struct zset {

        // 字典，键为成员，值为分值

        // 用于支持 O(1) 复杂度的按成员取分值操作

        dict *dict;

        // 跳跃表，按分值排序成员

        // 用于支持平均复杂度为 O(log N) 的按分值定位成员操作

        // 以及范围操作

        zskiplist *zsl;

    } zset;

一个完整跳表的示意图如下（出自《Redis设计与实现第二版》第五章：跳跃表）：

位于图片最左边的是 zskiplist 结构，该结构包含以下属性：

header ：指向跳表的表头节点。
tail ：指向跳表的表尾节点。
level ：记录目前跳表内，层数最大的那个节点的层数（表头节点的层数不计算在内）。
length ：跳表的长度，即跳表目前包含节点的数量。

位于 zskiplist 结构右方的是四个 zskiplistNode 结构，该结构包含以下属性：

level ：层，节点中用 L1、L2、L3 等字样标记节点的各个层，L1 代表第一层，L2 代表第二层，以此类推。每个层都带有两个属性：前进指针和跨度。前进指针用于访问位于表尾方向的其他节点，而跨度则表示前进指针所指向节点和当前节点的距离，跨度越大，相距越远。在上面的图片中，连线上带有数字的箭头就代表前进指针，数字就是跨度。当程序从表头向表尾进行遍历时，访问会沿着层的前进指针进行。
backward ：后退指针，节点中用 Bw 字样标记节点的后退指针，它指向位于当前节点的前一个节点。后退指针在程序从表尾向表头遍历时使用。
score ：各个节点中的 1.0、2.0、3.0 是节点所保存的分值。在跳跃表中，节点按各自所保存的分值从小到大排列。
obj ：成员对象，各个节点中的 o1、o2、o3 是节点所保存的成员对象。

注：

表头节点不存储数据，所以图中省略了表头节点的部分属性。
由于跳表中查找元素的时间复杂度是 O(logn) ，所以有序集合（zset）中又定义了一个存储键值对的字典，所以有序集合中根据 key 查找分数的时间复杂度为 O(1)。

跳表和同类中（二叉平衡树）相比，有什么优缺点呢？

这里我就直接引用网上的资料了，如下（出自：http://copyfuture.com/blogs-details/6097031f2015d499a2321e23ea3f1324）：

上期思考问题

上篇思考问题： Java 中 HashMap 关于扩容和收缩的3个问题是怎么解决的呢？

（1）触发条件是什么？是手动触发还是自动触发。

（2）扩容或者收缩的规则是什么？具体过程是怎样的？

（3）当哈希表在扩容时，是否允许别的线程来操作这个哈希表？

首先，Java 中的 HashMap 没有收缩，只有扩容。

扩容的触发条件是：put时先添加元素，添加完元素之后，看当前size是否大于hash表总容量*扩容因子。若是，则扩容。如下：

  /**

  * The next size value at which to resize (capacity * load factor).

  *

  * @serial

  */

  int threshold;

  final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,

              boolean evict) {

      ...

      ++modCount;

      if (++size > threshold)

          resize(); // 重新调整大小。

      afterNodeInsertion(evict);

      return null;

  }

扩容的规则是：每次扩容二倍，如果超过最大值（1 << 30）则不扩容。具体代码如下：

  /**

  * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified

  * by either of the constructors with arguments.

  * MUST be a power of two <= 1<<30.

  */

  static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

  final Node<K,V>[] resize() {

      Node<K,V>[] oldTab = table;

      int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;

      int oldThr = threshold;

      int newCap, newThr = 0;

      if (oldCap > 0) {

          if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {

              threshold = Integer.MAX_VALUE;

              return oldTab;

          }

          else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&

                  oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

              newThr = oldThr << 1; // double threshold

      }

      ...

  }

Java中的 HashMap 扩容是一次性的，是线程不安全的，不允许别的线程来操作 hash 表。所以 Java 有 Hashtable、ConcurrentHashMap 这些线程安全的 Hash 表。

本期思考问题

暂无

参考资料：

https://juejin.im/post/57fa935b0e3dd90057c50fbc

http://copyfuture.com/blogs-details/6097031f2015d499a2321e23ea3f1324

https://lotabout.me/2018/skip-list/

《Redis设计与实现（第二版）》