Redis 原理 - Sorted Set (ZSet)
Sorted Set (ZSet) 数据结构
Sorted Set (ZSet), 即有序集合, 底层使用 压缩列表(ziplist) 或者 跳跃表(skiplist)
有趣的命名: Sorted Set 为啥不缩写为 SSet ? GitHub有人提问
- Z代表XYZ中的Z, 所以有排序的意思(这个说法有点牵强吧)
- Set命令已经使用S作为前缀了, 所以Sorted Set不再使用S (可信度较高)
- SSet 很奇怪, 很难发音 (这个理由也可以接受)
使用 ziplist 图解

使用 skiplist 图解
skiplist 定义
跳表是一种数据结构。它使得包含n个元素的有序序列的查找和插入操作的平均时间复杂度都是 O(logn),优于数组的 O(n)复杂度。快速的查询效果是通过维护一个多层次的链表实现的,且与下面一层链表元素的数量相比,每一层链表中的元素的数量更少。
skiplist 数据结构
//跳跃表节点
typedef struct zskiplistNode {
robj *obj; // 成员对象
double score; // 分值
struct zskiplistNode *backward; // 后退指针
// 层
struct zskiplistLevel {
struct zskiplistNode *forward; // 前进指针
unsigned int span; // 跨度
} level[];
} zskiplistNode;
//跳跃表
typedef struct zskiplist {
struct zskiplistNode *header, *tail; // 表头节点和表尾节点
unsigned long length; // 表中节点的数量
int level; // 表中层数最大的节点的层数
} zskiplist;
//有序集合
typedef struct zset {
dict *dict; // 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
zskiplist *zsl; // 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
} zset;
skiplist 图解

简单说下skiplist的查找过程:
比如查询 分数比 broadm 小的用户名
- 使用zset中的字典dict快速获取broadm节点对应的score=4
- 从header节点的最高层(第5层)出发,最高层(第5层)的前进节点是 obj:mike score:3,对比发现,此节点的score=3, 小于要查询的节点的score=4 (说明目标节点在此节点的右边), 应该继续前进, 但是此节点没有前进节点了, 那就降低一层,直到找到有前进节点的层为止(这里是第2层)
- 第2层的前进节点就是 broadm 了,找到了
- 因为skiplist是有序的,并且每个节点都保存了 backward 指针, 所以直接遍历链表就可以获取分数比broadm小的节点了
这里的数据量比较少,不容易看出来效果, 当数据量很大的时候,这种查询是非常高效的,平均时间复杂度为 O(logn),基本和平衡二叉树等效
Redis使用skiplist而不是红黑树的原因?
- 红黑树实现细节过于复杂,比如为了保持平衡,需要做节点的旋转操作, 而skiplist完全是靠随机层数实现的自平衡,非常简单
- 在范围查找时,跳跃表明显优于红黑树, 跳跃表是有序的链表,直接遍历后继节点即可, 而红黑树需要中序遍历,复杂度更高
Sorted Set (ZSet) 常用命令
- ZADD key score member 添加一个或多个元素到集合中,如果已经存在,则更新其score
- ZREM key member 删除集合中的指定元素
- ZSCORE key member 获取集合中指定元素的score
- ZRANK key member 获取集合中指定元素的排名(从0开始)
- ZCARD key 获取集合中元素的个数
- ZCOUNT key min max 统计score在闭区间[min,max]的元素的个数
- ZRANGE key min max 获取指定排名范围内的元素
- ZDIFF, ZINTER, ZUNION 求多个集合的 差集,交集,并集
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