Redis中的zset的底层实现过程

今天我们来聊聊Redis中一个非常有趣且实用的数据结构——有序集合(zset)。就像我们平时在超市购物时，商品会按照价格从低到高排列一样，zset也能帮我们维护一个有序的数据集合。那么Redis是如何实现这种高效的有序结构的呢？让我们一起来探索它的底层实现原理。

1. zset的基本概念

在开始深入之前，我们先简单回顾一下zset的基本特性。zset是Redis提供的一种有序集合数据结构，它类似于普通的集合(set)，但每个成员都会关联一个分数(score)，Redis会根据这个分数对集合中的成员进行从小到大的排序。

zset在实际应用中非常有用，比如我们可以用它来实现：

• 排行榜系统（按分数排序）
• 带权重的任务队列
• 时间线功能（按时间戳排序）
• 范围查询（如查找分数在80-90之间的学生）

zset的一个关键特性是：虽然成员是唯一的，但分数可以重复。这就像班级里每个学生学号唯一，但可以有多个学生考同样的分数。

2. zset的底层实现结构

理解了zset的基本概念后，我们来看看Redis是如何实现它的。Redis的zset实际上使用了两种数据结构组合来实现：

2.1 哈希表(Hash Table)

Redis使用一个哈希表来存储成员(member)到分数(score)的映射关系。这就像我们有一个学生名册，可以快速通过学生姓名查找到他的考试成绩。

哈希表的优势在于：

• O(1)时间复杂度查找成员对应的分数
• 快速判断某个成员是否存在
• 高效更新成员的分数

2.2 跳跃表(Skip List)或压缩列表(Zip List)

为了维护成员的有序性，Redis会根据数据量的大小选择使用跳跃表或压缩列表：

• 当元素数量较少或元素较小时，使用压缩列表(Zip List)
• 当元素数量超过阈值或元素较大时，使用跳跃表(Skip List)

这种设计是Redis典型的"小数据优化"思想，对于小数据集使用更紧凑的存储方式，对于大数据集则使用性能更好的结构。

以上流程图说明了zset的底层实现结构。它同时使用了哈希表和有序结构（可能是压缩列表或跳跃表）来满足不同的操作需求。

3. 压缩列表实现细节

现在我们来详细看看zset在小数据情况下的实现——压缩列表(Zip List)。压缩列表是Redis为了节省内存而设计的一种特殊编码方式。

3.1 压缩列表的结构

压缩列表是一块连续的内存空间，它按照特定的格式存储数据。想象一下，这就像我们把所有数据整齐地打包在一个行李箱里，而不是分散放在房间各处。

一个压缩列表包含以下部分：

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
| zlbytes | zltail | zllen  | entry1 | entry2 |  ...   | entryN | zlend  |
+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+
    

其中：

• zlbytes: 整个压缩列表占用的内存字节数
• zltail: 最后一个节点的偏移量，方便快速定位
• zllen: 节点数量
• entry1..N: 各个节点数据
• zlend: 结束标记(0xFF)

3.2 压缩列表中的元素存储

在zset中使用压缩列表时，每个成员和它的分数会作为两个连续的节点存储。这就像我们把学生的姓名和成绩写在相邻的两张卡片上。

例如，存储一个zset {“alice”: 85, “bob”: 92}，在压缩列表中的布局如下：

+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
| ... | 85  | alice | 92  | bob  | ... |
+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
    

这种存储方式非常紧凑，没有额外的指针开销，因此在小数据量时非常高效。

需要注意的是，当zset使用压缩列表存储时，所有操作都需要遍历整个列表，因此时间复杂度是O(N)。这就是为什么Redis会在数据量大时切换到跳跃表的原因。

4. 跳跃表实现细节

当zset中的元素数量超过zset-max-ziplist-entries（默认128）或元素大小超过zset-max-ziplist-value（默认64字节）时，Redis会将底层结构转换为跳跃表(Skip List)。

4.1 跳跃表的基本概念

跳跃表是一种概率平衡的数据结构，可以看作是多层链表。想象一下地铁系统：有普通站（每站都停）和快速站（只停大站），这样乘客可以根据需要选择不同速度的线路。

一个简单的跳跃表示例：

Level 3: 1 --------------------------------> 9
Level 2: 1 ------------> 5 ------------> 9
Level 1: 1 ---> 3 ---> 5 ---> 7 ---> 9
Level 0: 1->2->3->4->5->6->7->8->9
    

在这个结构中，查找时可以跳过一些节点，从而将查找时间复杂度从O(N)降低到O(logN)。

4.2 Redis中跳跃表的具体实现

Redis中的跳跃表实现包含两个主要结构：

1. zskiplistNode（跳跃表节点）

typedef struct zskiplistNode {
    robj *obj;                  // 成员对象
    double score;               // 分数
    struct zskiplistNode *backward; // 后退指针
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward; // 前进指针
        unsigned int span;             // 跨度
    } level[];                  // 层级数组
} zskiplistNode;
    

2. zskiplist（跳跃表）

typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail; // 头尾节点
    unsigned long length;       // 节点数量
    int level;                  // 当前最大层数
} zskiplist;
    

跳跃表在Redis中的实际内存布局如下图所示：

[图片位置1：Redis跳跃表内存布局示意图]

4.3 跳跃表的操作原理

让我们以插入操作为例，看看跳跃表是如何工作的：

以上流程图说明了在跳跃表中插入一个新元素的完整过程。关键在于从高层开始快速定位，然后逐步精确到插入位置，最后通过随机算法决定新节点的层数。

4.4 为什么Redis选择跳跃表而不是平衡树

很多同学可能会问，为什么Redis不使用更常见的平衡树（如AVL树或红黑树）来实现有序集合呢？这主要有以下几个原因：

1. 实现简单：跳跃表的实现比平衡树简单得多，代码更易于维护
2. 范围查询高效：跳跃表在范围查询时非常高效，因为底层是一个链表
3. 并发友好：跳跃表比平衡树更容易实现无锁并发操作
4. 性能相当：对于大多数操作，跳跃表的平均时间复杂度与平衡树相同

5. zset的常用操作分析

了解了zset的底层结构后，我们来看看一些常用操作在这些结构上是如何执行的。

5.1 ZADD操作

ZADD key score member 是向zset中添加元素的基本命令。它的执行流程如下：

检查zset是否存在，不存在则创建

如果底层是压缩列表：

• 检查是否需要转换为跳跃表（根据元素数量和大小）
• 如果不需要转换，则遍历压缩列表查找插入位置
• 插入新元素（可能需要重新分配内存）

如果底层是跳跃表：

• 使用跳跃表查找算法定位插入位置
• 创建新节点并插入到适当位置
• 更新哈希表中的member->score映射

5.2 ZRANGE操作

ZRANGE key start stop 用于获取指定范围内的元素。它的执行流程：

检查zset是否存在

如果底层是压缩列表：

• 从头开始遍历到start位置
• 继续遍历直到stop位置，收集结果

如果底层是跳跃表：

• 从头节点开始，利用跳跃表的层级快速定位到start位置
• 沿着最底层链表遍历到stop位置

5.3 ZSCORE操作

ZSCORE key member 用于获取成员的分数。这个操作非常高效，因为它直接通过哈希表查找：

1. 在哈希表中查找member对应的score
2. 返回结果（无论底层是压缩列表还是跳跃表，这一步都是O(1)）

从这些操作中我们可以看到，Redis巧妙地结合了哈希表和有序结构的优势：哈希表提供快速的成员查找，有序结构维护排序和范围查询能力。

6. zset的内存优化技巧

在实际使用中，我们经常需要考虑如何优化zset的内存使用。下面分享几个实用的技巧：

6.1 合理设置ziplist参数

我们可以根据实际数据特点调整这两个参数：

# 修改redis.conf或通过CONFIG SET命令
zset-max-ziplist-entries 256  # 默认128
zset-max-ziplist-value 128    # 默认64
    

上述配置将允许更多的元素或更大的元素使用压缩列表存储。但要注意：

• 增加这些值会节省内存，但可能降低操作性能
• 需要根据实际数据特点进行测试和权衡

6.2 使用更短的成员名称

由于成员名称存储在内存中，使用更短的名称可以显著节省内存。例如：

• 使用用户ID而不是用户名
• 使用缩写或编码代替完整名称

6.3 考虑使用整数分数

如果业务允许，使用整数而不是浮点数作为分数可以节省一些内存。

6.4 定期清理过期数据

对于排行榜等场景，可以定期移除排名靠后的数据，保持zset的大小可控。

7. 实际应用案例

让我们看一个实际的排行榜实现案例，展示如何充分利用zset的特性。

7.1 游戏排行榜实现

假设我们要实现一个游戏玩家积分排行榜，支持以下功能：

• 记录玩家分数
• 获取前10名玩家
• 查询玩家排名
• 查询分数段内的玩家

Redis命令实现：

# 添加或更新玩家分数
ZADD leaderboard 3500 "player1"
ZADD leaderboard 2800 "player2"
ZADD leaderboard 4200 "player3"

# 获取前10名玩家（按分数从高到低）
ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES

# 查询特定玩家排名（从0开始）
ZREVRANK leaderboard "player1"

# 查询分数在3000-4000之间的玩家
ZRANGEBYSCORE leaderboard 3000 4000 WITHSCORES
    

上述代码展示了如何使用zset实现一个完整的排行榜系统。考虑到排行榜需要频繁更新和查询，zset的O(logN)操作复杂度非常适合这种场景。

总结

通过今天的探讨，我们对Redis中zset的底层实现有了深入的理解。让我们总结一下本文的主要内容：

1. zset的基本概念：有序集合，成员唯一但分数可重复
2. 底层结构：哈希表+有序结构（压缩列表或跳跃表）
3. 压缩列表实现：小数据时使用，内存紧凑但操作复杂度高
4. 跳跃表实现：大数据时使用，O(logN)时间复杂度，支持高效范围查询
5. 操作分析：不同操作在不同结构上的执行流程
6. 优化技巧：合理配置参数、缩短成员名称等
7. 实际应用：排行榜系统的完整实现

Redis的zset通过巧妙的双结构设计，既保证了高效的成员查找，又维护了良好的排序特性，是很多有序场景的理想选择。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。