最近学习并使用Redis 有序队列做工作项目上相关应用（删除已到达过大货架），则顺便找到了其原理及源码进行学习，发现其本质是使用跳跃表。
Redis 使用跳跃表（skiplist）作为有序集合（sorted set）的底层数据结构之一，允许它执行快速的插入、删除、查找和有序访问操作。跳跃表是一种概率性的数据结构，它通过在多个层上添加额外的前向指针来提高平均查找性能，类似于在链表上增加“快速通道”。
跳跃表的底层原理：
-
多层结构：跳跃表包含多个层次，每个层次都是一个有序的链表。底层（第 0 层）包含所有的元素，而上层包含的元素越来越少。
-
前向指针：跳跃表的每个节点包含多个指针，指向同一层次的下一个节点和下面层次的节点。
-
概率平衡：在插入新节点时，通过一个随机过程决定新节点的层数。通常，每个节点有 1/2 的概率晋升到更高的层次。
-
查找路径：查找操作从最高层开始，沿着节点的前向指针移动，直到找到目标节点或一个比目标节点大的节点。如果当前节点的下一个节点大于目标节点，操作将移动到下一层继续查找。
-
插入和删除：插入和删除操作首先使用查找路径来确定节点的位置，然后进行相应的链表操作。在插入时，还需要决定新节点的层数，并更新相关节点的指针。
跳跃表（Skip List）是一种概率性数据结构，它通过在多层链表上添加前向指针来提高查找效率。
在 Redis 中，跳跃表被用于实现有序集合（sorted sets）和某些类型的范围查询。
优点：
-
简单性：跳跃表相对于其他平衡树（如红黑树）来说，算法和数据结构更加简单易懂，易于实现和维护。
-
性能：跳跃表提供了接近平衡树的平均时间复杂度（O(log n)）的插入、删除和查找操作，同时实现起来比平衡树简单。
-
无锁操作：在多线程环境中，跳跃表可以更容易地实现无锁（lock-free）的并发操作，因为它的插入和删除操作可以自然地分解为一系列的局部更新。
-
范围查询：跳跃表对于执行范围查询（例如查找所有分数在某个区间的元素）非常有效，因为它可以快速跳过不满足条件的元素。
-
可调性：跳跃表的层数和概率因子是可调的，这意味着可以根据数据集的特性进行优化。
缺点：
-
空间消耗：由于每个元素需要存储多个指针（每个层级一个），跳跃表通常需要比简单链表更多的内存空间。
-
概率性能变化：跳跃表的性能是概率性的，这意味着在最坏的情况下，操作的时间复杂度可能会退化到 O(n)。虽然这种情况很少发生，但它确实是由跳跃表的随机化性质引起的。
-
缓存局部性：相比于平衡树，跳跃表的缓存局部性较差。这是因为跳跃表的节点分散在内存中，而平衡树的节点通常更紧凑，这可能导致更多的缓存未命中。
-
实时性能：虽然跳跃表的平均性能很好，但由于其概率性质，它无法保证所有操作都有最优的实时性能。
-
重平衡：在极端情况下，跳跃表可能需要通过调整层数或重新分布节点来重平衡，以保持高效的操作性能。
总的来说，跳跃表是一种平衡了简单性、性能和可调性的数据结构，非常适合于需要快速插入和范围查询的场景。Redis 选择使用跳跃表作为有序集合的底层实现，正是因为它提供了一种高效且简单的方式来管理有序数据。
Redis 中跳跃表的代码实现：
Redis 的跳跃表实现主要在 server.h（定义数据结构）和 t_zset.c（实现操作）中。
zset数据结构底层实现为字典(dict)+跳表(skiplist)
typedef struct zset {
dict *dict; //字典
zskiplist *zsl;//跳表
} zset;
zskiplist用于保存跳跃表信息（比如表头节点、表尾节点、长度）
typedef struct zskiplist {
struct zskiplistNode *header, *tail; // 头节点和尾节点
unsigned long length; // 节点数量
int level; // 层数
} zskiplist;
zskiplistNode则用于表示跳跃表节点
typedef struct zskiplistNode {
robj *obj; // 元素值
double score; // 分数，用于排序
struct zskiplistNode *backward; // 后退指针
struct zskiplistLevel {
struct zskiplistNode *forward; // 前进指针
unsigned long span; // 跨度
} level[];
} zskiplistNode;
插入操作：
插入新节点的过程包括确定新节点的层数、创建新节点、更新前向指针和后退指针
zskiplistNode *zslInsert(zskiplist *zsl, double score, sds ele) {
zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;
unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL];
int i, level;
// ......
/* 随机决定节点层数 */
level = zslRandomLevel();
if (level > zsl->level) {
for (i = zsl->level; i < level; i++) {
rank[i] = 0;
update[i] = zsl->header;
update[i]->level[i].span = zsl->length;
}
zsl->level = level;
}
x = zslCreateNode(level,score,ele);
for (i = 0; i < level; i++) {
x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;
update[i]->level[i].forward = x;
/* 更新跨度 */
x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);
update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;
}
//.......
return x;
}
查找操作：
查找操作从最高层开始，如果当前节点的下一个节点的分数大于要查找的分数，就下降到下一层继续查找。
zskiplistNode *zslFind(zskiplist *zsl, double score, sds ele) {
zskiplistNode *x = zsl->header;
int i;
for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
while (x->level[i].forward &&
(x->level[i].forward->score < score ||
(x->level[i].forward->score == score &&
sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0)))
{
x = x->level[i].forward;
}
}
x = x->level[0].forward;
if (x && score == x->score && sdscmp(x->ele,ele) == 0) {
return x;
} else {
return NULL;
}
}
以上是 Redis 跳跃表的简化版代码示例和解读。实际的 Redis 源码还包括了许多其他的细节，比如内存管理、错误处理和更加复杂的操作（如范围查询和删除）。
跳跃表的性能在大多数情况下可以与平衡树相媲美，而且实现起来更加简单，这使得它成为 Redis 有序集合的理想选择。