Redis 跳跃表与其他数据结构的融合应用

Redis 跳跃表基础

在深入探讨 Redis 跳跃表与其他数据结构的融合应用之前，我们先来回顾一下 Redis 跳跃表的基本概念和特性。

跳跃表结构

Redis 中的跳跃表是一种有序的数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，以达到快速访问节点的目的。一个跳跃表节点的结构大致如下（以 C 语言实现为例）：

typedef struct zskiplistNode {
    sds ele;
    double score;
    struct zskiplistNode *backward;
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;
        unsigned long span;
    } level[];
} zskiplistNode;

typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    unsigned long length;
    int level;
} zskiplist;

在这个结构中，ele 字段存储节点的值，score 字段用于排序，backward 指针指向前一个节点，level 数组则存储了多个指向后续节点的指针，span 字段记录了当前指针到 forward 指针所指节点的跨度。

跳跃表的构建与插入

跳跃表的构建过程是动态的，当插入一个新节点时，首先会根据一个随机算法决定该节点的层数。例如，在 Redis 中，使用如下方式生成节点层数：

int zslRandomLevel(void) {
    int level = 1;
    while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF))
        level += 1;
    return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
}

这里 ZSKIPLIST_P 是一个概率参数，通常设为 0.25。插入新节点时，会从跳跃表的顶层开始，沿着 forward 指针找到合适的插入位置，然后更新相应的指针和跨度。

跳跃表的查找

查找操作也是从顶层开始，沿着 forward 指针向下层查找。当找到一个节点的 score 大于要查找的 score 时，就移动到下一层继续查找。这种查找方式类似于二分查找，平均时间复杂度为 O(log N)，在最坏情况下时间复杂度为 O(N)。

Redis 跳跃表与哈希表的融合应用

在很多实际场景中，我们既需要快速查找元素，又需要维护元素的顺序。Redis 跳跃表和哈希表的融合可以很好地满足这一需求。

场景分析

例如，在一个实时排行榜系统中，我们需要根据用户的分数对用户进行排序，同时也需要能够快速地根据用户 ID 获取其详细信息。如果只使用跳跃表，虽然可以满足排序需求，但根据用户 ID 查找用户信息的时间复杂度较高；如果只使用哈希表，虽然能快速根据用户 ID 获取信息，但无法维护用户的排序。

实现思路

我们可以使用哈希表来存储用户 ID 到用户信息的映射，同时使用跳跃表来维护用户分数的排序。具体来说，哈希表的键为用户 ID，值为包含用户详细信息的结构体，这个结构体中除了其他信息外，还包含用户的分数。跳跃表中的节点则根据用户分数进行排序，节点的值是用户 ID。

代码示例

以下是一个简单的 Python 示例，演示如何实现这种融合：

import random


class SkipListNode:
    def __init__(self, score, ele, level):
        self.score = score
        self.ele = ele
        self.forward = [None] * (level + 1)


class SkipList:
    def __init__(self, max_level=16, p=0.25):
        self.max_level = max_level
        self.p = p
        self.header = SkipListNode(-1, None, max_level)
        self.level = 0
        self.size = 0

    def random_level(self):
        level = 0
        while random.random() < self.p and level < self.max_level:
            level += 1
        return level

    def insert(self, score, ele):
        update = [self.header] * (self.max_level + 1)
        current = self.header
        for i in range(self.level, -1, -1):
            while current.forward[i] and current.forward[i].score < score:
                current = current.forward[i]
            update[i] = current
        current = current.forward[0]
        if current is None or current.score != score:
            new_level = self.random_level()
            if new_level > self.level:
                for i in range(self.level + 1, new_level + 1):
                    update[i] = self.header
                self.level = new_level
            new_node = SkipListNode(score, ele, new_level)
            for i in range(new_level + 1):
                new_node.forward[i] = update[i].forward[i]
                update[i].forward[i] = new_node
            self.size += 1
            return True
        return False


class User:
    def __init__(self, user_id, score):
        self.user_id = user_id
        self.score = score


class RankingSystem:
    def __init__(self):
        self.user_hash = {}
        self.score_skip_list = SkipList()

    def add_user(self, user_id, score):
        user = User(user_id, score)
        self.user_hash[user_id] = user
        self.score_skip_list.insert(score, user_id)

    def get_user_info(self, user_id):
        return self.user_hash.get(user_id)

    def get_rank_list(self):
        current = self.score_skip_list.header.forward[0]
        rank_list = []
        while current:
            user = self.user_hash[current.ele]
            rank_list.append((user.user_id, user.score))
            current = current.forward[0]
        return rank_list

使用示例：

system = RankingSystem()
system.add_user(1, 85)
system.add_user(2, 90)
system.add_user(3, 80)
print(system.get_user_info(2))
print(system.get_rank_list())

在这个示例中，RankingSystem 类将哈希表和跳跃表结合使用。add_user 方法同时在哈希表和跳跃表中插入用户信息，get_user_info 方法通过哈希表快速获取用户信息，get_rank_list 方法通过跳跃表获取按分数排序的用户列表。

Redis 跳跃表与链表的融合应用

在某些场景下，我们需要在维护有序性的同时，还能够高效地进行插入和删除操作，并且可能需要遍历整个数据集。Redis 跳跃表与链表的融合可以提供这样的功能。

场景分析

例如，在一个消息队列系统中，消息可能需要按照优先级进行排序，同时在处理消息时，需要能够从队列头部依次取出消息进行处理，并且在处理过程中可能会有新消息插入。链表适合顺序遍历和插入删除操作，而跳跃表适合快速定位元素。

实现思路

我们可以将链表与跳跃表结合，跳跃表中的节点除了包含常规的指针外，还包含一个指向下一个链表节点的指针。这样，跳跃表用于快速定位某个范围内的节点，而链表用于顺序遍历整个数据集。

代码示例

以下是一个基于 C++ 的示例代码：

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>

class ListNode {
public:
    int value;
    ListNode* next;
    ListNode(int v) : value(v), next(nullptr) {}
};

class SkipListNode {
public:
    int value;
    SkipListNode** forward;
    ListNode* list_link;
    int level;
    SkipListNode(int v, int l) : value(v), level(l) {
        forward = new SkipListNode*[l + 1];
        for (int i = 0; i <= l; ++i) {
            forward[i] = nullptr;
        }
        list_link = nullptr;
    }
    ~SkipListNode() {
        delete[] forward;
    }
};

class SkipList {
private:
    SkipListNode* header;
    int level;
    int size;
    const double p = 0.25;
public:
    SkipList(int maxLevel = 16) : level(0), size(0) {
        header = new SkipListNode(-1, maxLevel);
    }
    ~SkipList() {
        SkipListNode* current = header;
        SkipListNode* next;
        while (current) {
            next = current->forward[0];
            delete current;
            current = next;
        }
    }
    int randomLevel() {
        int lvl = 0;
        while (static_cast<double>(rand()) / RAND_MAX < p && lvl < 16) {
            ++lvl;
        }
        return lvl;
    }
    void insert(int value) {
        SkipListNode* update[16];
        SkipListNode* current = header;
        for (int i = level; i >= 0; --i) {
            while (current->forward[i] && current->forward[i]->value < value) {
                current = current->forward[i];
            }
            update[i] = current;
        }
        current = current->forward[0];
        if (current == nullptr || current->value != value) {
            int newLevel = randomLevel();
            if (newLevel > level) {
                for (int i = level + 1; i <= newLevel; ++i) {
                    update[i] = header;
                }
                level = newLevel;
            }
            SkipListNode* newNode = new SkipListNode(value, newLevel);
            for (int i = 0; i <= newLevel; ++i) {
                newNode->forward[i] = update[i]->forward[i];
                update[i]->forward[i] = newNode;
            }
            ListNode* listNode = new ListNode(value);
            if (header->list_link == nullptr) {
                header->list_link = listNode;
            }
            else {
                ListNode* temp = header->list_link;
                while (temp->next) {
                    temp = temp->next;
                }
                temp->next = listNode;
            }
            newNode->list_link = listNode;
            ++size;
        }
    }
    void printList() {
        ListNode* current = header->list_link;
        while (current) {
            std::cout << current->value << " ";
            current = current->next;
        }
        std::cout << std::endl;
    }
    void printSkipList() {
        for (int i = 0; i <= level; ++i) {
            std::cout << "Level " << i << ": ";
            SkipListNode* node = header->forward[i];
            while (node) {
                std::cout << node->value << " ";
                node = node->forward[i];
            }
            std::cout << std::endl;
        }
    }
};

使用示例：

int main() {
    srand(static_cast<unsigned int>(time(nullptr)));
    SkipList skipList;
    skipList.insert(3);
    skipList.insert(1);
    skipList.insert(2);
    skipList.printList();
    skipList.printSkipList();
    return 0;
}

在这个示例中，SkipList 类将跳跃表和链表结合起来。insert 方法在跳跃表中插入新节点的同时，也在链表中插入相应的节点。printList 方法用于按链表顺序打印所有节点的值，printSkipList 方法用于打印跳跃表的结构。

Redis 跳跃表与数组的融合应用

在一些需要高效的范围查询和随机访问的场景中，将 Redis 跳跃表与数组进行融合可以发挥出两者的优势。

场景分析

例如，在一个存储海量传感器数据的系统中，数据按时间戳排序，我们可能需要快速查询某个时间段内的数据，同时也可能需要根据索引快速访问特定位置的数据。数组适合随机访问，而跳跃表适合范围查询。

实现思路

我们可以将数组作为存储数据的主体，跳跃表用于记录数据在数组中的索引位置。跳跃表的节点存储数据在数组中的索引，通过跳跃表可以快速定位到某个范围内的数据在数组中的起始和结束位置，然后通过数组进行随机访问。

代码示例

以下是一个 Java 示例代码：

import java.util.Random;

class SkipListNode {
    int index;
    SkipListNode[] forward;
    int level;

    SkipListNode(int index, int level) {
        this.index = index;
        this.level = level;
        forward = new SkipListNode[level + 1];
        for (int i = 0; i <= level; i++) {
            forward[i] = null;
        }
    }
}

class SkipList {
    private SkipListNode header;
    private int level;
    private int size;
    private static final double p = 0.25;
    private Random random = new Random();

    SkipList(int maxLevel) {
        this.level = 0;
        this.size = 0;
        this.header = new SkipListNode(-1, maxLevel);
    }

    int randomLevel() {
        int lvl = 0;
        while (random.nextDouble() < p && lvl < 16) {
            lvl++;
        }
        return lvl;
    }

    void insert(int index) {
        SkipListNode[] update = new SkipListNode[16];
        SkipListNode current = header;
        for (int i = level; i >= 0; i--) {
            while (current.forward[i] != null && current.forward[i].index < index) {
                current = current.forward[i];
            }
            update[i] = current;
        }
        current = current.forward[0];
        if (current == null || current.index != index) {
            int newLevel = randomLevel();
            if (newLevel > level) {
                for (int i = level + 1; i <= newLevel; i++) {
                    update[i] = header;
                }
                level = newLevel;
            }
            SkipListNode newNode = new SkipListNode(index, newLevel);
            for (int i = 0; i <= newLevel; i++) {
                newNode.forward[i] = update[i].forward[i];
                update[i].forward[i] = newNode;
            }
            size++;
        }
    }

    int[] findRange(int startIndex, int endIndex) {
        SkipListNode current = header;
        for (int i = level; i >= 0; i--) {
            while (current.forward[i] != null && current.forward[i].index < startIndex) {
                current = current.forward[i];
            }
        }
        current = current.forward[0];
        if (current == null || current.index > endIndex) {
            return new int[0];
        }
        int[] result = new int[0];
        int count = 0;
        while (current != null && current.index <= endIndex) {
            int[] temp = new int[count + 1];
            System.arraycopy(result, 0, temp, 0, count);
            temp[count] = current.index;
            result = temp;
            count++;
            current = current.forward[0];
        }
        return result;
    }
}

class SensorDataSystem {
    private int[] dataArray;
    private SkipList skipList;

    SensorDataSystem(int capacity) {
        dataArray = new int[capacity];
        skipList = new SkipList(16);
    }

    void addData(int timestamp, int value) {
        dataArray[timestamp] = value;
        skipList.insert(timestamp);
    }

    int[] getDataInRange(int startTimestamp, int endTimestamp) {
        int[] indices = skipList.findRange(startTimestamp, endTimestamp);
        int[] result = new int[indices.length];
        for (int i = 0; i < indices.length; i++) {
            result[i] = dataArray[indices[i]];
        }
        return result;
    }

    int getDataAt(int timestamp) {
        return dataArray[timestamp];
    }
}

使用示例：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        SensorDataSystem system = new SensorDataSystem(100);
        system.addData(10, 100);
        system.addData(20, 200);
        system.addData(15, 150);
        int[] dataInRange = system.getDataInRange(10, 20);
        for (int data : dataInRange) {
            System.out.println(data);
        }
        System.out.println(system.getDataAt(15));
    }
}

在这个示例中，SensorDataSystem 类将数组和跳跃表结合使用。addData 方法在数组中存储数据，并在跳跃表中记录数据的索引。getDataInRange 方法通过跳跃表找到指定范围内数据的索引，然后从数组中获取数据。getDataAt 方法直接通过数组的索引获取数据。

通过上述对 Redis 跳跃表与哈希表、链表、数组融合应用的介绍，我们可以看到合理地结合不同的数据结构能够在各种复杂场景下发挥出强大的功能，为实际应用提供高效且灵活的解决方案。在实际开发中，需要根据具体的需求和性能要求来选择合适的数据结构组合。