Redis有序集合对象的排序算法探秘
Redis 有序集合对象概述
Redis 有序集合（Sorted Set）是 Redis 提供的一种非常重要的数据结构。它与集合（Set）类似，都是存储不重复的元素，但有序集合中的每个元素都会关联一个分数（score），通过这个分数来对元素进行排序。
有序集合在很多场景中都有广泛应用，比如排行榜系统。在一个游戏排行榜中，可以将玩家的 ID 作为有序集合的成员，而玩家的游戏得分作为分数，这样就可以轻松地根据分数对玩家进行排序，获取高分玩家列表等信息。
在 Redis 内部，有序集合对象的底层实现主要有两种方式：ziplist（压缩列表）和 skiplist（跳跃表）。当有序集合中的元素数量较少，并且每个元素的成员和分数的长度都比较小时，Redis 会使用 ziplist 来实现有序集合对象；当元素数量较多，或者元素的成员或分数长度较大时，就会使用 skiplist 来实现。
ziplist 实现有序集合
ziplist 是一种紧凑的、节省内存的数据结构，它由一系列特殊编码的连续内存块组成。在 ziplist 中，每个节点可以存储一个数据项，对于有序集合，一个节点会存储成员（member）和分数（score）。
ziplist 结构
ziplist 结构包含以下几个部分：
- zlbytes：记录整个 ziplist 占用的字节数。
- zltail：记录 ziplist 尾节点距离起始地址的偏移量。
- zllen：记录 ziplist 中节点的数量。
- entry：实际存储数据的节点。
- zlend：标志 ziplist 的结束。
ziplist 节点结构
每个 entry 节点包含以下几个部分：
- previous_entry_length：记录前一个节点的长度，用于快速从后向前遍历。
- encoding：编码方式，标识当前节点存储的数据类型和长度。
- content：实际存储的数据内容，即成员和分数。
ziplist 中的排序
在 ziplist 实现的有序集合中，元素按照分数从小到大的顺序存储。当插入一个新元素时，会从尾节点开始向前遍历，找到合适的插入位置。如果分数相同，则按照字典序比较成员。例如，假设有一个 ziplist 实现的有序集合，已经存储了分数为 10、20、30 的三个元素，现在要插入一个分数为 15 的元素，就会从尾节点（分数为 30 的节点）开始向前比较，找到分数为 10 的节点后，确定插入位置在分数为 10 和 20 的节点之间。
下面是使用 ziplist 实现有序集合插入操作的简单伪代码：
def ziplist_insert(ziplist, member, score):
current = get_tail(ziplist)
while current:
current_score = get_score(current)
if score < current_score:
# 找到插入位置，插入新节点
insert_node(ziplist, current, member, score)
return ziplist
elif score == current_score:
current_member = get_member(current)
if member < current_member:
insert_node(ziplist, current, member, score)
return ziplist
current = get_previous(current)
# 如果遍历完都没找到合适位置，说明是最小的，插入到头部
insert_node(ziplist, None, member, score)
return ziplist
skiplist 实现有序集合
skiplist（跳跃表）是一种随机化的数据结构，它以一种高效的方式实现了有序元素的快速查找和插入。skiplist 的平均时间复杂度为 O(log n)，与平衡树类似，但实现相对简单。
skiplist 结构
skiplist 由多层链表组成，最底层的链表包含所有的元素，并且按照分数从小到大排序。每一层链表都是下一层链表的“快速通道”，通过跳跃表节点中的指针，在查找元素时可以快速跳过一些节点，从而提高查找效率。
每个 skiplist 节点包含以下几个部分：
- obj：存储的成员对象。
- score：成员对应的分数。
- backward：指向前一个节点的指针，用于反向遍历。
- level：数组，包含多个 forward 指针，指向不同层次的下一个节点。
skiplist 中的排序
在 skiplist 中，元素的排序同样基于分数。插入新元素时，首先根据分数确定其在底层链表中的位置。同时，通过一个随机算法决定新节点的层数，新节点会在不同层次的链表中插入，以维护跳跃表的结构。例如，假设有一个 skiplist 已经存储了分数为 10、20、30 的三个元素，现在要插入一个分数为 15 的元素，会先在底层链表中找到分数为 10 和 20 的节点之间的位置，然后根据随机算法确定新节点的层数，假设为 2 层，就在第一层和第二层链表的相应位置插入新节点。
下面是使用 Python 实现的简单 skiplist 插入操作的代码示例：
import random
class SkipListNode:
def __init__(self, score, member, level):
self.score = score
self.member = member
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
def random_level(self):
level = 0
while random.random() < self.p and level < self.max_level:
level += 1
return level
def insert(self, score, member):
update = [None] * (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 or
(current.forward[i].score == score and current.forward[i].member < member)
):
current = current.forward[i]
update[i] = current
current = current.forward[0]
if current is None or current.score != score or current.member != member:
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, member, new_level)
for i in range(new_level + 1):
new_node.forward[i] = update[i].forward[i]
update[i].forward[i] = new_node
return True
return False
# 示例使用
skiplist = SkipList()
skiplist.insert(10, 'a')
skiplist.insert(20, 'b')
skiplist.insert(15, 'c')
有序集合排序算法的细节
分数相同情况下的处理
在有序集合中，当多个元素的分数相同时，Redis 会按照成员的字典序进行排序。例如，在一个有序集合中，有两个元素的分数都是 10，成员分别为 "apple" 和 "banana"，那么在排序结果中，"apple" 会排在 "banana" 前面，因为按照字典序 "apple" 小于 "banana"。
在 ziplist 实现中，当遇到分数相同的情况，在插入时会按照字典序比较成员，确定插入位置。在 skiplist 实现中，同样会根据字典序来确定节点在同一分数层中的顺序。
排序算法的时间复杂度
- ziplist 时间复杂度：插入操作的时间复杂度在最坏情况下为 O(n)，其中 n 是 ziplist 中节点的数量。因为需要从尾节点开始向前遍历整个 ziplist 来找到合适的插入位置。查找操作的时间复杂度同样在最坏情况下为 O(n)，因为需要顺序遍历 ziplist。
- skiplist 时间复杂度：插入操作的平均时间复杂度为 O(log n)，因为通过跳跃表的多层结构可以快速定位插入位置。查找操作的平均时间复杂度也是 O(log n)，通过跳跃表的快速通道可以快速跳过一些节点进行查找。在最坏情况下，skiplist 的插入和查找时间复杂度会退化为 O(n)，但这种情况发生的概率非常低，因为 skiplist 是基于随机化的结构。
空间复杂度
- ziplist 空间复杂度：ziplist 在元素数量较少且成员和分数长度较小时，空间利用率很高。它紧凑地存储数据，除了每个节点的 previous_entry_length、encoding 和 content 占用空间外，额外的空间开销较小。但当元素数量增多或者成员和分数长度变大时，ziplist 可能会因为频繁的内存重新分配而导致空间效率下降。
- skiplist 空间复杂度：skiplist 的空间复杂度相对较高，因为每个节点除了存储成员和分数外，还需要额外的指针数组来构建多层链表结构。平均情况下，skiplist 的空间复杂度为 O(n)，其中 n 是节点的数量，但实际占用空间可能会比 ziplist 大，尤其是在层数较高的情况下。
有序集合排序算法的优化
ziplist 的优化策略
- 批量插入优化：在向 ziplist 实现的有序集合中插入多个元素时，可以采用批量插入的方式。传统的逐个插入会导致每次插入都进行一次遍历查找插入位置，批量插入可以先将所有要插入的元素按分数和字典序排序，然后一次性遍历 ziplist 进行插入，这样可以减少遍历次数，提高插入效率。
- 内存管理优化：ziplist 的内存分配是连续的，当插入或删除元素导致 ziplist 大小变化时，可能会频繁进行内存重新分配。可以通过预分配一定的额外空间来减少内存重新分配的次数。例如，在初始化 ziplist 时，根据预计的元素数量和数据大小，多分配一些空间，这样在后续插入操作中，如果空间足够，就不需要进行内存重新分配。
skiplist 的优化策略
- 动态调整层数：skiplist 的层数对性能有较大影响。如果层数过高，会增加空间开销且可能导致某些层链表过于稀疏，降低跳跃表的效率；如果层数过低，又无法充分发挥跳跃表快速查找的优势。可以采用动态调整层数的策略，根据元素数量和插入、查找操作的频率，实时调整 skiplist 的层数。例如，当元素数量增加到一定程度且查找操作频繁时，适当增加层数；当元素数量减少且空间紧张时，适当降低层数。
- 减少指针开销：skiplist 每个节点的指针数组占用了较多的空间，可以考虑采用一些压缩指针的方法来减少空间开销。比如，对于一些较短的指针，可以采用更紧凑的编码方式，或者对于一些相邻层指针指向相同节点的情况，可以进行合并优化，减少指针数组的长度。
实际应用中的排序考量
排行榜场景
在排行榜场景中，有序集合是非常合适的数据结构。比如游戏排行榜，需要根据玩家的得分对玩家进行排序。如果排行榜的玩家数量相对较少，并且玩家 ID 和得分占用空间不大，可以使用 ziplist 实现的有序集合，以节省内存。但如果玩家数量众多，为了保证高效的插入和查询操作，应该使用 skiplist 实现的有序集合。
例如，在一个小型的手机游戏排行榜中，可能只有几百个玩家，此时使用 ziplist 实现的有序集合，既能满足排序需求，又能节省内存，提高整体性能。而在一个大型的多人在线游戏排行榜中，玩家数量可能达到几十万甚至上百万，就需要使用 skiplist 实现的有序集合，以保证排行榜的实时更新和快速查询。
时间序列数据处理
在时间序列数据处理中，有序集合也可以发挥重要作用。比如记录网站的访问日志，将访问时间作为分数，访问的 URL 作为成员。通过有序集合，可以方便地按照时间顺序对访问记录进行排序，获取某个时间段内的访问记录等。
对于时间序列数据，如果数据量较小且记录的时间和 URL 长度较短，可以使用 ziplist 实现。但如果数据量较大，为了快速查询和插入新的记录，skiplist 实现会更合适。例如，一个小型网站每天的访问量只有几千次，使用 ziplist 实现的有序集合来记录访问日志可以有效利用内存。而对于大型网站，每天的访问量可能达到数百万次，就需要使用 skiplist 实现的有序集合来保证数据处理的高效性。
搜索结果排序
在搜索引擎的结果排序中，也可以使用有序集合。将搜索结果的相关度作为分数，结果的 URL 或文档 ID 作为成员。通过有序集合，可以按照相关度对搜索结果进行排序，展示给用户最相关的内容。
在这种场景下，由于搜索结果数量可能较多，并且需要快速响应用户的搜索请求，通常会使用 skiplist 实现的有序集合。例如，在一个通用搜索引擎中，每次搜索可能返回成千上万条结果，使用 skiplist 实现的有序集合可以快速对这些结果进行排序，并根据用户的需求返回前几页的结果。
不同编程语言操作 Redis 有序集合
Python 操作 Redis 有序集合
Python 中可以使用 redis - py 库来操作 Redis 有序集合。以下是一些常见操作的代码示例：
import redis
# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
# 添加元素到有序集合
r.zadd('my_sorted_set', {'member1': 10,'member2': 20})
# 获取有序集合中所有元素及分数
result = r.zrange('my_sorted_set', 0, -1, withscores=True)
print(result)
# 获取分数在某个范围内的元素
range_result = r.zrangebyscore('my_sorted_set', 15, 25)
print(range_result)
# 删除元素
r.zrem('my_sorted_set','member1')
Java 操作 Redis 有序集合
在 Java 中，可以使用 Jedis 库来操作 Redis 有序集合。以下是示例代码：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class RedisSortedSetExample {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
// 添加元素到有序集合
Map<String, Double> scoreMembers = new HashMap<>();
scoreMembers.put("member1", 10.0);
scoreMembers.put("member2", 20.0);
jedis.zadd("my_sorted_set", scoreMembers);
// 获取有序集合中所有元素及分数
System.out.println(jedis.zrangeWithScores("my_sorted_set", 0, -1));
// 获取分数在某个范围内的元素
System.out.println(jedis.zrangeByScore("my_sorted_set", 15, 25));
// 删除元素
jedis.zrem("my_sorted_set", "member1");
jedis.close();
}
}
C# 操作 Redis 有序集合
在 C# 中，可以使用 StackExchange.Redis 库来操作 Redis 有序集合。以下是示例代码：
using StackExchange.Redis;
using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
static void Main()
{
ConnectionMultiplexer redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost:6379");
IDatabase db = redis.GetDatabase();
// 添加元素到有序集合
var members = new SortedSetEntry[]
{
new SortedSetEntry("member1", 10),
new SortedSetEntry("member2", 20)
};
db.SortedSetAdd("my_sorted_set", members);
// 获取有序集合中所有元素及分数
var allMembers = db.SortedSetRangeByScoreWithScores("my_sorted_set");
foreach (var member in allMembers)
{
Console.WriteLine($"Member: {member.Element}, Score: {member.Score}");
}
// 获取分数在某个范围内的元素
var rangeMembers = db.SortedSetRangeByScore("my_sorted_set", 15, 25);
foreach (var member in rangeMembers)
{
Console.WriteLine($"Range Member: {member}");
}
// 删除元素
db.SortedSetRemove("my_sorted_set", "member1");
redis.Close();
}
}
通过以上不同编程语言的示例，可以看到在实际应用中如何方便地使用 Redis 有序集合及其排序功能。无论是哪种语言，都可以借助相应的 Redis 客户端库来高效地操作有序集合，满足各种业务场景下的排序需求。同时，深入理解 Redis 有序集合底层的排序算法，对于优化应用性能、合理使用内存等方面都具有重要意义。在实际开发中，应根据具体的业务场景和数据规模，选择合适的底层实现方式（ziplist 或 skiplist），以达到最佳的性能和资源利用效果。