Redis 跳跃表性能瓶颈的突破方法
2021-04-132.2k 阅读
Redis 跳跃表概述
Redis 是一款广泛应用的高性能键值对存储数据库，在其内部数据结构中，跳跃表（Skip List）发挥着关键作用，尤其在有序集合（Sorted Set）的实现上。跳跃表是一种随机化的数据结构，它基于链表结构并在此基础上引入了多层索引，从而实现了近似于平衡二叉查找树的查找效率。
跳跃表的数据结构
从基础层面看，跳跃表由多个节点组成，每个节点包含多个指针域，这些指针域指向不同层级的下一个节点。在 Redis 的跳跃表实现中，一个节点的结构大致如下（简化的 C 语言结构体示例）：
typedef struct zskiplistNode {
sds ele;
double score;
struct zskiplistNode *backward;
struct zskiplistLevel {
struct zskiplistNode *forward;
unsigned long span;
} level[];
} zskiplistNode;
其中，ele 是节点所存储的元素，score 是用于排序的分值，backward 指针指向前一个节点，level 数组则是不同层级的指针和跨度信息。跨度（span）记录了当前层级指针到下一个节点之间经过的节点数，这在计算排名等操作时非常有用。
跳跃表的工作原理
跳跃表通过多层索引来加速查找。当进行查找操作时，从最高层的索引开始，如果当前节点的下一个节点的 score 大于目标 score，则下降到下一层继续查找，否则继续沿着当前层查找。例如，假设有一个跳跃表存储了分值为 1, 3, 5, 7, 9 的节点，且有两层索引。要查找分值为 7 的节点，首先在高层索引中，从第一个节点开始，发现下一个节点分值为 9 大于 7，于是下降到下层索引继续查找，最终找到分值为 7 的节点。这种查找方式类似于二分查找，平均情况下查找复杂度为 O(log n)，其中 n 是跳跃表中的节点数。
插入操作时，首先要确定插入位置，同样通过上述查找方式找到插入点。然后随机生成新节点的层数，新节点的层数是一个随机值，且层数越高的概率越低。Redis 中通常使用一种基于抛硬币的方式来确定层数，每次抛硬币正面朝上则层数加一，直到反面朝上为止，最大层数一般限制在 32 层。插入新节点后，需要调整各层的指针和跨度信息。
删除操作相对复杂一些，先找到要删除的节点，然后从各层中移除该节点，并更新相关节点的指针和跨度。如果某一层因为删除节点后只剩下一个节点，那么该层可以被移除，以优化空间使用。
Redis 跳跃表性能瓶颈分析
尽管 Redis 跳跃表在大多数情况下表现出色，但在特定场景下仍会面临性能瓶颈。
查找性能瓶颈
- 极端数据分布：当跳跃表中的数据呈现极端不均匀分布时，查找性能会受到影响。例如，如果大部分节点的分值集中在某个区间，而少数节点分值远大于或小于该区间，跳跃表的多层索引结构可能无法充分发挥作用。在这种情况下，查找操作可能会在某些层上遍历较长的距离，导致查找复杂度接近线性
O(n)。 假设跳跃表中有 1000 个节点，其中 990 个节点分值在1 - 100之间，而另外 10 个节点分值在1000 - 10000之间。当查找分值为5000的节点时，在高层索引中可能很快找到一个接近的节点，但由于数据分布不均匀，在下降到下层索引后，可能需要遍历大量分值在1 - 100之间的节点，增加了查找时间。 - 高并发查找：在高并发环境下，多个线程或客户端同时进行查找操作可能会导致竞争问题。虽然 Redis 本身是单线程模型，但在一些应用场景中，可能会有多个 Redis 实例共同服务，或者通过集群方式部署。当多个请求同时访问跳跃表进行查找时，可能会因为缓存争用等问题导致性能下降。例如，多个请求同时读取跳跃表的同一部分数据，这部分数据在缓存中频繁进出，降低了缓存命中率，从而增加了从内存中读取数据的次数，影响查找性能。
插入性能瓶颈
- 频繁插入导致的索引调整：跳跃表在插入节点时需要随机生成新节点的层数并调整各层的指针和跨度。当频繁插入节点时，会导致大量的索引调整操作。每次插入新节点都可能需要更新多个层级的指针，这会消耗较多的 CPU 时间。例如，在一个每秒有数百次插入操作的场景下，频繁的索引调整会使 CPU 使用率升高，进而影响整个 Redis 实例的性能。
- 插入时的锁竞争：在多线程环境下（如 Redis 集群中的某些操作涉及多线程），插入操作可能会导致锁竞争。如果多个线程同时尝试插入节点，它们需要获取跳跃表的插入锁，这会导致线程等待，降低插入效率。即使在 Redis 单线程模型下，对于一些需要保证原子性的插入操作（如有序集合的批量插入），也可能会因为操作的原子性要求而导致性能瓶颈。
空间性能瓶颈
- 多层索引占用过多内存：跳跃表的多层索引结构虽然提升了查找性能，但也带来了额外的内存开销。每个节点的层数是随机的，在最坏情况下，可能会有大量节点具有较高的层数，导致整个跳跃表占用的内存空间大幅增加。例如，当跳跃表中的节点数不断增加，且大量节点的层数都接近最大层数（如 32 层）时，内存占用会迅速膨胀，这对于内存资源有限的系统来说是一个严重的问题。
- 空间碎片化：随着节点的插入和删除操作，跳跃表内部可能会出现空间碎片化现象。当删除节点后，释放的空间可能无法被及时有效地利用，导致内存空间的浪费。特别是在长时间运行且频繁进行插入和删除操作的 Redis 实例中，空间碎片化问题会逐渐加剧，进一步影响内存的使用效率。
突破性能瓶颈的方法
针对上述 Redis 跳跃表的性能瓶颈，可以采取以下多种方法来突破。
优化查找性能
- 自适应索引调整：根据跳跃表中数据的实际分布情况，动态调整索引结构。可以定期分析跳跃表中节点的分值分布，当发现数据分布不均匀时，对索引进行优化。例如，如果发现某一层索引上大部分节点的跨度过大，可以在该层插入一些辅助节点，以平衡索引结构。以下是一个简单的 Python 示例，模拟自适应索引调整的过程：
class SkipListNode:
def __init__(self, value, level):
self.value = value
self.forward = [None] * (level + 1)
class SkipList:
def __init__(self, max_level=16, p=0.5):
self.max_level = max_level
self.p = p
self.header = SkipListNode(-1, 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, value):
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].value < value:
current = current.forward[i]
update[i] = current
current = current.forward[0]
if current is None or current.value != value:
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(value, new_level)
for i in range(new_level + 1):
new_node.forward[i] = update[i].forward[i]
update[i].forward[i] = new_node
def adjust_index(self):
# 简单示例，这里假设通过统计每层节点数来判断是否需要调整
levels = [0] * (self.level + 1)
current = self.header.forward[0]
while current:
for i in range(self.level + 1):
if current.forward[i]:
levels[i] += 1
current = current.forward[0]
for i in range(self.level + 1):
if levels[i] < 10: # 假设节点数小于10需要调整
# 这里可以实现具体的插入辅助节点逻辑
pass
- 缓存预热与优化：在高并发查找场景下，通过缓存预热和优化缓存策略来提高查找性能。可以在系统启动时，预先加载一部分常用的数据到缓存中，提高缓存命中率。同时，优化缓存淘汰策略，确保热点数据能够长时间保留在缓存中。例如，采用 LRU（最近最少使用）与 LFU（最不经常使用）相结合的缓存淘汰策略，对于频繁访问的跳跃表数据，优先保留在缓存中。在代码实现上，可以使用 Python 的
functools.lru_cache装饰器来实现简单的缓存功能：
import functools
@functools.lru_cache(maxsize=128)
def get_value_from_skiplist(skiplist, key):
# 这里实现从跳跃表中获取值的逻辑
pass
提升插入性能
- 批量插入优化：对于频繁插入操作，可以采用批量插入的方式进行优化。将多个插入操作合并成一个批量操作，减少索引调整的次数。在批量插入时，先确定所有要插入节点的位置，然后一次性调整索引结构。以下是一个简单的批量插入示例代码（以 Python 实现为例）：
class SkipList:
# 省略其他方法定义
def batch_insert(self, values):
updates = [[] for _ in range(self.max_level + 1)]
for value in values:
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].value < value:
current = current.forward[i]
update[i] = current
updates[i].append(update)
for value, update in zip(values, updates):
current = update[0].forward[0]
if current is None or current.value != value:
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(value, new_level)
for i in range(new_level + 1):
new_node.forward[i] = update[i].forward[i]
update[i].forward[i] = new_node
- 锁优化：在多线程环境下，通过优化锁的粒度和使用方式来减少锁竞争。可以采用细粒度锁，例如对跳跃表的不同部分使用不同的锁，而不是整个跳跃表使用一把锁。在 Redis 集群中，可以利用分布式锁来协调插入操作，确保原子性的同时减少锁冲突。以下是一个简单的细粒度锁示例（以 Python 的
threading.Lock为例）：
import threading
class SkipList:
def __init__(self):
self.lock_per_level = [threading.Lock() for _ in range(32)]
# 其他初始化代码
def insert(self, value):
update = [self.header] * (self.max_level + 1)
current = self.header
for i in range(self.level, -1, -1):
with self.lock_per_level[i]:
while current.forward[i] and current.forward[i].value < value:
current = current.forward[i]
update[i] = current
# 后续插入节点逻辑
解决空间性能问题
- 索引压缩：为了减少多层索引占用的过多内存，可以采用索引压缩技术。例如，对于一些层数较高但实际作用不大的节点，可以合并其索引层级。可以定期检查跳跃表中的节点，当发现某个节点的高层级指针在连续多次查找或插入操作中都没有被使用时，将该节点的高层级索引合并到较低层级。以下是一个简单的索引压缩示例代码（以 Python 实现为例）：
class SkipList:
# 省略其他方法定义
def compress_index(self):
current = self.header.forward[0]
while current:
unused_levels = []
for i in range(self.level, 0, -1):
if not current.forward[i]:
unused_levels.append(i)
if unused_levels:
for level in unused_levels:
current.forward.pop(level)
for j in range(level, self.level + 1):
current.forward[j].span += current.forward[level - 1].span
self.level = min(self.level, len(current.forward) - 1)
current = current.forward[0]
- 空间碎片整理：针对空间碎片化问题，可以定期进行空间碎片整理。当删除节点后，标记出空闲的空间，并在后续插入操作时优先使用这些空闲空间。可以维护一个空闲空间列表，记录删除节点后释放的空间位置和大小。在插入新节点时，从空闲空间列表中查找合适的空间进行插入。以下是一个简单的空间碎片整理示例代码（以 Python 实现为例）：
class SkipList:
def __init__(self):
self.free_space = []
# 其他初始化代码
def delete(self, value):
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].value < value:
current = current.forward[i]
update[i] = current
current = current.forward[0]
if current and current.value == value:
for i in range(self.level + 1):
if update[i].forward[i] != current:
break
update[i].forward[i] = current.forward[i]
self.free_space.append((current, len(current.forward)))
while self.level > 0 and self.header.forward[self.level] is None:
self.level -= 1
def insert(self, value):
if self.free_space:
free_node, free_level = self.free_space.pop()
free_node.value = value
free_node.forward = [None] * free_level
# 调整指针等逻辑
else:
# 正常插入逻辑
通过上述针对 Redis 跳跃表查找、插入和空间性能瓶颈的方法，可以显著提升其在不同场景下的性能表现，使其能够更好地适应复杂多变的应用需求。在实际应用中，需要根据具体的业务场景和数据特点，灵活选择和组合这些优化方法，以达到最佳的性能优化效果。