Redis跳跃表在范围查询中的优化

Redis跳跃表概述

Redis 是一款高性能的键值对存储数据库，其数据结构丰富多样。跳跃表（Skip List）作为 Redis 中的重要数据结构之一，在有序集合（Sorted Set）的实现中发挥着关键作用。

跳跃表是一种随机化的数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，以达到快速查找的目的。与平衡二叉树相比，跳跃表的实现相对简单，并且在平均情况下具有与平衡二叉树相同的时间复杂度。

跳跃表的基本思想是在原始链表的基础上，构建多层索引。最底层的链表包含所有的元素，而每一层链表都是下一层链表的子集。例如，假设有一个包含元素 1, 3, 5, 7, 9 的链表，其跳跃表结构可能如下：

Level 3:  1 -----> 3 -----> 5 -----> 7 -----> 9
Level 2:  1 -----> 3 -----> 5 -----> 7 -----> 9
Level 1:  1 -----> 3 -----> 5 -----> 7 -----> 9

在这个简单的跳跃表中，虽然只有一层索引（Level 3），但可以看到通过索引层可以更快地定位到目标元素。如果要查找元素 7，可以先在索引层快速跳过 1、3、5，然后再从 5 所在的位置进入下一层链表，找到 7。

跳跃表的节点结构

在 Redis 中，跳跃表的节点结构定义如下：

typedef struct zskiplistNode {
    sds ele;        // 元素成员，即有序集合中的成员
    double score;   // 分数，用于对元素进行排序
    struct zskiplistNode *backward; // 后退指针
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward; // 前进指针
        unsigned int span; // 跨度，表示从当前节点到下一个节点之间的元素数量
    } level[];
} zskiplistNode;

其中，ele 字段存储有序集合的成员，score 字段用于对成员进行排序。backward 指针指向前一个节点，方便在跳跃表中反向遍历。level 数组是一个柔性数组，用于存储不同层次的指针和跨度信息。

跳跃表的层次结构

跳跃表的每个节点都有一个 level 数组，数组的大小决定了该节点所在的层次数。在创建新节点时，会随机生成一个层次数。Redis 中生成层次数的方法如下：

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 是一个概率值，通常设置为 0.25。也就是说，一个节点有 25% 的概率增加一层。ZSKIPLIST_MAXLEVEL 定义了跳跃表的最大层数，Redis 中默认设置为 32。

范围查询在跳跃表中的实现

在 Redis 的有序集合中，经常需要进行范围查询，例如查找分数在某个区间内的所有成员。跳跃表的结构为范围查询提供了高效的实现方式。

假设要查找分数在 minScore 和 maxScore 之间的所有成员。首先，从跳跃表的最高层开始，沿着 forward 指针找到第一个分数大于等于 minScore 的节点。然后，从这个节点开始，逐层向下移动，并在每一层中继续沿着 forward 指针移动，直到找到分数大于 maxScore 的节点为止。在移动过程中，记录下所有分数在 minScore 到 maxScore 之间的节点。

以下是简化的代码示例，用于演示如何在跳跃表中进行范围查询：

// 假设已经有一个跳跃表 zsl，定义其结构和相关函数
// 查找分数在 [minScore, maxScore] 之间的元素
void zslRangeQuery(zskiplist *zsl, double minScore, double maxScore) {
    zskiplistNode *x = zsl->header;
    int i;
    // 从最高层开始，找到第一个分数大于等于 minScore 的节点
    for (i = zsl->level - 1; i >= 0; i--) {
        while (x->level[i].forward &&
               (x->level[i].forward->score < minScore ||
                (x->level[i].forward->score == minScore &&
                 sdscmp(x->level[i].forward->ele, minEle) < 0)))
            x = x->level[i].forward;
    }
    // 向下移动到最底层，并继续查找分数小于等于 maxScore 的节点
    x = x->level[0].forward;
    while (x && x->score <= maxScore &&
           (x->score < maxScore ||
            (x->score == maxScore && sdscmp(x->ele, maxEle) <= 0))) {
        printf("Element: %s, Score: %f\n", x->ele, x->score);
        x = x->level[0].forward;
    }
}

跳跃表在范围查询中的优化

虽然跳跃表本身已经为范围查询提供了较好的性能，但仍有一些优化的空间。

1. 预计算跨度

在跳跃表的节点结构中，每个层次的指针都有一个 span 字段，用于记录从当前节点到下一个节点之间的元素数量。在进行范围查询时，可以利用这个 span 字段快速跳过一些节点，从而减少不必要的比较。

例如，在查找分数在 minScore 和 maxScore 之间的元素时，如果当前节点到下一个节点的跨度很大，且下一个节点的分数仍然小于 minScore，则可以直接跳过这一段跨度，而不需要逐个节点进行比较。

2. 缓存查询结果

对于一些频繁进行的范围查询，可以考虑缓存查询结果。Redis 本身就是一个缓存数据库，可以利用其特性，将范围查询的结果缓存起来。当再次进行相同的范围查询时，直接从缓存中获取结果，而不需要重新在跳跃表中进行查找。

以下是一个简单的示例，演示如何使用 Redis 缓存范围查询结果：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def range_query_cache(min_score, max_score):
    cache_key = f"range:{min_score}:{max_score}"
    result = r.get(cache_key)
    if result:
        return result.decode('utf-8').split(',')
    else:
        # 假设这里有一个函数 zsl_range_query 用于在跳跃表中进行实际查询
        data = zsl_range_query(min_score, max_score)
        result_str = ','.join(data)
        r.set(cache_key, result_str)
        return data

3. 减少层次数

虽然跳跃表的多层结构有助于提高查询效率，但过多的层次也会增加内存开销和维护成本。在一些情况下，可以根据数据量和查询模式，适当减少跳跃表的最大层数。

例如，如果数据量较小，或者范围查询主要集中在某几个固定的区间内，可以将跳跃表的最大层数设置为一个较小的值，这样可以减少节点的内存占用，同时在一定程度上提高查询效率。

4. 优化节点分配

在创建跳跃表节点时，随机生成的层次数可能会导致节点分布不均匀。为了优化这一情况，可以采用一些更智能的节点分配策略。

一种方法是根据数据的分布情况，动态调整生成层次数的概率。例如，如果发现某一段数据比较密集，可以适当增加该区间内节点的层次数，以提高查询效率。

代码示例完整实现

下面给出一个完整的 Redis 跳跃表范围查询优化的代码示例，包括跳跃表的创建、插入、范围查询以及缓存优化。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <time.h>

#define ZSKIPLIST_MAXLEVEL 32
#define ZSKIPLIST_P 0.25

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

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

zskiplistNode* zslCreateNode(int level, double score, const char *ele) {
    zskiplistNode *zn = (zskiplistNode*)malloc(sizeof(*zn)+level*sizeof(struct zskiplistLevel));
    zn->score = score;
    zn->ele = strdup(ele);
    return zn;
}

zskiplist* zslCreate(void) {
    int j;
    zskiplist *zsl;
    zsl = (zskiplist*)malloc(sizeof(*zsl));
    zsl->level = 1;
    zsl->length = 0;
    zsl->header = zslCreateNode(ZSKIPLIST_MAXLEVEL,0,"_header");
    for (j = 0; j < ZSKIPLIST_MAXLEVEL; j++) {
        zsl->header->level[j].forward = NULL;
        zsl->header->level[j].span = 0;
    }
    zsl->header->backward = NULL;
    zsl->tail = NULL;
    return zsl;
}

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

void zslInsert(zskiplist *zsl, double score, const char *ele) {
    zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;
    unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL];
    int i, level;

    x = zsl->header;
    for (i = zsl->level - 1; i >= 0; i--) {
        rank[i] = i == (zsl->level - 1)? 0 : rank[i + 1];
        while (x->level[i].forward &&
               (x->level[i].forward->score < score ||
                (x->level[i].forward->score == score &&
                 strcmp(x->level[i].forward->ele, ele) < 0)))
        {
            rank[i] += x->level[i].span;
            x = x->level[i].forward;
        }
        update[i] = x;
    }
    x = x->level[0].forward;
    if (x && x->score == score && strcmp(x->ele, ele) == 0) {
        // 元素已存在，更新相关信息（这里简单处理，实际应用可能更复杂）
        free((void*)x->ele);
        x->ele = strdup(ele);
        return;
    } else {
        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;
            x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);
            update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;
        }
        for (i = level; i < zsl->level; i++) {
            update[i]->level[i].span++;
        }
        x->backward = (update[0] == zsl->header)? NULL : update[0];
        if (x->level[0].forward)
            x->level[0].forward->backward = x;
        else
            zsl->tail = x;
        zsl->length++;
    }
}

void zslRangeQuery(zskiplist *zsl, double minScore, double maxScore) {
    zskiplistNode *x = zsl->header;
    int i;
    for (i = zsl->level - 1; i >= 0; i--) {
        while (x->level[i].forward &&
               (x->level[i].forward->score < minScore ||
                (x->level[i].forward->score == minScore &&
                 strcmp(x->level[i].forward->ele, minEle) < 0)))
            x = x->level[i].forward;
    }
    x = x->level[0].forward;
    while (x && x->score <= maxScore &&
           (x->score < maxScore ||
            (x->score == maxScore && strcmp(x->ele, maxEle) <= 0))) {
        printf("Element: %s, Score: %f\n", x->ele, x->score);
        x = x->level[0].forward;
    }
}

// 模拟 Redis 缓存操作
#define CACHE_SIZE 1000
typedef struct {
    double minScore;
    double maxScore;
    char *result;
} CacheEntry;

CacheEntry cache[CACHE_SIZE];
int cacheIndex = 0;

void cacheRangeQuery(zskiplist *zsl, double minScore, double maxScore) {
    for (int i = 0; i < CACHE_SIZE; i++) {
        if (cache[i].minScore == minScore && cache[i].maxScore == maxScore) {
            printf("From Cache: %s\n", cache[i].result);
            return;
        }
    }
    // 未命中缓存，进行实际查询
    zskiplistNode *x = zsl->header;
    int i;
    char result[1024] = "";
    for (i = zsl->level - 1; i >= 0; i--) {
        while (x->level[i].forward &&
               (x->level[i].forward->score < minScore ||
                (x->level[i].forward->score == minScore &&
                 strcmp(x->level[i].forward->ele, minEle) < 0)))
            x = x->level[i].forward;
    }
    x = x->level[0].forward;
    while (x && x->score <= maxScore &&
           (x->score < maxScore ||
            (x->score == maxScore && strcmp(x->ele, maxEle) <= 0))) {
        char temp[128];
        sprintf(temp, "Element: %s, Score: %f; ", x->ele, x->score);
        strcat(result, temp);
        x = x->level[0].forward;
    }
    printf("From Query: %s\n", result);
    // 缓存结果
    cache[cacheIndex].minScore = minScore;
    cache[cacheIndex].maxScore = maxScore;
    cache[cacheIndex].result = strdup(result);
    cacheIndex = (cacheIndex + 1) % CACHE_SIZE;
}

int main() {
    srand(time(NULL));
    zskiplist *zsl = zslCreate();
    zslInsert(zsl, 1.0, "a");
    zslInsert(zsl, 2.0, "b");
    zslInsert(zsl, 3.0, "c");
    zslInsert(zsl, 4.0, "d");
    zslInsert(zsl, 5.0, "e");
    cacheRangeQuery(zsl, 2.0, 4.0);
    cacheRangeQuery(zsl, 2.0, 4.0);
    return 0;
}

总结优化效果

通过上述优化措施，在 Redis 跳跃表的范围查询中可以显著提高查询效率，同时减少内存占用。预计算跨度减少了不必要的节点比较，缓存查询结果避免了重复查询，合理调整层次数和优化节点分配进一步提升了整体性能。这些优化方法不仅适用于 Redis 跳跃表，在其他基于跳跃表结构的应用场景中同样具有借鉴意义。在实际应用中，需要根据具体的数据量、查询模式等因素，灵活选择和组合这些优化策略，以达到最佳的性能表现。