一 摘要
Redis的几种主要数据结构,大家应该都有所了解。例如最常用的五种:字符串,list,hash,set,zset。各自的适用场景也算是比较常见容易考察的内容。但再深入一点,zset底层的数据结构是什么样子的,原理是什么?跳表和平衡树的选择,为什么没有用平衡树?zset查找单一元素和范围查找的时间复杂度是多少?那么估计就有很多人无法给出准确、明确的回答了。
二 zset基础
关于redis数据结构的解析文章,已经比较多了,这里不再赘述。但会阐述几个关键内容:
2.1 存储结构
zset底层的存储结构有两种:ziplist 和 skiplist。其中,skiplist就是“跳跃表”结构(简称跳表)。关于一个zset何时使用ziplist,何时使用skiplist,有如下的判断条件:
- 有序集合保存的元素数量小于128个
- 有序集合保存的所有元素的长度小于64字节
对应redis中的配置:
zset-max-ziplist-entries 128 zset-max-ziplist-value 64
在上述两个条件同时满足时使用ziplist,其他时候使用skiplist。
当ziplist作为zset的底层存储结构时候,每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存,第一个节点保存元素的成员,第二个元素保存元素的分值。
当skiplist作为zset的底层存储结构的时候,使用skiplist按序保存元素及分值,使用dict来保存元素和分值的映射关系。
2.2 跳表结构
跳表是William Pugh在其1990年的论文《Skip lists: A probabilistic alternative to balanced trees》中提出的。题目中即包含了两个关键理解:
1、跳表是概率型数据结构;
2、跳表是用来替代平衡树的数据结构。准确来说,是用来替代自平衡二叉查找树(self-balancing BST)的结构。
跳表示例:
可见,跳表由多层结构组成,仍然采用类似二分的思想和结构,来解决快速插入和查找问题。第k层可以视为第k-1级索引,用来加速查找。为了避免占用空间过多,第1层之上都不存储实际数据,只有指针(包含指向同层下一个元素的指针与同一个元素下层的指针)。
2.3 元素查找复杂度分析
二叉平衡树的查找性能,时间复杂度是O(logn),跳表具备相同的能力。接下来我们来看具体的查找过程:
当查找元素时,会从最顶层链表的头节点开始遍历。以升序跳表为例,如果当前节点的下一个节点包含的值比目标元素值小,则继续向右查找。如果下一个节点的值比目标值大,就转到当前层的下一层去查找。重复向右和向下的操作,直到找到与目标值相等的元素为止。下图中的蓝色箭头标记出了查找元素21的步骤。
2.4 元素插入过程
zskiplist()函数实现zskiplist中插入元素过程。源代码较长,这里只列举操作步骤:
1)与查找流程相同,找到合适的插入位置。注意zset允许分数score相同,这时会根据节点数据obj的字典序来排序。
2)调用zslRandomLevel()方法,随机出要插入的节点的层数。
3)调用zslCreateNode()方法,根据层数level、分数score和数据obj创建出新节点。
4)每层遍历,修改新节点以及其前后节点的前向指针forward和跳跃长度span,也要更新最底层的后向指针backward。
其中维护了两个数组update和rank。update数组用来记录每一层的最后一个分数小于待插入score的节点,也就是插入位置。rank数组用来记录上述插入位置的上一个节点的排名,以便于最后更新span值。
插入流程如下图所示:
三 详细数据结构
3.1 skiplist的数据结构
我们重点看skiplist的数据结构,来自server.h文件:
#define ZSKIPLIST_MAXLEVEL 32 #define ZSKIPLIST_P 0.25 typedef struct zskiplistNode { robj *obj; 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;
可以看到,zskiplistNode这个结构体的定义中,在zskiplistLevel这个子结构体的定义内,有一个无符号整型字段"span",它表示当前指针跨越了多少个节点,这个字段在zset的范围查找汇总至关重要。
3.2 范围查找性能分析
与单值查找不同,范围查找不能直接按照score从高到低排序后,通过比较缩小范围,最终定位到一个节点。我们需要的是类似sql中 limit 0,100这类的效果。
有了span字段后,由于span记录了距离下一个节点的距离,所以也可以从高层开始利用span不断累加来判断是否小于或等于起始位置,如果不是就继续向下一层继续累加span,一直到找到所有范围内的元素位置。
一个查找示例如下:
查找 > zrange key 5,2
那么就从最高层开始计算,首先
level4 -- score:0-span:1 + score:10-span:4 == 5
level3 -- ....
level2 -- ....
这样的话直接计算出来 score:20 是第5个节点,那么就确认了,也就代表直接定位到了第5个节点指针位置,那么最后就会在最低层以这个score:20节点指针作为开始位置不断向后获取2个节点然后返回结束.
时间复杂度平均是 O[(LogN)+M] M 是返回的元素个数。