Redis 有序集合对象底层实现是怎样的

Redis 有序集合对象底层实现是怎样的

引言

Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、哈希表等。其中，有序集合（Sorted Set）是 Redis 中一种非常强大的数据结构，它结合了集合和有序列表的特性。有序集合中的每个元素都有一个分数（score），元素根据分数进行排序，并且每个元素都是唯一的。

本文将深入探讨 Redis 有序集合对象的底层实现，包括其数据结构、操作原理以及性能优化等方面。

有序集合的基本概念

在 Redis 中，有序集合（Sorted Set）是一个包含多个元素的集合，每个元素都有一个分数（score），并且元素根据分数进行排序。有序集合中的元素是唯一的，但分数可以相同。

有序集合的常见操作包括：

• 添加元素：ZADD key score member
• 删除元素：ZREM key member
• 获取元素分数：ZSCORE key member
• 获取元素排名：ZRANK key member
• 获取范围内的元素：ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
• 获取分数范围内的元素：ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES]

有序集合的底层数据结构

Redis 有序集合的底层实现主要依赖于两种数据结构：跳跃表（Skip List）和哈希表（Hash Table）。这两种数据结构各有优缺点，Redis 通过结合它们来实现高效的有序集合操作。

1. 跳跃表（Skip List）

跳跃表是一种有序的数据结构，它通过多级索引来加速查找操作。跳跃表的平均时间复杂度为 O(log n)，最坏情况下为 O(n)。

跳跃表的结构

跳跃表由多个层级组成，每个层级都是一个有序的链表。最底层（Level 0）包含所有的元素，而每一层都是下一层的子集。每个节点包含一个指向下一个节点的指针数组，数组的长度决定了节点的层级。

typedef struct zskiplistNode { robj *obj; // 元素对象 double score; // 分数 struct zskiplistNode *backward; // 后退指针 struct zskiplistLevel { struct zskiplistNode *forward; // 前进指针 unsigned int span; // 跨度 } level[]; } zskiplistNode; typedef struct zskiplist { struct zskiplistNode *header, *tail; // 头节点和尾节点 unsigned long length; // 节点数量 int level; // 最大层级 } zskiplist; 

跳跃表的操作

• 插入操作：插入一个新元素时，首先需要确定插入的位置，然后更新各个层级的指针。插入操作的平均时间复杂度为 O(log n)。
• 删除操作：删除一个元素时，需要找到该元素并更新各个层级的指针。删除操作的平均时间复杂度为 O(log n)。
• 查找操作：查找一个元素时，从最高层级开始，逐步向下查找。查找操作的平均时间复杂度为 O(log n)。

2. 哈希表（Hash Table）

哈希表是一种通过哈希函数将键映射到值的数据结构。哈希表的平均时间复杂度为 O(1)，但在最坏情况下可能退化为 O(n)。

哈希表的结构

Redis 中的哈希表使用链地址法来解决哈希冲突。每个哈希表节点包含一个键值对，以及指向下一个节点的指针。

typedef struct dictEntry { void *key; // 键 union { void *val; uint64_t u64; int64_t s64; double d; } v; // 值 struct dictEntry *next; // 指向下一个节点的指针 } dictEntry; typedef struct dictht { dictEntry **table; // 哈希表数组 unsigned long size; // 哈希表大小 unsigned long sizemask; // 哈希表大小掩码 unsigned long used; // 已使用的节点数量 } dictht; typedef struct dict { dictType *type; // 类型特定函数 void *privdata; // 私有数据 dictht ht[2]; // 两个哈希表 long rehashidx; // rehash 索引 unsigned long iterators; // 当前正在运行的迭代器数量 } dict; 

哈希表的操作

• 插入操作：插入一个新键值对时，首先计算键的哈希值，然后根据哈希值找到对应的桶，最后将新节点插入到链表中。插入操作的平均时间复杂度为 O(1)。
• 删除操作：删除一个键值对时，首先计算键的哈希值，然后找到对应的桶，最后从链表中删除该节点。删除操作的平均时间复杂度为 O(1)。
• 查找操作：查找一个键值对时，首先计算键的哈希值，然后找到对应的桶，最后在链表中查找该节点。查找操作的平均时间复杂度为 O(1)。

3. 有序集合的结合实现

Redis 有序集合通过结合跳跃表和哈希表来实现高效的操作。具体来说，跳跃表用于维护元素的有序性，而哈希表用于快速查找元素的分数。

有序集合的结构

typedef struct zset { dict *dict; // 哈希表，用于快速查找元素的分数 zskiplist *zsl; // 跳跃表，用于维护元素的有序性 } zset; 

有序集合的操作

• 插入操作：插入一个新元素时，首先在哈希表中查找该元素是否已经存在。如果存在，则更新其分数；如果不存在，则在跳跃表中插入新元素，并在哈希表中添加对应的键值对。插入操作的平均时间复杂度为 O(log n)。
• 删除操作：删除一个元素时，首先在哈希表中查找该元素，然后在跳跃表中删除该元素，并在哈希表中删除对应的键值对。删除操作的平均时间复杂度为 O(log n)。
• 查找操作：查找一个元素的分数时，直接在哈希表中查找。查找操作的平均时间复杂度为 O(1)。
• 范围查询操作：查找范围内的元素时，直接在跳跃表中进行范围查询。范围查询操作的平均时间复杂度为 O(log n + m)，其中 m 是返回的元素数量。

有序集合的性能优化

Redis 有序集合通过结合跳跃表和哈希表来实现高效的操作，但在实际应用中，仍然需要一些性能优化策略。

1. 内存优化

有序集合中的元素和分数都需要占用内存，因此内存优化是一个重要的考虑因素。Redis 通过以下方式来优化内存使用：

• 共享对象：Redis 使用共享对象来减少内存占用。例如，多个有序集合可以共享相同的元素对象。
• 压缩列表：对于较小的有序集合，Redis 使用压缩列表（ziplist）来存储元素和分数。压缩列表是一种紧凑的数据结构，可以减少内存占用。

2. 性能优化

有序集合的操作性能直接影响 Redis 的整体性能，因此性能优化也是一个重要的考虑因素。Redis 通过以下方式来优化性能：

• 跳跃表的层级优化：跳跃表的层级越高，查找速度越快，但插入和删除操作的代价也越高。Redis 通过动态调整跳跃表的层级来平衡查找和更新操作的性能。
• 哈希表的 rehash 优化：当哈希表的负载因子过高时，Redis 会触发 rehash 操作，将哈希表的大小扩大一倍。为了避免 rehash 操作对性能的影响，Redis 使用渐进式 rehash 策略，逐步将旧哈希表中的元素迁移到新哈希表中。

有序集合的应用场景

有序集合在 Redis 中有广泛的应用场景，以下是一些常见的应用场景：

1. 排行榜

有序集合非常适合用于实现排行榜功能。例如，可以将用户的分数作为有序集合的分数，用户 ID 作为元素，然后通过 ZRANGE 或 ZREVRANGE 命令获取排行榜。

ZADD leaderboard 1000 user1 ZADD leaderboard 2000 user2 ZADD leaderboard 1500 user3 ZREVRANGE leaderboard 0 2 WITHSCORES 

2. 时间线

有序集合可以用于实现时间线功能。例如，可以将时间戳作为有序集合的分数，事件 ID 作为元素，然后通过 ZRANGEBYSCORE 命令获取某个时间段内的事件。

ZADD timeline 1633072800 event1 ZADD timeline 1633076400 event2 ZADD timeline 1633080000 event3 ZRANGEBYSCORE timeline 1633072800 1633080000 

3. 优先级队列

有序集合可以用于实现优先级队列功能。例如，可以将任务的优先级作为有序集合的分数，任务 ID 作为元素，然后通过 ZPOPMIN 或 ZPOPMAX 命令获取最高或最低优先级的任务。

ZADD tasks 1 task1 ZADD tasks 3 task2 ZADD tasks 2 task3 ZPOPMIN tasks 

总结

Redis 有序集合是一种非常强大的数据结构，它结合了集合和有序列表的特性。有序集合的底层实现主要依赖于跳跃表和哈希表，通过结合这两种数据结构，Redis 实现了高效的有序集合操作。

在实际应用中，有序集合可以用于实现排行榜、时间线、优先级队列等功能。通过合理的内存优化和性能优化策略，Redis 有序集合能够在高并发、大数据量的场景下保持高效的性能。

希望本文能够帮助读者深入理解 Redis 有序集合的底层实现，并在实际应用中更好地利用这一强大的数据结构。