Redis跳表是Redis中采用的高性能键-值存储结构，其最大的优点在于其查找性能的高效，而相比其他结构（哈希、二叉搜索树），Redis跳表更具备空间换时间的特性，以较低的空间消耗换来快速的查询操作。
从原理上来说，Redis跳表采用 skip list 的机制，它使用一种多级索引机制，将跳表内部存储的元素快速分类分层，便于查询，此外，跳表同样会在插入和删除时进行调整，以达到良好的查询效果。
下面我们从源码上来看一下Redis跳表的实现：
1.声明一个结构体，用于定义跳表节点的结构：
typedef struct skiplistNode { float score; /* 根据score来查询 */ struct skiplistNode *backward; /* 向后查询*/ struct skiplistLevel { struct skiplistNode *forward; /* 向前查询 */ unsigned int span; /* 距离后继节点的差值 */ } level[]; } skiplistNode;
2.声明一个跳表结构体，用于定义跳表的表头结构：
typedef struct skiplist { unsigned int level; /* 当前跳表的层级 */ unsigned int length; /* 当前跳表的长度 */ skiplistNode *header; /* 跳表的头节点 */ } skiplist;
3. 实现跳表的基本操作（插入、修改、查找、删除）
/* 创建一个跳表 */ skiplist *skiplistCreate() { /* 申请一个跳表的结构体 */ skiplist *sl = malloc(sizeof(*sl)); if (sl == NULL) return NULL; /* 初始化跳表节点 */ sl->header = skiplistNodeCreate(); if (sl->header == NULL) { free(sl); return NULL; } /* 初始化跳表层级和长度 */ sl->level = 1; sl->length = 0; return sl; }
/* 插入节点到跳表中 */ int skiplistInsert(skiplist *sl, float score, void *obj) { if (sl == NULL) { return -1; } /* 声明节点 */ skiplistNode *update[SKIPLIST_MAXLEVEL]; skiplistNode *x; /* 记录查找到的节点*/ int i; × = sl->header; /* x = sl->header的层级信息，开始从跳表的头节点开始查找 */ for (i = sl->level-1; i >= 0; i–) { /* 从高层索引结构中，查找符合score的节点 */ while (x->level[i].forward &&x->level[i].forward->scorelevel[i].forward; } update[i] = x; } /* 找到符合score的节点后，在该层级插入一个新节点 */ x= skiplistNodeCreate(); if (x == NULL) { return -1; } /* 插入成功，将节点成功链接到跳表节点之中 */ 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 – (update[sl->level-1]->level[i].span-1); update[i]->level[i].span = (update[i]->level[i].span==0)?1:(update[i]->level[i].span+1); } /* 添加节点的索引 */ x->score =score; }
通过以上实现，Redis跳表在查询时可以穿越多层结构，大大降低了查找时间的消耗，使得跳表的查询特别高效。因此，相比Redis的哈希结构和二叉搜索树，Redis跳表的查询效率更高，也更具有优势。
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