redis_book/skiplist
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简介

跳跃表将有序链表中的部分节点分层每一层都是一个有序链表。在查找时优先从最高层开始向后查找当到达某节点时如果next节点值大于要查找的值或next指针指向NULL则从当前节点下降一层继续向后查找这样可以有效提升效率。如下图所示使用跳表查找51的路径为1->21->41->51需要查找4次。如果使用链表查找路径为1->11->21->31->41->51需要查找6次效率明显提升了当数据量较大是提升更为明显。

pic

跳跃表的实现过程下图所示:

skiplist0001

  • 跳跃表由很多层构成。
  • 跳跃表有一个头header节点头节点中有一个64层的结构每层的结构包含指向本层的下个节点的指针指向本层下个节点中间所跨越的节点个数为本层的跨度span
  • 除头节点外层数最多的节点的层高为跳跃表的高度level上图中跳跃表的高度为3。
  • 每层都是一个有序链表,数据递增。
  • 除header节点外一个元素在上层有序链表中出现则它一定会在下层有序链表中出现。
  • 跳跃表每层最后一个节点指向NULL表示本层有序链表的结束。
  • 跳跃表拥有一个tail指针指向跳跃表最后一个节点。
  • 最底层的有序链表包含所有节点最底层的节点个数为跳跃表的长度length不包括头节点
  • 每个节点包含一个后退指针头节点和第一个节点指向NULL其他节点指向最底层的前一个节点。

跳跃表每个节点维护了多个指向其他节点的指针,所以在跳跃表进行查找、插入、删除操作时可以跳过一些节点,快速找到操作需要的节点。归根结底,跳跃表是以牺牲空间的形式来达到快速查找的目的。

跳跃表数据结构

跳跃表由多个节点构成,每个节点由很多层构成,每层都有指向本层下个节点的指针,接下来讲述跳跃表的数据结构。

跳跃表节点结构

下面我们来看跳跃表节点的zskiplistNode结构体:

typedef struct zskiplistNode {
    sds ele;
    double score;
    struct zskiplistNode *backward;
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;
        unsigned long span;
    } level[];
} zskiplistNode;
  • ele用于存储字符串类型的数据。
  • score用于存储排序的分值todo分值计算方法
  • backward后退指针只能指向当前节点最底层的前一个节点头节点和第一个节点——backward指向NULL从后向前遍历跳跃表时使用。
  • level为柔性数组。每个节点的数组长度不一样在生成跳跃表节点时随机生成一个164的值值越大出现的概率越低。level数组的每项包含以下两个元素。
  • forward指向本层下一个节点尾节点的forward指向NULL。
  • spanforward指向的节点与本节点之间的元素个数。span值越大跳过的节点个数越多。

跳跃表是Redis有序集合的底层实现方式之一所以每个节点的ele存储有序集合的成员member值score存储成员score值。所有节点的分值是按从小到大的方式排序的当有序集合的成员分值相同时节点会按member的字典序进行排序。

跳跃表结构

除了跳跃表节点外还需要一个跳跃表结构来管理节点Redis使用zskiplist结构体定义如下

typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    unsigned long length;
    int level;
} zskiplist;
  • header指向跳跃表头节点。头节点是跳跃表的一个特殊节点它的level数组元素个数为64。头节点在有序集合中不存储任何member和score值ele值为NULLscore值为0也不计入跳跃表的总长度。头节点在初始化时64个元素的forward都指向NULLspan值都为0。
  • tail指向跳跃表尾节点。
  • length跳跃表长度表示除头节点之外的节点总数。
  • level跳跃表的高度。

通过跳跃表结构体的属性我们可以看到程序可以在O(1)的时间复杂度下,快速获取到跳跃表的头节点、尾节点、长度和高度。

跳跃表基本操作

创建跳跃

节点层高计算

节点层高的最小值为1最大值是ZSKIPLIST_MAXLEVELRedis 5节点层高的值为64。Redis 6、Redis 7版本节点最高层数为32。官方设计的skiplist最大可以容纳2^64个元素在函数zslRandomLevel中ZSKIPLIST_P=0.25则skiplist最大可以容纳4^64个元素存在大量的空间浪费所以将ZSKIPLIST_MAXLEVEL调整为32减少资源浪费。具体原因可以阅读下面PRhttps://github.com/redis/redis/pull/6818

#define ZSKIPLIST_MAXLEVEL 32 /* Should be enough for 2^64 elements */

Redis通过函数zslRandomLevel函数随机生成一个1-32的值作为新节点的高度。值越大出现的概率越低。节点层高确定之后便不会再修改。生成层高的函数实现如下

#define ZSKIPLIST_P 0.25      /* Skiplist P = 1/4 */
int zslRandomLevel(void) {
    /* 计算阈值 */
    static const int threshold = ZSKIPLIST_P*RAND_MAX;
    int level = 1; 
    /* 当随机数小于阈值时level 继续增加 */
    while (random() < threshold)
        level += 1;
    /* 返回 level同时做不要让 level 大于最大层数的操作 */
    return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
}

上面代码中level默认为1通过while循环当产生的随机数小于RAND_MAX的最大值的0.25倍时level的值+1否则退出循环最后返回的level值在1-ZSKIPLIST_MAXLEVEL之间。由zslRandomLevel函数的实现可以得出下面结论

  • level在第1层的概率为1-p。
  • level在第2层的概率为p(1-p)。
  • level在第3层的概率为p^2 (1-p)。
  • level在第3层的概率为p^k (1-p)。

初始化表节点

跳跃表的每个节点都是由有序的元素集合。在初始化时每个节点的层高、score、ele都已经确定对于每个跳跃表节点我们都需要进行申请内存进行初始化。初始化代码如下

zskiplistNode *zslCreateNode(int level, double score, sds ele) {
    zskiplistNode *zn =
        zmalloc(sizeof(*zn)+level*sizeof(struct zskiplistLevel));
    zn->score = score;
    zn->ele = ele;
    return zn;
}

在创建节点的时候会申请大小为:zmalloc(sizeof(*zn)+level*sizeof(struct zskiplistLevel)) 大小的内存用于存储数据。申请内存时需要指定zskiplistNode 柔性数组的大小,根据柔性数组的大小申请内存。 头节点时比较特殊的节点头节点的backward指向NULL初始化的时候由于头节点为第一个节点forward为NULL。span为0。初始化代码如下

for (j = 0; j < ZSKIPLIST_MAXLEVEL; j++) {
     zsl->header->level[j].forward = NULL;
     zsl->header->level[j].span = 0;
}

创建跳跃表

创建跳跃表的步骤如下:

  • 申请跳跃表内存申请结构体zskiplist 大小的内存。
  • 初始化头节点,具体参考【初始化表节点】。
  • 初始化其他信息长度为0backward为NULLtail为NULL
zskiplist *zslCreate(void) {
    int j;
    zskiplist *zsl;
    zsl = zmalloc(sizeof(*zsl));
    zsl->level = 1;
    zsl->length = 0;
    zsl->header = zslCreateNode(ZSKIPLIST_MAXLEVEL,0,NULL);
    /* 初始化每层跳表 */
    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;
}

插入节点

插入节点是跳表最常见的操作主要操作流程如下查找插入位置调整跳表高度创建跳表节点插入新节点调整backward等

查找插入位置

查找是跳跃表最常见的操作,主要查找逻辑已经在基本操作里面讲了,主要代码实现如下:

/* 从最高层向下查找插入位置 */
for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
     /* rank 存储到达插入位置而跨越的节点数 */
     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 &&
                    sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0)))
     {
         rank[i] += x->level[i].span;存储到达插入位置而跨越的节点数
         x = x->level[i].forward;
     }
     update[i] = x;
 }

为了找到要更新的节点我们需要以下两个长度为64的数组来辅助

  • update[]: 插入节点时需要更新被插入节点每层的前一个节点由于每层更新的节点不一样所以将每层需要更新的节点记录在update[i]中。
  • rank[]:记录当前层从header节点到update[i]节点跨越的步长在更新update[i]的span和设置新插入节点的span时用到。

pic

如上图所示跳跃表长度为3高度为2。想要插入一个节点分值为35层高为3。查找过程如下 更新后的rank和update如下 pic

调整跳表高度

插入节点的高度是随机的假设要插入节点的高度为3大于跳跃表的高度2所以我们需要调整跳跃表的高度。代码如下

/* 获取随机最高层数 */
level = zslRandomLevel();
/* 随机获取的 level 比跳表原来的 level 大,则在比原来 level 高的层级上初始化 rank 和 update  */
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;
    }
    /* 将跳表的 level(最高层数) 替换为随机获取到的 level */
    zsl->level = level;
 }

调整高度后的跳跃表如下图所示:

pic

创建跳表及插入节点

当update和rank都赋值且节点已创建好后便可以插入节点了。创建节点代码如下

/* 创建一个具有指定层数的跳表节点, SDS字符串 'ele' 在调用后被节点引用 */
zskiplistNode *zslCreateNode(int level, double score, sds ele) {
    zskiplistNode *zn = zmalloc(sizeof(*zn)+level*sizeof(struct zskiplistLevel));
    zn->score = score;
    zn->ele = ele;
    return zn;
}

插入节点的代码如下:

/* 插入新节点 */
for (i = 0; i < level; i++) {
    x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;
    update[i]->level[i].forward = x;
    /* 更新 update[i] 所涵盖的跨度,因为有新节点(x)被插入了 */
    /* 首先更新新节点的跨度 */
    x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);
    /* 更新 update 的跨度 */
    update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;
}

插入节点并更新第0层后的跳跃表如下所示

pic

插入节点并更新第1层后的跳跃表如下 pic

插入节点并更新第2层后的跳跃表如下 pic

调整backward等

调整插入节点与跳表最高层之间的跨度,代码如下:

/* 对未触及到的层数(插入节点的最高层与整个跳表中最高层之间)更新跨度 */
for (i = level; i < zsl->level; i++) {
    update[i]->level[i].span++;
}

跟新backward指针代码如下

x->backward = (update[0] == zsl->header) ? NULL : update[0];
    /* 设置新节点的下一个节点的后向指针,若下一个节点不存在,则将尾指针指向新节点 */
    if (x->level[0].forward)
        x->level[0].forward->backward = x;
    else
        zsl->tail = x;

跳表最终结果如下: pic

删除节点

删除节点的步骤主要如下:

  • 查找需要删除的节点。
  • 设置span和forward。

查找需要删除的节点

查找需要删除的节点参考查找插入位置章节。

设置span和forward

更新span代码如下

/* 更新 update[i] 的前向指针以及跨度 */
    for (i = 0; i < zsl->level; i++) {
        if (update[i]->level[i].forward == x) {
            update[i]->level[i].span += x->level[i].span - 1;
            update[i]->level[i].forward = x->level[i].forward;
        } else {
            update[i]->level[i].span -= 1;
        }
    }

跟新forward代码如下

/* 更新 x被删除节点 的下一个节点的后向指针,如果下一个节点不存在,则将尾指针指向 x 的上一个节点 */
    if (x->level[0].forward) {
        x->level[0].forward->backward = x->backward;
    } else {
        zsl->tail = x->backward;
    }

若被删除节点拥有最高的层数,则需要将跳表的最高层数下调至当前剩余节点中的最高层。

while(zsl->level > 1 && zsl->header->level[zsl->level-1].forward == NULL)
        zsl->level--;
    zsl->length--;

设置span和forward后的跳跃表如下 pic

删除跳跃表

当删除跳跃表时从头节点的第0层开始通过forward指针逐步向后遍历每遇到一个节点便将释放其内存。当所有节点的内存都被释放之后释放跳跃表对象即完成了跳跃表的删除操作代码如下

/* 释放整个跳表 */
void zslFree(zskiplist *zsl) {
    zskiplistNode *node = zsl->header->level[0].forward, *next;
    /* 释放头指针 */
    zfree(zsl->header);
    /* 遍历并释放剩下的所有节点 */
    while(node) {
        next = node->level[0].forward;
        zslFreeNode(node);
        node = next;
    }
    /* 释放跳表结构 */
    zfree(zsl);
}

释放指定的跳表节点。成员的引用 SDS字符串 也会被释放,除非在调用此函数之前将 node->ele 设置为 NULL代码如下

void zslFreeNode(zskiplistNode *node) {
    sdsfree(node->ele);
    zfree(node);
}

跳跃表的应用和优化

应用场景

跳跃表主要是zset底层实现的一种zset中字典和布局如下所示 pic

排行榜

有序集合经典使用场景。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜,榜单维护可能是多方面:按照时间、按照播放量、按照获得的赞数等

带权重的队列

相关参数

skiplist相关的参数以及功能如下

配置参数 默认值 备注
zset-max-listpack-entries 128 当zset中的元素数目大于128的时候底层实现会使用qucklist
zset-max-listpack-value 64 当zset中value最大value超过64bit时底层实现会使用qucklist