高效查找 数据结构 Redis跳跃表的树形实现原理解析，redis 跳跃表 树

🔍 高效查找 | 数据结构 Redis跳跃表的树形实现原理解析

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2025年8月，Redis Labs宣布优化了跳跃表（Skip List）的内存管理策略，进一步提升了其在有序集合（Sorted Set）中的查询效率，尤其是在海量数据场景下，性能提升高达15%！

🚀 什么是跳跃表？

跳跃表（Skip List）是一种基于链表的高效查找数据结构，由William Pugh在1990年提出，它通过多层索引的方式，让查找、插入、删除操作的时间复杂度降低至O(log n)，媲美平衡树，但实现更简单！

Redis的有序集合（ZSET）底层就采用了跳跃表+哈希表的混合结构，确保既能快速范围查询，又能高效单点访问。

🌲 Redis跳跃表的“树形”实现

虽然跳跃表本质是链表，但它的多层结构让它看起来像一棵“横向生长的树”，下面我们拆解它的核心设计：

多层链表结构 🏗️

跳跃表由多个层级（Level）组成：

• 第0层：完整的原始链表，存储所有节点（Node）。
• 更高层：相当于“快速通道”，节点数逐层减少，类似B+树的索引层。

![跳跃表示意图]（想象一个链表，但某些节点有“电梯”，可以跨层跳跃）

节点升级机制 🎲

Redis通过随机算法决定节点的高度（层数）：

• 新节点先插入第0层，掷骰子”决定是否升级到更高层（概率通常为1/2）。
• 50%概率停留在L0，25%到L1，12.5%到L2……

# 伪代码：随机生成节点层数  
def random_level():  
    level = 1  
    while random() < 0.5 and level < MAX_LEVEL:  
        level += 1  
    return level  

查找过程：跳跃的艺术 🦘

查找key=23的路径示例：

1. 从最高层（如L3）开始，向右找到最后一个小于23的节点。
2. 下沉到下一层，继续向右搜索。
3. 重复直到第0层命中目标或确认不存在。

优势：高层索引让搜索可以“跳过”大量无关节点，类似二分查找！

⚡ Redis为何选择跳跃表而非平衡树？

1. 实现简单 🛠️

   

   平衡树（如AVL、红黑树）需要复杂的旋转操作维护平衡，跳跃表仅依赖随机层数和指针调整。

2. 范围查询高效 ↔️

   • 跳跃表的链表结构使得ZRANGE（范围查询）只需遍历第0层，而平衡树需要中序遍历。

3. 并发友好 🧵

   跳跃表的局部修改更容易实现无锁并发（Redis单线程模型虽不涉及，但设计更未来友好）。

   

💡 跳跃表的实际应用

除了Redis的ZSET，跳跃表还适用于：

• 内存数据库的索引结构
• 高性能优先级队列
• 替代平衡树的场景（如LevelDB的MemTable）

📌

Redis跳跃表通过概率分层和多级索引，在简洁性与效率之间取得了完美平衡，它的“树形”思维让查找如虎添翼，成为有序集合的理想选择！下次当你用ZADD命令时，不妨想想背后这场精妙的“跳跃游戏”~ 🎯

（注：本文原理基于Redis 7.x及以上版本，部分优化参考2025年8月社区动态。）