Redis中跳表实现了性能优化（redis跳表优化）

Redis中的跳表是一种存储结构，它可以优化 Redis 的特定操作的性能，可用于存储有序的元素集合。事实上，Redis 中的跳表就是一个实现了元素排序的数据结构，它的实现基于一种叫做“跳表”的数据结构，该数据结构比标准的链表和数组数据结构更加灵活且快速，它能够根据关键字快速定位到元素，也能够快速获取有序列表中元素的范围，从而提高 Redis 的查找性能。

Redis 中的跳表是一个二叉树，包含一系列索引和“真实值”（元素值）的节点，每一个节点都有一个整数类型的索引和着一个指向“真实值”的指针。而“真实值”则是一个可以被外部存储的键值对，其中的 key 可以使用 O(1) 时间内获取到，value 则需要在 redis 中进行查找比较。

Redis 将每个跳表节点和“真实值”之间的关系建模为一种双向链表：每一个节点都指向一个“真实值”，而“真实值”又包含一个指向下一个节点的指针。这种链表构成了一种按顺序排列的数据结构，能够满足查找，范围查找，添加，删除等操作的需求。

下面是 Redis 跳表的部分源码，其中实现了 Redis 跳表的核心函数：

// 初始化跳表
skiplist *skiplistCreate(void) {
    struct skiplist *sl;
    int j;
    if ((sl = zmalloc(sizeof(*sl))) == NULL)
        return NULL;
    sl->level = 1;
    sl->length = 0;
    sl->header = skiplistNodeCreate(SKIPLIST_MAXLEVEL,0,NULL);
    for (j = 0; j 
        sl->header->level[j].forward = NULL;
        sl->header->level[j].span = 0;
    }
    sl->header->backward = NULL;
    sl->tl = NULL;
    return sl;
}
// 给定一个特定值，插入新节点
int skiplistInsert(skiplist *sl, double score, sds ele) {
    struct skiplistNode *update[SKIPLIST_MAXLEVEL], *x;
    unsigned int level;
    int i;

    x = sl->header;
    for (i = sl->level - 1; i >= 0; i--) {
        while (x->level[i].forward && 
            (x->level[i].forward->score 
            x = x->level[i].forward;
        update[i] = x;
    }
    /* we assume the key is not already inside, since we allow duplicated
     * scores, and the re-insertion of score and redis object should never
     * happen since the caller of skiplistInsert() should test in the
     * hash table first. */
    level = skiplistRandomLevel();
    if (level > sl->level) {
        for (i = sl->level; i 
            update[i] = sl->header;
            update[i]->level[i].span = sl->length;
        }
        sl->level = level;
    }
    x = skiplistNodeCreate(level,score,ele);
    for (i = 0; i 
        x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;
        update[i]->level[i].forward = x;

        /* update span covered by update[i] as x is inserted here */
        x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (sl->length - update[i]->level[i].span);
        update[i]->level[i].span = (sl->length - update[i]->level[i].span) + 1;
    }
    x->backward = (update[0] == sl->header) ? NULL : update[0];
    if (x->level[0].forward)
        x->level[0].forward->backward = x;
    else
        sl->tl = x;

    sl->length++;
    return 1;
}

Redis 中的跳表支持 O(logn) 复杂度的查找，普通插入操作的复杂度也只需要 O(logn) ，在一定程度上可以帮助 Redis 提升性能。