研究红色的极致Redis中排序算法分析（redis种排序算法）

研究红色的极致：Redis中排序算法分析

Redis是目前非常流行的NoSQL数据库系统之一，其出众的性能让人赞叹不已。而其中的排序算法也是其性能得到保障的重要因素之一。本文将从Redis排序的应用场景入手，介绍Redis中的排序算法及其实现原理。

一、应用场景

Redis中的排序可以应用于多种场景，比如针对存储的键值对进行排序，或是对某个集合或列表中的元素进行排序等。在实际应用中，排序可以帮助我们节约计算资源和提高数据查询效率。

例如，在购物网站中，我们需要按照销量展示前10名的商品，此时就可以使用Redis的排序算法。将商品ID和其销量分别存储在键和值中，用ZADD将它们添加到有序集合中，并指定销量作为集合的分值。之后使用ZREVRANGE指令进行排序，根据需要展示前N个商品即可。这样就能避免每次请求都需要重复计算销量。

二、排序算法

Redis中的排序算法采用的是跳表（Skip List）与普通链表相结合的方式。采用跳表是因为它能够平均O(log N)的时间复杂度下，执行插入、查找和删除等操作。同时，因为跳表高度是随机生成的，可以避免出现类似于二叉树一样的平衡问题。而普通链表则是解决跳表存在的概率性问题，即需要重新生成跳表时可能会存在多个节点没有加入新生成的跳表中，因此需要使用普通链表记录。

具体来看，Redis中的跳表实现主要由跳表节点结构体和跳表结构体两部分组成。跳表节点结构体包含关键字、分值、以及多层指针等元素，而跳表结构体则包含头节点、尾节点、层数、最大层数以及比较函数等元素。

其代码实现如下：

“`C

typedef struct zskiplistNode {

double score;

robj *obj;

struct zskiplistNode *backward;

struct zskiplistLevel {

struct zskiplistNode *forward;

unsigned int span;

} level[];

} zskiplistNode;

typedef struct zskiplist {

struct zskiplistNode *header, *tl;

unsigned long length;

int level;

} zskiplist;

三、实现原理

为了达到高效的排序效果，Redis在跳表的基础上添加了一些优化手段，如使用排序函数指向的方式进行快速排序，以及极值优化、重分配以及缓存等方式，下面分别进行介绍。

1. 排序函数指针

Redis中通过指针函数指向不同的排序算法，可以支持多种排序方式，其中包括快速排序、堆排序等传统算法，以及TopK排序、动态规则排序等自定义算法。在使用时只需要指定相关函数即可。

```C
typedef int (*dictCompareFunction)(const void *key1, const void *key2);

2. 极值优化

为了节省计算，Redis在排序时会记录有序集合的最大和最小成员，每次插入新节点时判断是否需要更新极值，如果需要则更新即可。

“`C

/* Update the table with the highest or lowest element */

if (cmp

min = ele;

minidx = i;

} else {

max = ele;

maxidx = i;

}

3. 重分配

由于Redis中采用可能重新分配的方式扩容跳表，因此需要考虑到重新分配节点数组大小时有缓存进行协助。每个缓存都有一个最后更新的节点索引，每次查询时要判断这个索引是否小于当前节点。

```C
/*
 * Compute the node at the given offset
 *
 * Returns NULL when the offset is out of bound.
 */
zskiplistNode *zslGetElementByRank(zskiplist *zsl, unsigned long rank) {
    zskiplistNode *x;
    unsigned long traversed = 0;
    int i;
    x = zsl->header;
    for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
        while (x->level[i].forward &&
               (traversed + x->level[i].span) 
            traversed += x->level[i].span;
            x = x->level[i].forward;
        }
        if (traversed == rank) {
            return x;
        }
    }
    return NULL;
}

4. 缓存

在跳表实现中，随着链表层数增加，每一层的节点span（表示从前一节点到此节点的距离）也会呈指数增加。而这样就导致了更矮的跳表节点span值很小，可能会在序列中距离很远的位置产生影响，从而导致性能降低。因此，需要引入cache_skip_levels参数，该参数设定了一个范围（默认是1到3），当节点的层数超过这个范围时，则不会将最上层的指针加入节点级别数组level[]中，以缩小跨越范围。

“`C

#define ZSKIPLIST_CACHE_DEPTH 4

zskiplistLevel level[ZSKIPLIST_CACHE_DEPTH]; /* EGD: forward pointer & span skipped on cache levels */

综上所述，Redis中的排序算法采取跳表和普通链表的结合方式，并通过提高效率、缓存等多种方式对排序算法进行优化，从而保证可以高效地对键值对、集合或列表等数据进行排序，提高了查询效率，为开发者提供了便利。