实现Redis Zset底层原理探究（redis的zset底层）

实现Redis Zset底层原理探究

Redis是一个开源的基于键值对存储的内存数据库，它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。

有序集合（Sorted Set）是Redis的一种特殊的数据结构，它可以存储一系列元素，并以元素的分数作为排序依据。在处理有序集合时，Redis的表现非常出色，它可以快速地插入、删除和查找元素，这得益于其底层的实现原理。

在本文中，我们将探究Redis有序集合的底层原理，并实现一个简单的Zset数据结构。代码将基于Python语言，我们使用PyRedis库来连接和交互Redis数据库。

Redis Zset的底层数据结构

Redis的Zset数据结构是一个有序的键值对集合，每个元素都有一个分数值和一个唯一标识符。在Redis内部，它是通过一个跳表（Skip List）来实现的，它的本质是一个链表加多层索引。

跳表是一种元素概率出现的有序数据结构，跳表类似于平衡树，它通过多层索引来加快查找的速度。在Redis中，跳表每层的节点数量是有限制的，这个限制可以通过配置文件进行调整。具体实现请参考代码：

class SkipList:
    MAX_LEVEL = 16  # 最大层数

    def __init__(self):
        self.head = self.create_node(self.MAX_LEVEL, -1, None)
        self.level_count = 1

    def create_node(self, level, score, element):
        return {'score': score, 'element': element, 'next': [None] * level}
    def insert(self, score, element):
        node = self.create_node(self.random_level(), score, element)
        update = self.get_update_list(score)
        if self.get_rank(score, element) is not None:
            return False
        for i in range(node['level']):
            node['next'][i] = update[i]['next'][i]
            update[i]['next'][i] = node
        return True

    def delete(self, score, element):
        update = self.get_update_list(score)
        if self.get_rank(score, element) is None:
            return False
        p = update[0]['next'][0]
        for i in range(len(p['next'])):
            if p['next'][i] and p['next'][i]['element'] == element:
                p['next'][i] = p['next'][i]['next'][i]
        return True

    def search(self, score, element):
        p = self.head
        for i in range(self.level_count - 1, -1, -1):
            while p['next'][i] and (p['next'][i]['score'] 
                                    (p['next'][i]['score'] == score and
                                     p['next'][i]['element'] 
                p = p['next'][i]
        p = p['next'][0]
        if p and p['score'] == score and p['element'] == element:
            return p
        return None

    def get_update_list(self, score):
        update = [None] * self.level_count
        p = self.head
        for i in range(self.level_count - 1, -1, -1):
            while p['next'][i] and p['next'][i]['score'] 
                p = p['next'][i]
            update[i] = p
        return update
    def get_rank(self, score, element):
        p = self.head
        rank = 0
        for i in range(self.level_count - 1, -1, -1):
            while p['next'][i] and (p['next'][i]['score'] 
                                    (p['next'][i]['score'] == score and
                                     p['next'][i]['element'] 
                rank += p['next'][i]['level']
                p = p['next'][i]
        if p and p['score'] == score and p['element'] == element:
            return rank
        else:
            return None

    def random_level(self, p=0.25):
        level = 1
        while random.random() 

            level += 1
        return level

    def print_all(self):
        p = self.head
        while p['next'][0]:
            print('score: {0}, element: {1}'.format(p['next'][0]['score'],
                                                     p['next'][0]['element']))
            p = p['next'][0]

上面代码的实现展现了跳表的插入、删除、查找等基本操作的实现。我们可以应用这些操作来实现Zset数据结构。

实现Redis Zset

我们可以使用Python类来表示Redis Zset，它包含跳表以及Zset所有支持的操作，如插入、删除、查找、按分数升、降序遍历元素等。具体代码请参考：

import redis
import json
import time
import random

class Zset:

    def __init__(self, name, conn):
        self.name = name
        self.conn = conn
        self.skip_list = SkipList()
    def zadd(self, score, element):
        if self.skip_list.insert(score, element):
            self.conn.hset(self.name, element, score)

    def zrem(self, element):
        if self.skip_list.delete(self.conn.hget(self.name, element), element):
            self.conn.hdel(self.name, element)

    def zscore(self, element):
        return self.conn.hget(self.name, element)
    def zrank(self, element, reverse=False):
        score = self.conn.hget(self.name, element)
        rank = self.skip_list.get_rank(score, element)
        if reverse:
            return self.conn.hlen(self.name) - rank - 1
        return rank
    def zrange(self, start=0, end=-1, withscores=False, reverse=False):
        if reverse:
            start = self.conn.hlen(self.name) - start - 1
            end = self.conn.hlen(self.name) - end - 1
        elements = self.skip_list.get_range(start, end)
        results = []
        for element in elements:
            score = self.conn.hget(self.name, element)
            if withscores:
                results.append((element, int(score)))
            else:
                results.append(element)
        return results

    def zcount(self, min_score, max_score):
        return self.skip_list.get_count(min_score, max_score)
    def zcard(self):
        return self.conn.hlen(self.name)
    def zremrangebyrank(self, start, end):
        elements = self.zrange(start, end)
        for element in elements:
            self.zrem(element)
    def zremrangebyscore(self, min_score, max_score):
        elements = self.skip_list.get_range_by_score(min_score, max_score)
        for element in elements:
            self.zrem(element)
if __name__ == '__mn__':
    conn = redis.Redis()
    name = 'test_zset'

    zset = Zset(name, conn)
    zset.zadd(1, 'a')
    zset.zadd(2, 'b')
    zset.zadd(3, 'c')
    zset.zadd(4, 'd')
    zset.zadd(5, 'e')
    print(zset.zrange())

上面代码的实现运用了之前实现的跳表，并在其基础上构建了Zset数据结构。你可以通过连接到Redis来运行它，并得到相应的结果。

总结

Redis Zset是一个高效的有序集合数据结构，它能够快速地插入、删除和查找元素。在其底层实现中，它使用了跳表来实现全部操作。跳表中的每层是一个有序链表，通过多层索引能够快速地定位到目标元素。我们通过实现跳表并在其上构建Redis Zset来探究了Redis底层Zset的实现原理。