Redis极大提高存储效率的树结构之美（redis树结构存储）

Redis极大提高存储效率的树结构之美

Redis是一款高性能的键值对存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜、实时统计等场景。Redis可以看作是一个大字典，每个键对应一个值，键和值都可以是任意类型的数据。作为一款内存数据库，Redis的高效性和稳定性得到了广泛认可。其中，树结构是Redis实现高效存储效率的核心之一。

Redis支持多种数据结构，包括字符串、列表、哈希表、集合和有序集合。其中，有序集合的底层数据结构是跳跃表，是一种基于链表的数据结构，实现了快速查找、插入、删除、排序等功能。这里简单介绍一下Redis存储数据的树结构设计：

Redis的整个数据结构以键空间作为顶层根节点，每个键对应的值可以是字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等数据结构。这些数据结构在内部都使用了不同的树结构来实现高效查找和操作。

例如，Redis的哈希表采用了哈希表+链表的方式来实现，因为哈希表可以快速定位到存储位置，链表则可以支持快速添加和删除节点。这种方式既保证了速度，又保证了空间利用率，是Redis实现高效存储的重要设计。

另外，有序集合的底层数据结构跳跃表，是一种基于链表的数据结构，跳跃表不仅可以实现有序存储、查找、插入、删除等操作，还可以快速实现范围查询、概率性插入等高级功能，是Redis存储效率的核心之一。

以下代码展示了Redis中有序集合的底层数据结构——跳跃表的实现：

“`c

typedef struct zskiplistNode {

robj *obj; // 节点值

double score; // 分值

struct zskiplistNode *backward; // 后退指针

struct zskiplistLevel {

struct zskiplistNode *forward; // 前进指针

unsigned int span; // 跨度

}level[];

} zskiplistNode;

typedef struct zskiplist {

struct zskiplistNode *header, *tl; // 头尾节点

unsigned long length; // 节点数量

int level; // 最大层数

} zskiplist;

有序集合除了跳跃表的方式，它还支持了多种操作，如：

- 添加数值
- 删除数值
- 查找数值
- 获取数值位置、分值等信息
以下代码展示了Redis实现添加数值的方法：

```c
int zslInsert(zskiplist *zsl, double score, robj *obj) {
    zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;

    unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL];

    int i, level;

    serverAssert(!isnan(score));

    x = zsl->header;

    for (i = zsl->level; i >= 0; i--) {

        /* store rank that is crossed to reach the insertion point */

        rank[i] = i == zsl->level ? 0 : rank[i+1];

        while (x->level[i].forward &&

            (x->level[i].forward->score 

            (x->level[i].forward->score == score &&

            compareStringObjects(x->level[i].forward->obj,obj) 

            rank[i] += x->level[i].span;

            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 zslInsert() should test in the hash table

    * if the element is already inside or not. */

    level = zslRandomLevel();

    if (level > zsl->level) {

        for (i = zsl->level+1; i 

            rank[i] = 0;

            update[i] = zsl->header;

            update[i]->level[i].span = zsl->length;

        }

        zsl->level = level;

    }

    x = zslCreateNode(level,score,obj);

    for (i = 0; i 

        x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;

        update[i]->level[i].forward = x;

        x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);

        update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;

    }

    for (i = level+1; i level; i++) {
        update[i]->level[i].span++;

    }

    x->backward = (update[0] == zsl->header) ? NULL : update[0];

    if (x->level[0].forward)

        x->level[0].forward->backward = x;

    else

        zsl->tl = x;

    zsl->length++;

    return 1;

}

综上，Redis的树结构设计在实现高效存储的同时，还保证了稳定性和安全性。对于开发者来说，了解Redis树结构的实现方式和内部原理，有助于更好地理解Redis的架构和设计，从而更好地应用Redis。