一、Redis定位与特性

Redis是一个速度非常快的非关系数据库（non-relational database），用 Key-Value 的形式来存储数据。数据主要存储在内存中，所以Redis的速度非常快，另外Redis也可以将内存中的数据持久化到硬盘上。
Redis主要特性：
1、速度快
Redis数据存放在内存中，读取速度非常快。
2、单线程
Redis使用单线程架构，避免了多线程可能产生的竞争开销
3、基于K-V的数据结构
Redis使用 Key-Value 的形式来存储数据
4、功能相对丰富
支持RDB和AOF两种持久化机制
支持多种键过期策略
支持Lua脚本
支持简单事务
支持发布订阅模式
5、高可用和分布式
Redis从2.8版本正式提供了高可用实现哨兵模式，可以保证Redis节点的故障发现和故障自动转移,
Redis从3.0版本后开始支持集群模式
支持主从复制
6、支持多种编程语言
Redis提供了简单的TCP通信协议，这样使得很多编程语言可以很方便的接入Redis

Redis基本操作命令：

#存值
set testkey testvalue
#取值
get testkey
#查看所有键
keys *
#获取键总数
dbsize
#查看键是否存在
exists testKey
#删除键
del testKey1 testKey2
#重命名键
rename oldkey newkey
#查看类型
type testkey

两个Redis命令学习网站
Redis 命令参考：http://redisdoc.com/index.html
Redis中文网站：http://www.redis.cn

二、Redis数据结构

Redis常用的基本数据结构有五种，分别是String、List、Hash、Set、Zset。其他数据类型还有Hyperloglog、Geo、Streams。
Redis的五种常用的数据类型底层结构如下图所示。
redis底层原理图：

Redis是基于K-V的，它是通过hashtable实现的，这个叫做全局Hash表，每个键值对都是一个dictEntry，里面指向了key和value的指针。next指向下一个dictEntry。key是字符串，但是 Redis没有直接使用C的字符数组，而是存储在自定义的SDS
中。value既不是直接作为字符串存储，也不是直接存储在SDS中，而是存储在redisObject中。实际上五种常用的数据类型的任何一种，都是通过redisObject来存储的。
redisObject 源码：

typedef struct redisObject {
unsigned type:4; /* 对象的类型，包括：OBJ_STRING、OBJ_LIST、OBJ_HASH、OBJ_SET、OBJ_ZSET */
unsigned encoding:4; /* 具体的数据结构 */
unsigned lru:LRU_BITS; /* 24 位，对象最后一次被命令程序访问的时间，与内存回收有关 */
int refcount; /* 引用计数。当 refcount 为 0 的时候，表示该对象已经不被任何对象引用，则可以进行垃圾回收了
*/
void *ptr; /* 指向对象实际的数据结构 */
} robj;

1、String字符串

（1）存储类型

String类型可以用来存储字符串、整数、浮点数。

（2）操作命令

##带参数的命令 EX表示秒，PX表示毫秒，都是用来设置过期时间的，
##NX表示只在键不存在时， 才对键进行设置操作，等同于SETNX
##XX只在键已经存在时， 才对键进行设置操作。
set key value [expiration EX seconds|PX milliseconds][NX|XX]
#示例
set test abc EX 10 NX

#设置多个值（批量操作，原子性）
mset key1 a key1 b
#取多个值
mget key1 key2
#（整数）值递增
incr testkey
#（整数）值递增100
incrby testkey 100
#（整数）值递减
decr testkey
decrby testkey 100
#浮点数增量
set fkey 2.6
incrbyfloat fkey 7.3
#获取值长度
strlen key1	
#字符串追加内容
append key1 hello
#获取指定范围的字符 0 -1 表示取所有
getrange key1 0 8

（3）底层原理

String类型的内部编码有三种：
1、int，存储 8 个字节的长整型（long，2^63-1）。
2、embstr, 存储小于 44 个字节的字符串。
3、raw，存储大于 44 个字节的字符串（3.2 版本之前是 39 字节）。
注：为啥是39可以查看该文章：https://www.zhihu.com/question/25624589
使用以下命令查看编码

#查看对外的类型，例如Sting、list
type k1
#查看内部的数据结构 例如embstr int
object encoding k1

其中embstr和raw实际上都是使用SDS（Simple Dynamic String 简单动态字符串）来存储的。

SDS
Redis 中字符串的实现。在3.2以后的版本中，SDS又有多种结构：sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32、sdshdr64，用于存储不同的长度的字符串，分别代表 2⁵=32byte、2⁸=256byte、2¹⁶=65536byte=64KB、2³²=4GB。
SDS源码：

/* sds.h */
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
uint8_t len; /* 当前字符数组的长度 */
uint8_t alloc; /*当前字符数组总共分配的内存大小 */
unsigned char flags; /* 当前字符数组的属性、用来标识到底是 sdshdr8 还是 sdshdr16 等 */
char buf[]; /* 字符串真正的值 */
};

SDS与C的字符数组对比
C 语言本身没有字符串类型（只能用字符数组 char[]实现）。
字符数组特点：
1、使用字符数组必须先给目标变量分配足够的空间，否则可能会溢出。
2、如果要获取字符长度，必须遍历字符数组，时间复杂度是 O(n)。
3、C 字符串长度的变更会对字符数组做内存重分配。
4、通过从字符串开始到结尾碰到的第一个’\0’来标记字符串的结束，因此不能保存图片、音频、视频、压缩文件等二进制(bytes)保存的内容，二进制不安全。

SDS的特点：
1、不用担心内存溢出问题，如果需要会对SDS进行扩容。
2、获取字符串长度时间复杂度为O(1)，因为定义了len属性。
3、通过“空间预分配”（ sdsMakeRoomFor）和“惰性空间释放”，防止多次重分配内存。
4、判断是否结束的标志是 len 属性（它同样以’\0’结尾是因为这样就可以使用C语言中函数库操作字符串的函数了），可以包含’\0’。

空间预分配：
空间预分配是用于优化 SDS 字符串增长操作的，简单来说就是当字节数组空间不足触发重分配的时候，总是会预留一部分空闲空间。
惰性空间释放：
惰性空间释放是用于优化 SDS 字符串缩短操作的。简单来说就是当字符串缩短时，并不立即使用内存重分配来回收多出来的字节，而是用 free 属性记录，等待将来使用。

C字符数组	SDS
获取字符串长度的复杂度为 O(N)	获取字符串长度的复杂度为 O(1)
API 是不安全的，可能会造成缓冲区溢出	API 是安全的，不会早晨个缓冲区溢出
修改字符串长度N次必然需要执行N次内存重分配	修改字符串长度 N 次最多需要执行 N 次内存重分配
只能保存文本数据	可以保存文本或者二进制数据
可以使用所有<string.h>库中的函数	可以使用一部分<string.h>库中的函数

embstr和raw
1、embstr的使用只分配一次内存空间（因为RedisObject和SDS是连续的），而raw需要分配两次内存空间（分别为 RedisObject和 SDS分配空间）。因此embstr相比于raw，好处是在创建和删除时都会少操作一次空间分配或释放，而且空间是连续的，寻找方便。embstr的坏处是如果字符串的长度增加需要重新分配内存时，整个RedisObject和SDS都需要重新分配空间，因此Redis中的embstr实现为只读。

编码转换
1、当int数据不再是整数 ， 或大小超过了long的范围（2^63-1）时，自动转化为embstr。
2、对于embstr，由于其实现是只读的，因此在对embstr对象进行修改（append）时，都会先转化为raw再进行修改。因此，只要是修改embstr对象，修改后的对象一定是raw的，无论是否达到了44个字节。
3、编码转换在Redis写入数据时完成，且转换过程不可逆，只能从小内存编码向大内存编码转换（但是不包括重新set）。

（4）使用场景

1、缓存。热点数据缓存
2、数据共享分布式。分布式 Session。
3、分布式锁。使用setnx
4、全局ID、计数器。使用INCRBY
5、位计算。使用BitMaps

2、Hash哈希

（1）存储类型

Redis的Hash类型适用于存储对象、字典等有多个子项的场景，类似于java中的map，每一个子项都是一个键值对。如下图所示。

value 只能是字符串，不能嵌套其他类型。
同样是存储字符串，Hash相比于String的优缺点：
优点：
1、把相关的数据聚集到同一个key中，节省空间，并且减少key冲突。
2、获取批量值时，只需要一个命令，减少I/O操作的事件。
缺点：
1、field不能单独设置过期时间
2、没有bit操作

（2）操作命令

#设置值 hset key field value
hset k1 f1 a
#批量设置
hmset k1 f2 b f3 c f4 d
#获取
hget k1 f1
#批量获取
hmget k1 f1 f2 f3
#拿到k1的所以field
hkeys k1
#拿到k1的所有value
hvals k1
#拿到k1的所以 field-value
hgetall k1
#判断f1是否存在于k1中
hexists k1 f1
#删除field
hdel k1 f1 f2
#计算field的数量
hlen k1

（3）底层原理

Redis本身的K-V的实现使用了hashtable，称为全局哈希或者外层哈希（具体参考上文redis底层原理图）。而Redis的Hash本身也是一个K-V 的结构，类似于Java中的HashMap，称为内层的哈希，内层的哈希底层使用了两种数据结构：
ziplist：OBJ_ENCODING_ZIPLIST（压缩列表）
hashtable：OBJ_ENCODING_HT（哈希表）

ziplist 压缩列表
ziplist 是一个经过特殊编码的双向链表，它不存储指向上一个链表节点和指向下一个链表节点的指针，而是存储上一个节点长度和当前节点长度，通过牺牲部分读写性能，来换取高效的内存空间利用率，是一种时间换空间的思想。只用在字段个数少，字段值小的场景里面。

内部结构如下：
ziplist.c 源码第 16 行的注释：
*<zlbytes> <zltail> <zllen> <entry> <entry> … <entry> <zlend>

zlentry源码：

typedef struct zlentry {
unsigned int prevrawlensize; /* 上一个链表节点占用的长度 */
unsigned int prevrawlen; /* 存储上一个链表节点的长度数值所需要的字节数 */
unsigned int lensize; /* 存储当前链表节点长度数值所需要的字节数 */
unsigned int len; /* 当前链表节点占用的长度 */
unsigned int headersize; /* 当前链表节点的头部大小（prevrawlensize + lensize），即非数据域的大小 */
unsigned char encoding; /* 编码方式 */
unsigned char *p; /* 压缩链表以字符串的形式保存，该指针指向当前节点起始位置 */
} zlentry;

编码 encoding（ziplist.c 源码第 204 行）
#define ZIP_STR_06B (0 << 6) //长度小于等于 63 字节
#define ZIP_STR_14B (1 << 6) //长度小于等于 16383 字节
#define ZIP_STR_32B (2 << 6) //长度小于等于 4294967295 字节

ziplist特点
1、ziplist结构本身就是一个连续的内存块，空间连续，避免内存碎片，节省内存。
2、也由于是使用的连续内存，不适合存储存储太大或者元素个数太多，这样会导致申请的内存块太大，使用起来不灵活
3、每次插入或删除一个元素时，都需要进行频繁的进行内存的扩展或减小，然后进行数据”搬移”，甚至可能引发连锁更新，造成严重效率的损失。

使用ziplist
当hash对象同时满足以下两个条件的时候，使用ziplist编码：
1、所有的键值对的健和值的字符串长度都小于等于64byte（一个英文字母
一个字节）
2、哈希对象保存的键值对数量小于512个。

hashtable
在Redis中，hashtable被称为字典（dictionary），它是一个数组+链表的结构。Redis的K-V结构是通过一个dictEntry来实现的，而Redis通过对dictEntry进行多次封装，构成Hash底层的另一种结构hashtable。

dictEntry源码：

typedef struct dictEntry {
	void *key; /* key 关键字定义 */
	union {
		void *val; uint64_t u64; /* value 定义 */
		int64_t s64; double d;
	} v;
	struct dictEntry *next; /* 指向下一个键值对节点 */
} dictEntry;

dictEntry 放到了 dictht：

typedef struct dictht {
	dictEntry **table; /* 哈希表数组 */
	unsigned long size; /* 哈希表大小 */
	unsigned long sizemask; /* 掩码大小，用于计算索引值。总是等于 size-1 */
	unsigned long used; /* 已有节点数 */
} dictht;

ht 放到了 dict 里面：

typedef struct dict {
	dictType *type; /* 字典类型 */
	void *privdata; /* 私有数据 */
	dictht ht[2]; /* 一个字典有两个哈希表 */
	long rehashidx; /* rehash 索引 */
	unsigned long iterators; /* 当前正在使用的迭代器数量 */
} dict;

从最底层到最高层 dictEntry——dictht——dict.
原理如下图所示。

注：dictht 后面是NULL说明第二个 ht 还没用到。dictEntry*后面是NULL说明没有hash到这个地址。dictEntry 后面是NUL 说明没有发生哈希冲突。

扩容/缩容——rehash
Redis的Hash默认使用的是 ht[0]，ht[1]不会初始化和分配空间。哈希表dictht是用链地址法来解决碰撞问题的，所以哈希表的性能取决于它的大小（size 属性）和它所保存的节点的数量（used 属性）之间的比率（也叫负载因子）。

• 比率在 1:1 时（一个哈希表 ht 只存储一个节点 entry），哈希表的性能最好；
• 如果节点数量比哈希表的大小要大很多的话（这个比例用 ratio 表示，5 表示平均一个 ht 存储 5 个 entry），那么哈希表就会退化成多个链表，哈希表本身的性能优势就不再存在。

在这种情况下需要扩容。相反的，当元素数量比较少的时候就需要缩容以节约不必要的内存。Redis 里面的这种操作叫做rehash。具体步骤如下：

1、为ht[1]哈希表分配空间，这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作，以及 ht[0]当前包含的键值对的数量。
扩容，那么ht[1] 的大小为第一个大于等于ht[0] .used*2的2的n次幂
缩容，那么ht[1] 的大小为第一个大于等于ht[0].used 的2的n次幂
2、将所有的 ht[0]上的节点 rehash 到 ht[1]上，重新计算 hash 值和索引，然后放入指定的位置。
3、当 ht[0]的数据全部迁移到了ht[1]之后，释放 ht[0]的空间，将 ht[1]设置为 ht[0]表，然后创建新的 ht[1]，为下次 rehash 做准备。

触发rehash的条件：
扩容：(满足任一即可)

• a)Redis服务器目前没有在执行BGSAVE或BGREWRITEAOF命令，并且哈希表的负载因子大于等于1。
• b)Redis服务器目前在执行BGSAVE或BGREWRITEAOF命令，并且哈希表的负载因子大于等于5。

缩容：哈希表的负载因子小于0.1

渐进式rehash
在元素数量较少时，rehash会非常快，但是当数据量非常大时，rehash会非常耗时，而且占用资源，可能会导致Redis在一段时间内停止服务。所以rehash这个动作不能一次性、集中式的完成，而是分多次、渐进式地完成。

步骤：
1、为ht[1]分配空间，让dict同时持有ht[0]和ht[1]两个哈希表。
2、在dict中有一个索引计数器变量rehashidx，将它的值设为0，表示rehash工作正式开始。
3、在rehash进行期间，每次对Hash做增删改查操作时，将ht[0]哈希表在rehashidx索引上的所有键值对rehash到ht[1]，完成后，rehashidx+1。
4、当ht[0]上所有的键值对都被rehash到ht[1]后，将rehashidx属性的值设为-1，表示rehash完成。

（4）使用场景

购物车：
key：用户id
field-value：商品id-商品数量

3、List列表

（1）存储类型

存储有序的字符串，元素可以重复。可以充当队列和栈的角色。数据总容量是有限的，最多 2^32-1个元素 (40 亿左右)。

（2）操作命令

#将一个或多个值value插入到列表的表头(从左插入)
lpush listkey v1 v2
#将一个或多个值value插入到列表的表尾(从右插入)
rpush listkey v1 v2
#从列表的表头移除并返回第一个元素（从左取出）
lpop listkey 
#从列表的表尾移除并返回第一个元素（从右取出）
rpop listkey 
#阻塞式的lpop,当给定列表内没有任何元素可供弹出的时候，连接将被 BLPOP 命令阻塞，直到等待超时或发现可弹出元素为止
blpop listkey 
#阻塞式的rpop,当给定列表内没有任何元素可供弹出的时候，连接将被 BRPOP 命令阻塞，直到等待超时或发现可弹出元素为止
brpop listkey 
#返回列表的长度
llen listkey 
#将listkey下表为0的元素设置为v1
lset listkey 0 v1
#返回列表下标为1的元素（不会移除）
lindex listkey 1
#返回列表指定区间的元素（不会移除）-1表示末尾元素
lrange listkey 0 -1

（3）底层原理

在早期版本中，数据量较小时用ziplist存储，达到临界值时转换为linkedlist进行存储，分别对应 OBJ_ENCODING_ZIPLIST和OBJ_ENCODING_LINKEDLIST。3.2版本之后，统一用quicklist来存储。quicklist存储了一个双向链表，每个节点都是一个ziplist。

quicklist
quicklist（快速列表）是ziplist和linkedlist的结合体。
quicklist源码：

typedef struct quicklist {
	quicklistNode *head; /* 指向双向列表的表头 */
	quicklistNode *tail; /* 指向双向列表的表尾 */
	unsigned long count; /* 所有的 ziplist 中一共存了多少个元素 */
	unsigned long len; /* 双向链表的长度，node 的数量 */
	int fill : 16; /* fill factor for individual nodes */
	unsigned int compress : 16; /* 压缩深度，0：不压缩； */
} quicklist;

quicklist由一个个的quicklistNode双向链表节点构成，head和tail指向双向链表的表头和表尾元素。
quicklistNode源码：

typedef struct quicklistNode {
	struct quicklistNode *prev; /* 前一个节点 */
	struct quicklistNode *next; /* 后一个节点 */
	unsigned char *zl; /* 指向实际的 ziplist */
	unsigned int sz; /* 当前 ziplist 占用多少字节 */
	unsigned int count : 16; /* 当前 ziplist 中存储了多少个元素，占 16bit（下同），最大 65536 个 */
	unsigned int encoding : 2; /* 是否采用了 LZF 压缩算法压缩节点，1：RAW 2：LZF */
	unsigned int container : 2; /* 2：ziplist，未来可能支持其他结构存储 */
	unsigned int recompress : 1; /* 当前 ziplist 是不是已经被解压出来作临时使用 */
	unsigned int attempted_compress : 1; /* 测试用 */
	unsigned int extra : 10; /* 预留给未来使用 */
} quicklistNode;

原理图如下：

ziplist原理参考上文Hash的底层原理。

（4）使用场景

1、消息队列。rpush lpop，左进右出。先进先出
2、栈。rpush rpop。坐进左出，先进后出。

4、Set 集合

（1）存储类型

String或者int类型的无序集合，最大存储数量 2^32-1（40 亿左右）。

（2）操作命令

#添加一个或者多个元素
sadd myset a b c d e f g
#获取所有元素
smembers myset
#统计元素个数
scard myset
#随机获取一个元素
srandmember key
#随机移除并返回一个元素
spop myset
#移除一个或者多个元素
srem myset d e f
#查看元素是否存在
sismember myset a

（3）底层原理

Redis用intset或hashtable存储set。如果元素都是整数类型，就用intset存储。如果不是整数类型，就用 hashtable，如果元素个数超过 512 个，也会用 hashtable 存储。

intset
源码：

typedef struct intset {
    uint32_t encoding; // 编码方式
    uint32_t length;   // 集合中元素的个数,也就是contents数组的长度
    int8_t contents[]; // 保存元素的数组
} intset;

contents数组是整数集合的底层实现：整数集合中的每一个元素就是contents数组中的一个元素，每个元素在数组中按照从小到大的顺序排列，并且没有重复元素。

hashtable
hashtable的原理查看上文Hash的底层原理章节。这里不再复述。不同的是set集合里的元素存在key上，value上为null。

（4）使用场景

1、抽奖。spop随机取值
2、点赞、签到、打卡等。用户id集合
3、商品标签。标签集合。
4、商品筛选。不同属性的商品集合取交集、差集、并集。

5、ZSet 有序集合

zset和set一样是不可重复的，区别在于多了score值，用来代表排序的权重,当score相同时，按照 key的 ASCII码排序。

（1）存储类型

同set。

（2）操作命令

#添加元素
zadd testkey 10 a 30 b 40 c 60 d 20 e

#获取指定区间内的元素，按score值从小到大
zrange testkey 0 -1 withscores
#获取指定区间内的元素，按score值从大到小
zrevrange testkey 0 -1 withscores
#根据分值区间获取元素 
zrangebyscore testkey 10 40
#移除元素
zrem testkey a b
#统计元素个数
zcard testkey 
#增加元素的sorce值
zincrby testkey 10 d
#根据分值统计个数
zcount testkey 10 60
#获取元素排名
zrank testkey e
#获取元素 score
zsocre testkey d

（3）底层原理

zset的编码有两种，分别是：ziplist、skiplist。当zset的长度小于 128，并且所有元素的长度都小于 64 字节时，使用ziplist存储；否则使用 skiplist 存储。
ziplist
ziplist原理查看上文，这里不再复述。zset使用ziplist时，在ziplist的内部，按照 score 排序递增来存储。插入的时候要移动之后的数据。

skiplist
skiplist也叫跳跃表，了解skiplist前先来看一下有序链表，如下图。

在有序链表中，如果我们要查找某个数据，那么需要从头开始逐个进行比较，直到找到包含数据的那个节点，或者找到第一个比给定数据大的节点为止（没找到）。也就是说，时间复杂度为 O(n)。同样，当我们要插入新数据的时候，也要经历同样的查找过程，从而确定插入位置。而二分查找法只适用于有序数组，不适用于链表。
这时候假如我们每相邻两个节点增加一个指针，让指针指向下下个节点，这样所有新增加的指针在原来的基础上连成了一个新的链表，但它包含的节点个数只有原来的一半。如果这时候数据量还是很大，再通过这种方式形成一层新的链表，直到最新的链表足够小。
原理如下图所示：

假如我们要插入70，步骤如下：
1、查询L3层，比较1,45,99，共三次。
2、查询L2层，比较88，共一次
3、查询L1层，比较67，共一次。
4、确定70需要插入在67-88之间。

时间复杂度为O(logN)

（4）应用场景

1.延时队列。score作为时间戳，自动按照时间最近的进行排序，启一个线程持续poll并设置park时间，完成延迟队列的设计。
2.排行榜，score作为浏览次数，自动进行排序，但要注意冷数据。
3.滑动窗口限流，score作为时间戳，可统计最近一段时间内内的成员数量，实现滑动窗口限流。

6、其他数据结构

BitMaps
Bitmaps是在字符串类型上面定义的位操作。一个字节由 8 个二进制位组成。

#a 对应的 ASCII 码是 97，转换为二进制数据是 01100001
set k1 a
#获取k1第0位的bit值
getbit k1 0

#修改二进制数据（b 对应的 ASCII 码是 98，转换为二进制数据是 01100010）
setbit k1 6 1
setbit k1 7 0
get k1
#统计二进制位中 1 的个数
bitcount k1

#获取第一个 1 或者 0 的位置
bitpos k1 1
bitpos k1 0

Geospatial
地理位置的存储（经纬度）。

#设置地理位置信息
geoadd location 116.39135 39.90737 tiananmen
#获取地理位置信息
geopos location tiananmen

Hyperloglogs
提供了一种不太准确的基数统计方法，可以用来统计app的日活，月活等。HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

Streams
5.0 推出的数据类型。支持多播的可持久化的消息队列，用于实现发布订阅功能，借
鉴了 kafka 的设计。

7、总结

数据结构：

对象	对象type属性值	type命令输出	底层可能的存储结构	object encoding
字符串对象	OBJ_STRING	“string”	OBJ_ENCODING_INT、OBJ_ENCODING_EMBSTR、OBJ_ENCODING_RAW	int、embstr、raw
列表对象	OBJ_LIST	“list”	OBJ_ENCODING_QUICKLIST	quicklist
哈希对象	OBJ_HASH	“hash”	OBJ_ENCODING_ZIPLIST、OBJ_ENCODING_HT	ziplist、hashtable
集合对象	OBJ_SET	“set”	OBJ_ENCODING_INTSET、OBJ_ENCODING_HT	intset、hashtable
有序集合对象	OBJ_ZSET	“zset”	OBJ_ENCODING_ZIPLIST、OBJ_ENCODING_SKIPLIST	ziplist、skiplist