---

前言

Redis 数据结构是指底层实现 Redis 键值对中值的数据类型的方式。它包括了 String（字符串）对象、List（列表）对象、Hash（哈希）对象、Set（集合）对象和 Zset（有序集合）对象等。随着 Redis 版本的更新，这些数据类型的底层数据结构也有所不同，如双向链表、压缩列表、哈希表、跳表、整数集合、quicklist 和 listpack 等。这些数据结构的选择使得 Redis 在处理数据的增删查改操作时能够高效地运行。
研究Redis的底层数据结构有助于我们深入理解Redis的工作原理，优化性能，确保数据的安全性，扩展系统的能力，并更好地排查和解决问题。这对于使用和管理Redis数据库以及构建高效可靠的应用程序都是非常有价值的。本文将详细介绍Redis的底层数据结构。

一、SDS

1、SDS的必要性

1、C语言的字符串以字符数组（char*）的形式表示，其中以\0字符作为结尾标记，字符串长度的获取时间复杂度为O(N)。
2、由于\0字符的存在，字符串中不能包含\0字符，因此无法保存二进制数据。
3、C语言标准库中的字符串操作函数不高效且存在安全性问题，如缓冲区溢出的风险。
Redis使用SDS作为String数据类型的底层数据结构，通过解决C语言字符串的不足，提供了更高效、更安全的字符串操作方式，并且可以保存二进制数据。

2、SDS的数据结构

结构中的每个成员变量分别介绍下：

len，记录了字符串长度。这样获取字符串长度的时候，只需要返回这个成员变量值就行，时间复杂度只需要 O（1）。
alloc，分配给字符数组的空间长度。这样在修改字符串的时候，可以通过 alloc - len 计算出剩余的空间大小，可以用来判断空间是否满足修改需求，如果不满足的话，就会自动将 SDS 的空间扩展至执行修改所需的大小，然后才执行实际的修改操作，所以使用 SDS 既不需要手动修改 SDS 的空间大小，也不会出现前面所说的缓冲区溢出的问题。
flags，用来表示不同类型的 SDS。一共设计了 5 种类型，分别是 sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32 和 sdshdr64。
buf[]，字符数组，用来保存实际数据。不仅可以保存字符串，也可以保存二进制数据。
总的来说，Redis 的 SDS 结构在原本字符数组之上，增加了三个元数据：len、alloc、flags，用来解决 C 语言字符串的缺陷

3、SDS的优势

O（1）复杂度获取字符串长度

C 语言的字符串长度获取 strlen 函数，需要通过遍历的方式来统计字符串长度，时间复杂度是 O（N）。

而 Redis 的 SDS 结构因为加入了 len 成员变量，那么获取字符串长度的时候，直接返回这个成员变量的值就行，所以复杂度只有 O（1）。

二进制安全

**因为 SDS 不需要用 “\0” 字符来标识字符串结尾了，而是有个专门的 len 成员变量来记录长度，所以可存储包含 “\0” 的数据。**但是 SDS 为了兼容部分 C 语言标准库的函数， SDS 字符串结尾还是会加上 “\0” 字符。

因此， SDS 的 API 都是以处理二进制的方式来处理 SDS 存放在 buf[] 里的数据，程序不会对其中的数据做任何限制，数据写入的时候时什么样的，它被读取时就是什么样的。

通过使用二进制安全的 SDS，而不是 C 字符串，使得 Redis 不仅可以保存文本数据，也可以保存任意格式的二进制数据。

不会发生缓冲区溢出

C 语言的字符串标准库提供的字符串操作函数，大多数（比如 strcat 追加字符串函数）都是不安全的，因为这些函数把缓冲区大小是否满足操作需求的工作交由开发者来保证，程序内部并不会判断缓冲区大小是否足够用，当发生了缓冲区溢出就有可能造成程序异常结束。

所以，Redis 的 SDS 结构里引入了 alloc 和 len 成员变量，这样 SDS API 通过 alloc - len 计算，可以算出剩余可用的空间大小，这样在对字符串做修改操作的时候，就可以由程序内部判断缓冲区大小是否足够用。

而且，当判断出缓冲区大小不够用时，Redis 会自动将扩大 SDS 的空间大小，以满足修改所需的大小。
扩容规则如下：
如果所需的 sds 长度小于 1 MB，那么最后的扩容是按照翻倍扩容来执行的，即 2 倍的newlen
如果所需的 sds 长度超过 1 MB，那么最后的扩容长度应该是 newlen + 1MB。
在扩容 SDS 空间之前，SDS API 会优先检查未使用空间是否足够，如果不够的话，API 不仅会为 SDS 分配修改所必须要的空间，还会给 SDS 分配额外的「未使用空间」。

节省空间

SDS（Simple Dynamic Strings）是Redis中使用的一种字符串数据结构，它通过引入不同类型的结构体和编译优化技巧，有效地节省内存空间。SDS设计了5种类型的结构体（sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32和sdshdr64），这些类型的区别主要在于数据结构中len和alloc成员变量的数据类型不同。

使用不同的数据类型可以限制字符数组长度和分配空间大小的上限，从而适应不同大小字符串的存储需求。例如，sdshdr16的len和alloc数据类型为uint16_t，因此字符数组长度和分配空间大小不能超过2的16次方。sdshdr32的len和alloc数据类型为uint32_t，限制了字符数组长度和分配空间大小不能超过2的32次方。

二、链表

1、结构设计

typedef struct listNode {
    //前置节点
    struct listNode *prev;
    //后置节点
    struct listNode *next;
    //节点的值
    void *value;
} listNode;

不过，Redis 在 listNode 结构体基础上又封装了 list 这个数据结构，这样操作起来会更方便，链表结构如下：

typedef struct list {
    //链表头节点
    listNode *head;
    //链表尾节点
    listNode *tail;
    //节点值复制函数
    void *(*dup)(void *ptr);
    //节点值释放函数
    void (*free)(void *ptr);
    //节点值比较函数
    int (*match)(void *ptr, void *key);
    //链表节点数量
    unsigned long len;
} list;

list 结构为链表提供了链表头指针 head、链表尾节点 tail、链表节点数量 len、以及可以自定义实现的 dup、free、match 函数。

举个例子，下面是由 list 结构和 3 个 listNode 结构组成的链表。

2、优缺点

1、listNode 链表节点的结构里带有 prev 和 next 指针，获取某个节点的前置节点或后置节点的时间复杂度只需O(1)，而且这两个指针都可以指向 NULL，所以链表是无环链表；
2、list 结构因为提供了表头指针 head 和表尾节点 tail，所以获取链表的表头节点和表尾节点的时间复杂度只需O(1)；
3、list 结构因为提供了链表节点数量 len，所以获取链表中的节点数量的时间复杂度只需O(1)；
4、listNode 链表节使用 void* 指针保存节点值，并且可以通过 list 结构的 dup、free、match 函数指针为节点设置该节点类型特定的函数，因此链表节点可以保存各种不同类型的值；
链表的缺陷也是有的：
链表每个节点之间的内存都是不连续的，意味着无法很好利用 CPU 缓存。能很好利用 CPU 缓存的数据结构就是数组，因为数组的内存是连续的，这样就可以充分利用 CPU 缓存来加速访问。
还有一点，保存一个链表节点的值都需要一个链表节点结构头的分配，内存开销较大。

因此，Redis 3.0 的 List 对象在数据量比较少的情况下，会采用「压缩列表」作为底层数据结构的实现，它的优势是节省内存空间，并且是内存紧凑型的数据结构。

三、压缩列表

压缩列表的最大特点，就是它被设计成一种内存紧凑型的数据结构，占用一块连续的内存空间，不仅可以利用 CPU 缓存，而且会针对不同长度的数据，进行相应编码，这种方法可以有效地节省内存开销。

但是，压缩列表的缺陷也是有的：

不能保存过多的元素，否则查询效率就会降低；
新增或修改某个元素时，压缩列表占用的内存空间需要重新分配，甚至可能引发连锁更新的问题。
因此，Redis 对象（List 对象、Hash 对象、Zset 对象）包含的元素数量较少，或者元素值不大的情况才会使用压缩列表作为底层数据结构。

1、结构设计

压缩列表是 Redis 为了节约内存而开发的，它是由连续内存块组成的顺序型数据结构，有点类似于数组。

压缩列表在表头有三个字段：

zlbytes，记录整个压缩列表占用对内存字节数；
zltail，记录压缩列表「尾部」节点距离起始地址由多少字节，也就是列表尾的偏移量；
zllen，记录压缩列表包含的节点数量；
zlend，标记压缩列表的结束点，固定值 0xFF（十进制255）。
在压缩列表中，如果我们要查找定位第一个元素和最后一个元素，可以通过表头三个字段（zllen）的长度直接定位，复杂度是 O(1)。而查找其他元素时，就没有这么高效了，只能逐个查找，此时的复杂度就是 O(N) 了，因此压缩列表不适合保存过多的元素。（因为每个结点的长度不一样

压缩列表节点包含三部分内容：

prevlen，记录了「前一个节点」的长度，目的是为了实现从后向前遍历；
encoding，记录了当前节点实际数据的「类型和长度」，类型主要有两种：字符串和整数。
data，记录了当前节点的实际数据，类型和长度都由 encoding 决定；
当我们往压缩列表中插入数据时，压缩列表就会根据数据类型是字符串还是整数，以及数据的大小，会使用不同空间大小的 prevlen 和 encoding 这两个元素里保存的信息，这种根据数据大小和类型进行不同的空间大小分配的设计思想，正是 Redis 为了节省内存而采用的。

分别说下，prevlen 和 encoding 是如何根据数据的大小和类型来进行不同的空间大小分配。

压缩列表里的每个节点中的 prevlen 属性都记录了「前一个节点的长度」，而且 prevlen 属性的空间大小跟前一个节点长度值有关，比如：

1、如果前一个节点的长度小于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 1 字节的空间来保存这个长度值；
2、如果前一个节点的长度大于等于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 5 字节的空间来保存这个长度值；
encoding 属性的空间大小跟数据是字符串还是整数，以及字符串的长度有关，如下图（下图中的 content 表示的是实际数据，即本文的 data 字段）：

**如果当前节点的数据是整数，则 encoding 会使用 1 字节的空间进行编码，也就是 encoding 长度为 1 字节。**通过 encoding 确认了整数类型，就可以确认整数数据的实际大小了，比如如果 encoding 编码确认了数据是 int16 整数，那么 data 的长度就是 int16 的大小。
**如果当前节点的数据是字符串，根据字符串的长度大小，encoding 会使用 1 字节/2字节/5字节的空间进行编码，**encoding 编码的前两个 bit 表示数据的类型，后续的其他 bit 标识字符串数据的实际长度，即 data 的长度

总结：压缩列表的节点结构包括前一个节点的长度（prevlen）、当前节点数据的类型和长度（encoding）、当前节点的实际数据（data）。根据数据的大小和类型，压缩列表会使用不同大小的空间来保存prevlen和encoding的信息，从而节省内存。

2、连续更新

压缩列表新增某个元素或修改某个元素时，如果空间不不够，压缩列表占用的内存空间就需要重新分配。而当新插入的元素较大时，可能会导致后续元素的 prevlen 占用空间都发生变化，从而引起「连锁更新」问题，导致每个元素的空间都要重新分配，造成访问压缩列表性能的下降。

前面提到，压缩列表节点的 prevlen 属性会根据前一个节点的长度进行不同的空间大小分配：
1、如果前一个节点的长度小于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 1 字节的空间来保存这个长度值；
2、如果前一个节点的长度大于等于 254 字节，那么 prevlen 属性需要用 5 字节的空间来保存这个长度值；

如果将一个长度大于等于 254 字节的新节点加入到压缩列表的表头节点，即新节点将成为 e1 的前置节点，如下图：

因为 e1 节点的 prevlen 属性只有 1 个字节大小，无法保存新节点的长度，此时就需要对压缩列表的空间重分配操作，并将 e1 节点的 prevlen 属性从原来的 1 字节大小扩展为 5 字节大小。

多米诺牌的效应就此开始。

e1 原本的长度在 250～253 之间，因为刚才的扩展空间，此时 e1 的长度就大于等于 254 了，因此原本 e2 保存 e1 的 prevlen 属性也必须从 1 字节扩展至 5 字节大小。

正如扩展 e1 引发了对 e2 扩展一样（e2也变得大于254了），扩展 e2 也会引发对 e3 的扩展，而扩展 e3 又会引发对 e4 的扩展… 一直持续到结尾。
这种在特殊情况下产生的连续多次空间扩展操作就叫做「连锁更新」，就像多米诺牌的效应一样，第一张牌倒下了，推动了第二张牌倒下；第二张牌倒下，又推动了第三张牌倒下…，

3、压缩列表的缺陷

空间扩展操作也就是重新分配内存，因此连锁更新一旦发生，就会导致压缩列表占用的内存空间要多次重新分配，这就会直接影响到压缩列表的访问性能。

所以说，虽然压缩列表紧凑型的内存布局能节省内存开销，但是如果保存的元素数量增加了，或是元素变大了，会导致内存重新分配，最糟糕的是会有「连锁更新」的问题。

因此，压缩列表只会用于保存的节点数量不多的场景，只要节点数量足够小，即使发生连锁更新，也是能接受的。

四、哈希表

哈希表是一种高效的数据结构，用于存储键值对的关联数据。它通过哈希函数将键映射到数组的索引位置，实现快速的数据存取。优点是快速的查询和修改操作，时间复杂度为O(1)。解决哈希冲突的方法是链式哈希，将具有相同哈希值的键值对链接在一起。然而，哈希表在处理哈希冲突和扩容时需要额外的处理。总体而言，哈希表适用于需要快速查找和修改键值对的场景。

1、结构设计

Redis 的哈希表结构如下：

typedef struct dictht {
    //哈希表数组
    dictEntry **table;
    //哈希表大小
    unsigned long size;  
    //哈希表大小掩码，用于计算索引值
    unsigned long sizemask;
    //该哈希表已有的节点数量
    unsigned long used;
} dictht;

哈希表节点的结构如下：

typedef struct dictEntry {
    //键值对中的键
    void *key;
  
    //键值对中的值
    union {
        void *val;
        uint64_t u64;
        int64_t s64;
        double d;
    } v;
    //指向下一个哈希表节点，形成链表
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

哈希表通过链式哈希解决哈希冲突的问题，利用dictEntry结构中的指针将具有相同哈希值的键值对链接在一起。dictEntry结构除了包含指向键和值的指针外，还包含指向下一个哈希表节点的指针。另外，dictEntry结构中的值可以是指向实际值的指针，也可以是内嵌的整数或浮点数，从而节省了内存空间。哈希表是一种高效的数据结构，适用于快速查找和修改键值对的场景。

2、哈希冲突以及链式哈希

当有两个以上数量的 kay 被分配到了哈希表中同一个哈希桶上时，此时称这些 key 发生了冲突
Redis 采用了「链式哈希」的方法来解决哈希冲突。
实现的方式就是每个哈希表节点都有一个 next 指针，用于指向下一个哈希表节点，因此多个哈希表节点可以用 next 指针构成一个单项链表，被分配到同一个哈希桶上的多个节点可以用这个单项链表连接起来，这样就解决了哈希冲突。

还是用前面的哈希冲突例子，key1 和 key9 经过哈希计算后，都落在同一个哈希桶，链式哈希的话，key1 就会通过 next 指针指向 key9，形成一个单向链表。

不过，链式哈希局限性也很明显，随着链表长度的增加，在查询这一位置上的数据的耗时就会增加，毕竟链表的查询的时间复杂度是 O(n)。

要想解决这一问题，就需要进行 rehash，也就是对哈希表的大小进行扩展。

3、rehash

Redis 使用 dictht 结构体表示哈希表。不过，在实际使用哈希表时，Redis 定义一个 dict 结构体，这个结构体里定义了两个哈希表（ht[2]）。
之所以定义了 2 个哈希表，是因为进行 rehash 的时候，需要用上 2 个哈希表了。

在正常服务请求阶段，插入的数据，都会写入到「哈希表 1」，此时的「哈希表 2 」 并没有被分配空间。

随着数据逐步增多，触发了 rehash 操作，这个过程分为三步：

给「哈希表 2」 分配空间，一般会比「哈希表 1」 大 2 倍；
将「哈希表 1 」的数据迁移到「哈希表 2」 中；
迁移完成后，「哈希表 1 」的空间会被释放，并把「哈希表 2」 设置为「哈希表 1」，然后在「哈希表 2」 新创建一个空白的哈希表，为下次 rehash 做准备。
为了方便你理解，我把 rehash 这三个过程画在了下面这张图：

这个过程看起来简单，但是其实第二步很有问题，如果「哈希表 1 」的数据量非常大，那么在迁移至「哈希表 2 」的时候，因为会涉及大量的数据拷贝，此时可能会对 Redis 造成阻塞，无法服务其他请求。

4、渐进式哈希

为了避免 rehash 在数据迁移过程中，因拷贝数据的耗时，影响 Redis 性能的情况，所以 Redis 采用了渐进式 rehash，也就是将数据的迁移的工作不再是一次性迁移完成，而是分多次迁移。

渐进式 rehash 步骤如下：

1、给「哈希表 2」 分配空间；
2、在 rehash 进行期间，每次哈希表元素进行新增、删除、查找或者更新操作时，Redis 除了会执行对应的操作之外，还会顺序将「哈希表 1 」中索引位置上的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」 上；
3、随着处理客户端发起的哈希表操作请求数量越多，最终在某个时间点会把「哈希表 1 」的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」，从而完成 rehash 操作。
这样就巧妙地把一次性大量数据迁移工作的开销，分摊到了多次处理请求的过程中，避免了一次性 rehash 的耗时操作。

在进行渐进式 rehash 的过程中，会有两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，哈希表元素的删除、查找、更新等操作都会在这两个哈希表进行。
比如，查找一个 key 的值的话，先会在「哈希表 1」 里面进行查找，如果没找到，就会继续到哈希表 2 里面进行找到。

另外，在渐进式 rehash 进行期间，新增一个 key-value 时，会被保存到「哈希表 2 」里面，而「哈希表 1」 则不再进行任何添加操作，这样保证了「哈希表 1 」的 key-value 数量只会减少，随着 rehash 操作的完成，最终「哈希表 1 」就会变成空表

5、哈希触发条件

rehash 的触发条件跟**负载因子（load factor）**有关系。

负载因子可以通过下面这个公式计算：

触发 rehash 操作的条件，主要有两个：

1、当负载因子大于等于 1 ，并且 Redis 没有在执行 bgsave 命令或者 bgrewiteaof 命令，也就是没有执行 RDB 快照或没有进行 AOF 重写的时候，就会进行 rehash 操作。
2、当负载因子大于等于 5 时，此时说明哈希冲突非常严重了，不管有没有有在执行 RDB 快照或 AOF 重写，都会强制进行 rehash 操作

五、整数集合

**整数集合是 Set 对象的底层实现之一。**当一个 Set 对象只包含整数值元素，并且元素数量不大时，就会使用整数集这个数据结构作为底层实现

1、结构设计

整数集合本质上是一块连续内存空间，它的结构定义如下：

typedef struct intset {
    //编码方式
    uint32_t encoding;
    //集合包含的元素数量
    uint32_t length;
    //保存元素的数组
    int8_t contents[];
} intset;

可以看到，保存元素的容器是一个 contents 数组，虽然 contents 被声明为 int8_t 类型的数组，但是实际上 contents 数组并不保存任何 int8_t 类型的元素，contents 数组的真正类型取决于 intset 结构体里的 encoding 属性的值。比如：

如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT16，那么 contents 就是一个 int16_t 类型的数组，数组中每一个元素的类型都是 int16_t；

2、升级操作

整数集合会有一个升级规则，就是当我们将一个新元素加入到整数集合里面，如果新元素的类型（int32_t）比整数集合现有所有元素的类型（int16_t）都要长时，整数集合需要先进行升级，也就是按新元素的类型（int32_t）扩展 contents 数组的空间大小，然后才能将新元素加入到整数集合里，当然升级的过程中，也要维持整数集合的有序性。

现在，往这个整数集合中加入一个新元素 65535，这个新元素需要用 int32_t 类型来保存，所以整数集合要进行升级操作，首先需要为 contents 数组扩容，在原本空间的大小之上再扩容多 80 位（4x32-3x16=80），这样就能保存下 4 个类型为 int32_t 的元素。

扩容完 contents 数组空间大小后，需要将之前的三个元素转换为 int32_t 类型，并将转换后的元素放置到正确的位上面，并且需要维持底层数组的有序性不变，整个转换过程如下：

整数集合升级有什么好处呢？
如果要让一个数组同时保存 int16_t、int32_t、int64_t 类型的元素，最简单做法就是直接使用 int64_t 类型的数组。不过这样的话，当如果元素都是 int16_t 类型的，就会造成内存浪费的情况。
因此，整数集合升级的好处是节省内存资源。
不支持降级操作

六、跳表

Redis 只有 Zset 对象的底层实现用到了跳表，跳表的优势是能支持平均 O(logN) 复杂度的节点查找。

zset 结构体里有两个数据结构：一个是跳表，一个是哈希表。这样的好处是既能进行高效的范围查询，也能进行高效单点查询。

typedef struct zset {
    dict *dict;
    zskiplist *zsl;
} zset;

Zset 对象在执行数据插入或是数据更新的过程中，会依次在跳表和哈希表中插入或更新相应的数据，从而保证了跳表和哈希表中记录的信息一致。

Zset 对象能支持范围查询（如 ZRANGEBYSCORE 操作），这是因为它的数据结构设计采用了跳表，而又能以常数复杂度获取元素权重（如 ZSCORE 操作），这是因为它同时采用了哈希表进行索引。

1、结构设计

二分加链表
链表在查找元素的时候，因为需要逐一查找，所以查询效率非常低，时间复杂度是O(N)，于是就出现了跳表。跳表是在链表基础上改进过来的，实现了一种「多层」的有序链表，这样的好处是能快读定位数据。

那跳表长什么样呢？我这里举个例子，下图展示了一个层级为 3 的跳表。

图中头节点有 L0~L2 三个头指针，分别指向了不同层级的节点，然后每个层级的节点都通过指针连接起来：

1、L0 层级共有 5 个节点，分别是节点1、2、3、4、5；
2、L1 层级共有 3 个节点，分别是节点 2、3、5；
3、L2 层级只有 1 个节点，也就是节点 3 。
如果我们要在链表中查找节点 4 这个元素，只能从头开始遍历链表，需要查找 4 次，而使用了跳表后，只需要查找 2 次就能定位到节点 4，因为可以在头节点直接从 L2 层级跳到节点 3，然后再往前遍历找到节点 4。

可以看到，这个查找过程就是在多个层级上跳来跳去，最后定位到元素。当数据量很大时，跳表的查找复杂度就是 O(logN)。

那跳表节点是怎么实现多层级的呢？这就需要看「跳表节点」的数据结构了，如下：

typedef struct zskiplistNode {
    //Zset 对象的元素值
    sds ele;
    //元素权重值
    double score;
    //后向指针
    struct zskiplistNode *backward;
  
    //节点的level数组，保存每层上的前向指针和跨度
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;
        unsigned long span;
    } level[];
} zskiplistNode;

Zset 对象要同时保存「元素」和「元素的权重」，对应到跳表节点结构里就是 sds 类型的 ele 变量和 double 类型的 score 变量。每个跳表节点都有一个后向指针（struct zskiplistNode *backward），指向前一个节点，目的是为了方便从跳表的尾节点开始访问节点，这样倒序查找时很方便。

跳表是一个带有层级关系的链表，而且每一层级可以包含多个节点，每一个节点通过指针连接起来，实现这一特性就是靠跳表节点结构体中的zskiplistLevel 结构体类型的 level 数组。

level 数组中的每一个元素代表跳表的一层，也就是由 zskiplistLevel 结构体表示，比如 leve[0] 就表示第一层，leve[1] 就表示第二层。zskiplistLevel 结构体里定义了「指向下一个跳表节点的指针」和「跨度」，跨度时用来记录两个节点之间的距离。

比如，下面这张图，展示了各个节点的跨度。

跨度实际上是为了计算这个节点在跳表中的排位。具体怎么做的呢？因为跳表中的节点都是按序排列的，那么计算某个节点排位的时候，从头节点点到该结点的查询路径上，将沿途访问过的所有层的跨度累加起来，得到的结果就是目标节点在跳表中的排位。

举个例子，查找图中节点 3 在跳表中的排位，从头节点开始查找节点 3，查找的过程只经过了一个层（L2），并且层的跨度是 3，所以节点 3 在跳表中的排位是 3。

2、查找过程

查找一个跳表节点的过程时，跳表会从头节点的最高层开始，逐一遍历每一层。在遍历某一层的跳表节点时，会用跳表节点中的 SDS 类型的元素和元素的权重来进行判断，共有两个判断条件。权重相等并不代表查找到了。要元素相等才行。
1、如果当前节点的权重「小于」要查找的权重时，跳表就会访问该层上的下一个节点。
2、如果当前节点的权重「等于」要查找的权重时，并且当前节点的 SDS 类型数据「小于」要查找的数据时，跳表就会访问该层上的下一个节点。
如果上面两个条件都不满足，或者下一个节点为空时，跳表就会使用目前遍历到的节点的 level 数组里的下一层指针，然后沿着下一层指针继续查找，这就相当于跳到了下一层接着查找。

如果要查找「元素：abcd，权重：4」的节点，查找的过程是这样的：

1、先从头节点的最高层开始，L2 指向了「元素：abc，权重：3」节点，这个节点的权重比要查找节点的小，所以要访问该层上的下一个节点；
2、但是该层的下一个节点是空节点（ leve[2]指向的是空节点），于是就会跳到「元素：abc，权重：3」节点的下一层去找，也就是 leve[1];
3、元素：abc，权重：3」节点的 leve[1] 的下一个指针指向了「元素：abcde，权重：4」的节点，然后将其和要查找的节点比较。虽然「元素：abcde，权重：4」的节点的权重和要查找的权重相同，但是当前节点的 SDS 类型数据「大于」要查找的数据，所以会继续跳到「元素：abc，权重：3」节点的下一层去找，也就是 leve[0]；
4、「元素：abc，权重：3」节点的 leve[0] 的下一个指针指向了「元素：abcd，权重：4」的节点，该节点正是要查找的节点，查询结束。

3、跳表节点层数设置

跳表的相邻两层的节点数量的比例会影响跳表的查询性能。
跳表的相邻两层的节点数量最理想的比例是 2:1，查找复杂度可以降低到 O(logN)。

但是如果采用新增节点或者删除节点时，来调整跳表节点以维持比例的方法的话，会带来额外的开销。

Redis 则采用一种巧妙的方法是，跳表在创建节点的时候，随机生成每个节点的层数，并没有严格维持相邻两层的节点数量比例为 2 : 1 的情况。

具体的做法是，跳表在创建节点时候，会生成范围为[0-1]的一个随机数，如果这个随机数小于 0.25（相当于概率 25%），那么层数就增加 1 层，然后继续生成下一个随机数，直到随机数的结果大于 0.25 结束，最终确定该节点的层数。

这样的做法，相当于每增加一层的概率不超过 25%，层数越高，概率越低，层高最大限制是 64。

虽然我前面讲解跳表的时候，图中的跳表的「头节点」都是 3 层高，但是其实如果层高最大限制是 64，那么在创建跳表「头节点」的时候，就会直接创建 64 层高的头节点。

总结
在Redist中，通常使用的随机级别生成算法是一种优化的算法，称为"分层随机算法"(Layered Randomness Algorithm)。该算法通过使用二进制位来确定节点的层数，以控制层数的分布。

算法的基本思想是，节点的层数由二进制位的个数决定。在每个插入操作中，根据一定的概率，将节点的层数增加1。具体来说，算法从最低位开始，以25%的概率决定是否继续增加层数，直到达到最大层数或概率不满足为止。

通过这种随机算法，Redis的跳表能够在节点的层数上获得一定的分布，而不会过于偏向某个特定的层级。这种随机性能够在一定程度上平衡跳表的性能，使得搜索操作在平均情况下能够达到O(log)的时间复杂度。

4、为什么用跳表而不用平衡树？

实现难易程度这三方面总结的原因：
从内存占用上来比较，跳表比平衡树更灵活一些。平衡树每个节点包含 2 个指针（分别指向左右子树），而跳表每个节点包含的指针数目平均为 1/(1-p)，具体取决于参数 p 的大小。如果像 Redis里的实现一样，取 p=1/4，那么平均每个节点包含 1.33 个指针，比平衡树更有优势。
在做范围查找的时候，跳表比平衡树操作要简单。在平衡树上，我们找到指定范围的小值之后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造，这里的中序遍历并不容易实现。而在跳表上进行范围查找就非常简单，只需要在找到小值之后，对第 1 层链表进行若干步的遍历就可以实现。
从算法实现难度上来比较，跳表比平衡树要简单得多。平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整，逻辑复杂，而跳表的插入和删除只需要修改相邻节点的指针，操作简单又快速

七、quicklist

虽然压缩列表是通过紧凑型的内存布局节省了内存开销，但是因为它的结构设计，如果保存的元素数量增加，或者元素变大了，压缩列表会有「连锁更新」的风险，一旦发生，会造成性能下降。

其实 quicklist 就是双向链表 + 压缩列表组合，quicklist 就是一个链表，而链表中的每个元素又是一个压缩列表。quicklist 解决办法，通过控制每个链表节点中的压缩列表的大小或者元素个数，来规避连锁更新的问题。因为压缩列表元素越少或越小，连锁更新带来的影响就越小，从而提供了更好的访问性能。

结构设计

quicklist 的结构体跟链表的结构体类似，都包含了表头和表尾，区别在于 quicklist 的节点是 quicklistNode。

typedef struct quicklist {
    //quicklist的链表头
    quicklistNode *head;      //quicklist的链表头
    //quicklist的链表尾
    quicklistNode *tail; 
    //所有压缩列表中的总元素个数
    unsigned long count;
    //quicklistNodes的个数
    unsigned long len;       
    ...
} quicklist;

接下来看看，quicklistNode 的结构定义：

typedef struct quicklistNode {
    //前一个quicklistNode
    struct quicklistNode *prev;     //前一个quicklistNode
    //下一个quicklistNode
    struct quicklistNode *next;     //后一个quicklistNode
    //quicklistNode指向的压缩列表
    unsigned char *zl;              
    //压缩列表的的字节大小
    unsigned int sz;                
    //压缩列表的元素个数
    unsigned int count : 16;        //ziplist中的元素个数 
    ....
} quicklistNode;

可以看到，quicklistNode 结构体里包含了前一个节点和下一个节点指针，这样每个 quicklistNode 形成了一个双向链表。但是链表节点的元素不再是单纯保存元素值，而是保存了一个压缩列表，所以 quicklistNode 结构体里有个指向压缩列表的指针 *zl。

在向 quicklist 添加一个元素的时候，不会像普通的链表那样，直接新建一个链表节点。而是会检查插入位置的压缩列表是否能容纳该元素，如果能容纳就直接保存到 quicklistNode 结构里的压缩列表，如果不能容纳，才会新建一个新的 quicklistNode 结构。

quicklist 会控制 quicklistNode 结构里的压缩列表的大小或者元素个数，来规避潜在的连锁更新的风险，但是这并没有完全解决连锁更新的问题。

八、listpack

listpack 没有压缩列表中记录前一个节点长度的字段了，listpack 只记录当前节点的长度，当向 listpack 加入一个新元素的时候，不会影响其他节点的长度字段的变化，从而避免了压缩列表的连锁更新问题。

结构设计

listpack 采用了压缩列表的很多优秀的设计，比如还是用一块连续的内存空间来紧凑地保存数据，并且为了节省内存的开销，listpack 节点会采用不同的编码方式保存不同大小的数据。
listpack 头包含两个属性，分别记录了 listpack 总字节数和元素数量，然后 listpack 末尾也有个结尾标识。图中的 listpack entry 就是 listpack 的节点了。

每个 listpack 节点结构如下：
主要包含三个方面内容：

encoding，定义该元素的编码类型，会对不同长度的整数和字符串进行编码；
data，实际存放的数据；
len，encoding+data的总长度；
可以看到，listpack 没有压缩列表中记录前一个节点长度的字段了，listpack 只记录当前节点的长度，当我们向 listpack 加入一个新元素的时候，不会影响其他节点的长度字段的变化，从而避免了压缩列表的连锁更新问题。