redis中ziplist，skiplist

• ziplist压缩表

ziplist主要是为了节约内存，他将元素存储在一块连续的内存空间中，这样在查询数据的时候也可以利用CPU的缓存访问数据，加快查询的效率

相较于数组而言。我们知道,数组要求每个元素的大小都相同,如果我们要存储不同长度的字符串,那我们就需要用最大长度的字符串大小作为元素的大小(假设是5个字节)。小于5个字节长度的字符串也会开辟5个字节，便会浪费部分存储空间，

ziplist就是根据每个节点的长度来决定占用内存大小，这样每次添加元素时就可以计算下一个节点在内存中的存储位置，从而形成一个压缩列表。

ziplist在redis中的使用

// 压缩列表 struct ziplist { int32 zlbytes; // 压缩列表占用的内存字节数 int32 zltail_offset; // 记录表尾节点距离起始地址有多少个字节，用于快速定位最后一个元素 int16 zllength; // 压缩列表包含的节点数 T[] entries; // 压缩列表包含的所有节点 int8 zlend; // 特殊值0xFF，标记压缩列表结尾 } ziplist;

zlentry节点的组成

// 列表节点 struct entry { int prevlen; // 前一个entry节点的长度，便于反向查找 int encoding; // 节点的content属性保存的数据的类型 optional byte[] content; // 节点的值 } entry;

通过content的字节大小，可以定位下一个节点的位置，便于ziplist链表的遍历

• skiplist跳表

跳表(skip list) 对标的是平衡树(AVL Tree)，红黑树，是一种 插入/删除/搜索 都是 O(log n) 的数据结构。这两个查询效率差不多，

• 跳表它最大的优势是原理简单、容易实现、效率更高。
• 在并发的情况下，红黑树在插入删除的时候可能需要做数的平衡的操作，即树的左旋和右旋来保证树的平衡，会影响其他部分树的节点，而跳表只会影响局部，不会影响其他的节点

skiplist以空间换时间

跳表处理的是有序的链表（一般是双向链表），最底层就是原始数据双向链表(按照score分数从小到大排序)，其他每个节点都有一个层数level[]，每个层都有一个索引节点，主要为了加快查询数据的速度

skiplist的底层数据结构

typedef struct zskiplist { // 头节点，尾节点 struct zskiplistNode *header, *tail; // 节点数量 unsigned long length; // 目前表内节点的最大层数 int level; } zskiplist; typedef struct zskiplistNode { // member 对象 robj *obj; // 分值，底层是原始数据，双向链表为按照score从小到大进行排序 double score; // 后退指针 struct zskiplistNode *backward; // 层，节点创建会根据随机算法，计算出层数，就是lecel数组的大小 struct zskiplistLevel { // 前进指针，指向下一个节点 struct zskiplistNode *forward; // 这个层跨越的节点数量，在同一层中当前节点到下一个节点的距离 unsigned int span; } level[]; } zskiplistNode;

如果没有level层，即索引，查询链表时会从头到尾的遍历链表，这个查询就会比较慢

所以跳表就必须加层，加索引，提高查询效率

跳表是牺牲空间来换取时间，除了最底层是最原始的数据外(双向链表)，其他的每一层，其实都相当于是一个索引(单向链表)，

当查询数据的时候会从最高层，开始level3开始检索，例如搜索117,从level3开始检索，21117，就转向level2 37节点开始继续向前检索，直到找到检索的元素，(这样一层层的检索主要是因为，底层原始数据是有序的双向链表，所以每层索引节点单向链表也是有序的)，

这样可以一次跳过多个节点

检索数据19，查询执行图

插入元素到跳表，一个节点要不要被索引，建几层的索引，都在节点插入时通过随机算法计算出来的，也就是层数level[]是随机的，最终会将元素插入到最底层原始数据(双向链表)中去，层数随机计算，之后每一层都会添加索引节点

119添加的节点层数level会按照随机算法进行计算得到

新添加的节点119，他的forward前进指针会指向当前层的最右边的节点，span会计算当前层当前节点和最右边节点的距离，并且119节点最左边的节点85和层节点71的forward，和span都会重新计算，

记住需要理解跳表好处，主要提高检索效率，查询接近二分查找，

例如面试官问题你，为何redis这么快，不要在说一些八股文了，

1，可以从数据结构上跟面试官分析，为什么redis五大基本数据类型，查询性能为这么高，

2，IO多路复用机制，请看后面的文章，

如果能从原理上分析，才能真真的明白redis为何这么快，redis6.0加入多线程，主要在网络IO上，

如果能输出redis的IO模型，你就很好了，