今天分享的这道题来自于蔚来的真实面试题。
Java 面试不可能不问 Redis，问到 Redis 不可能不问 Redis 的常用数据类型，问到 Redis 的常用数据类型，不可能不问跳跃表，当问到跳跃表经常会被问到跳跃表的查询和添加流程，所以接下来我们一起来看这道题的答案吧。
Redis 有序集合 ZSet 是由 ziplist (压缩列表) 或 skiplist (跳跃表) 组成的。
- 压缩列表 ziplist 本质上就是一个字节数组，是 Redis 为了节约内存而设计的一种线性数据结构，可以包含多个元素，每个元素可以是一个字节数组或一个整数。
- 跳跃表 skiplist 是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。跳跃表支持平均 O(logN)、最坏 O(N) 复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作来批量处理节点。
跳跃表介绍
跳跃表 Skip List，也称之为跳表，是一种数据结构，用于在有序元素的集合中进行高效的查找操作。它通过添加多层链表的方式，提供了一种以空间换时间的方式来加速查找。
跳跃表由一个带有多层节点的链表组成，每一层都是原始链表的一个子集。最底层是一个完整的有序链表，包含所有元素。每个更高层级都是下层级的子集，通过添加额外的指针来跳过一些元素。这些额外的指针称为“跳跃指针”，它们允许快速访问更远的节点，从而减少了查找所需的比较次数。
跳跃表的平均查找时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是元素的数量。这使得它比普通的有序链表具有更快的查找性能，并且与平衡二叉搜索树（如红黑树）相比，实现起来更为简单。
简单的跳跃表如下图所示：
跳跃表添加流程
前置知识：节点随机层数
在开始讲跳跃表的添加流程之前，必须先搞懂一个概念：节点的随机层数。所谓的随机层数指的是每次添加节点之前，会先生成当前节点的随机层数，根据生成的随机层数来决定将当前节点存在几层链表中。
为什么要这样设计呢？
这样设计的目的是为了保证 Redis 的执行效率。
为什么要生成随机层数，而不是制定一个固定的规则，比如上层节点是下层跨越两个节点的链表组成，如下图所示：
如果制定了规则，那么就需要在添加或删除时，为了满足其规则，做额外的处理，比如添加了一个新节点，如下图所示：
这样就不满足制定的上层节点跨越下层两个节点的规则了，就需要额外的调整上层中的所有节点，这样程序的效率就降低了，所以使用随机层数，不强制制定规则，这样就不需要进行额外的操作，从而也就不会占用服务执行的时间了。
添加流程
Redis 中跳跃表的添加流程如下图所示：
第一个元素添加到最底层的有序链表中（最底层存储了所有元素数据）。第二个元素生成的随机层数是 2，所以再增加 1 层，并将此元素存储在第 1 层和最低层。第三个元素生成的随机层数是 4，所以再增加 2 层，整个跳跃表变成了 4 层，将此元素保存到所有层中。第四个元素生成的随机层数是 1，所以把它按顺序保存到最后一层中即可。
其他新增节点以此类推。
随机层数源码分析
随机层数的源码在 t_zset.c/zslRandomLevel(void) 中，如下所示：
int zslRandomLevel(void) {
int level = 1;
while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF))
level += 1;
return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
}从源码可知，随机层数有 50% 的概率被分配到 Level 1，25% 的概率被分配到 Level 2，12.5% 的概率被分配到 Level 3，以此类推。
Redis 跳跃表默认允许最大的层数是 32，此值在 ZSKIPLIST_MAXLEVEL 源码中被定义。
小结
跳跃表是由多个有序的链表组成的，最底层存储了所有元素的数据，这样存储让它的查询效率更高，查询复杂度从 O(n) 变为了 O(log n)。跳跃表的添加流程是根据节点生成的随机层数，将它插入到最底层节点和上层的 N-1 层节点中，描述添加流程的关键就是理解随机层数以及其背后的原理。
参考 & 鸣谢
https://segmentfault.com/a/1190000022028505
到此这篇关于Redis跳跃表添加元素的方法实现的文章就介绍到这了,更多相关Redis跳跃表添加元素内容请搜索萤火虫技术以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持萤火虫技术！
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