当前位置: 首页 > news >正文

[Redis面试高频] - zset的底层数据结构

文章目录

  • [Redis面试高频] - zset的底层数据结构
    • 一、引言
    • 二、zset 的底层数据结构
      • 1、zset 的编码方式
        • 1.1、ziplist 编码
        • 1.2、skiplist 编码
      • 1.3、ziplist 编码适用条件
      • 1.4、skiplist 编码适用条件
      • 2、zset 的操作命令
    • 三、zset 的性能考量
      • 1、内存效率
      • 2、搜索效率
    • 四、总结

[Redis面试高频] - zset的底层数据结构

一、引言

Redis 是一个开源的高性能键值数据库,它支持多种类型的数据结构,如字符串、哈希、列表、集合以及有序集合(zset)。在 Redis 的众多数据结构中,有序集合(zset)因其能够存储带有分数的元素,并能够根据分数进行排序而受到广泛应用。本文将深入探讨 Redis 有序集合 zset 的底层数据结构实现。

二、zset 的底层数据结构

1、zset 的编码方式

Redis 中的有序集合 zset 可以通过两种数据结构来实现:压缩列表(ziplist)和跳跃表(skiplist)。

1.1、ziplist 编码

当 zset 的元素数量较少且每个元素的长度较短时,Redis 会使用 ziplist 作为 zset 的底层数据结构。ziplist 是一种紧凑的列表数据结构,它将所有元素存储在一块连续的内存区域中,从而减少了内存的开销。在 ziplist 中,每个 zset 元素由两个节点组成,一个用于存储成员(member),另一个用于存储分数(score)。所有元素按照分数从小到大排序。

1.2、skiplist 编码

当 zset 的元素数量增多或元素长度较长时,Redis 会使用 skiplist 作为 zset 的底层数据结构。skiplist 是一种基于多层有序链表的数据结构,它通过在每个节点中维护多个指向其他节点的指针来提高搜索效率。在 skiplist 中,每个 zset 元素都对应一个节点,节点按照分数从小到大排序。同时,Redis 还使用了一个字典(dict)来存储成员到分数的映射,以支持快速查找特定成员的分数。

1.3、ziplist 编码适用条件

Redis 会选择使用 ziplist 编码 zset 在以下条件满足的情况下:

  • 元素数量限制:当 zset 中保存的元素数量较少,具体来说,少于 128 个元素。
  • 元素长度限制:所有成员(member)的长度都小于 64 字节。

在这两个条件都满足的情况下,Redis 会优先使用 ziplist 作为 zset 的底层数据结构,因为这样可以节省内存并提高处理速度。

1.4、skiplist 编码适用条件

当上述 ziplist 的适用条件不满足时,Redis 会转而使用 skiplist 编码 zset。具体条件包括:

  • 元素数量较多:当 zset 中的元素数量超过 128 个。
  • 元素长度较长:当 zset 中任一成员(member)的长度超过 64 字节。

在这些情况下,使用 skiplist 可以更有效地处理大量数据和较长的成员字符串,同时保持较快的数据操作响应时间。

2、zset 的操作命令

zset 支持多种操作命令,包括但不限于:

  • ZADD:向 zset 添加元素。
  • ZREM:从 zset 删除元素。
  • ZINCRBY:增加 zset 中元素的分数。
  • ZRANK / ZREVRANK:获取元素在 zset 中的排名(按分数升序或降序)。
  • ZRANGE / ZREVRANGE:获取 zset 中指定范围内的元素。
  • ZRANGEBYSCORE:获取 zset 中指定分数范围内的元素。

三、zset 的性能考量

1、内存效率

ziplist 和 skiplist 在不同的场景下有不同的内存效率。ziplist 适合于元素数量少且元素长度短的情况,因为它能够减少内存的开销。而 skiplist 适合于元素数量多或元素长度长的情况,因为它通过多层链表结构提高了搜索效率。

2、搜索效率

ziplist 的搜索效率为 O(N),因为它需要线性地遍历列表来查找元素。而 skiplist 的搜索效率为 O(log N),这得益于其多层链表结构,能够在查找过程中跳过多个元素。

四、总结

Redis 的有序集合 zset 通过 ziplist 和 skiplist 两种底层数据结构实现了高效的数据存储和搜索。ziplist 适合于数据量小且数据长度短的场景,而 skiplist 适合于数据量大或数据长度长的场景。了解这两种数据结构的特点和适用场景对于优化 Redis 的性能至关重要。


版权声明:本博客内容为原创,转载请保留原文链接及作者信息。

参考文章

  • CSDN - Redis面试高频 - zset的底层数据
  • 博客园 - redis zset底层实现原理

http://www.mrgr.cn/news/32914.html

相关文章:

  • windows NGIMX配置WebSocket反向代理
  • 【HBase原理及应用实训课程】第五章 HBase与MapReduce的集成
  • C++编程:利用环形缓冲区优化 TCP 发送流程,避免 Short Write 问题
  • 视频孪生技术在金融银行网点场景中的应用价值
  • golang分布式缓存项目 Day5 分布式节点
  • 计算机网络(10)网络性能
  • 【HTTP】构造HTTP请求和状态码
  • 基于stm32物联网身体健康检测系统
  • 一篇进阶Python深入理解函数之高阶函数与函数式编程
  • 我们如何通过两个关键测试原则,进行自动化 Kubernetes 配置和Secret测试
  • [全网最全]2024华为杯研赛CDEF题成品参考论文+每小问解题代码+可视化结果!
  • 测试面试题:一个项目从0到1,你需要做哪些工作?工作的重点是什么?
  • 2024华为杯E题:高速公路应急车道紧急启用模型
  • 功能测试干了三年,快要废了。。。
  • Global Attention Decoder for Chinese Spelling Error Correction(ACL2021)
  • 【数据结构初阶】链式二叉树接口实现超详解
  • 使用Renesas R7FA8D1BH (Cortex®-M85)和微信小程序App数据传输
  • 大模型终极指南:零基础到精通,一文搞定!
  • Qt窗口——对话框
  • 61. 旋转链表【 力扣(LeetCode) 】
  • MySQL数据库备份与恢复
  • 库函数模块创建
  • 9.安卓逆向-安卓开发基础-安卓四大组件2
  • C++11标准模板(STL)- 常用数学函数 - 计算e的给定幂 (ex)(std::exp, std::expf, std::expl)
  • hadoop大数据平台操作笔记
  • 酒桌上有三种人,从来不敬酒,反而不能小瞧,他们智商很高