# 走近源码：Redis跳跃列表究竟怎么跳

#### skiplist介绍

• 从头节点的最顶层开始，先到节点7。
• 7的下一个节点是39，大于16，因此我们退回到7
• 从7开始，在下一层继续查找，就可以找到16。

• 每个节点都有第一层
• 那么它有第二层的概率是p，有第三层的概率是p*p
• 不能超过最大层数

Redis中的实现是

```/* Returns a random level for the new skiplist node we are going to create.
* The return value of this function is between 1 and ZSKIPLIST_MAXLEVEL
* (both inclusive), with a powerlaw-alike distribution where higher
* levels are less likely to be returned. */
int zslRandomLevel(void) {
int level = 1;
while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF))
level += 1;
return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
}
```

#### Redis中的skiplist

Redis中的skiplist是作为zset的一种内部存储结构

```/* ZSETs use a specialized version of Skiplists */
typedef struct zskiplistNode {
sds ele;
double score;
struct zskiplistNode *backward;
struct zskiplistLevel {
struct zskiplistNode *forward;
unsigned long span;
} level[];
} zskiplistNode;

typedef struct zskiplist {
unsigned long length;
int level;
} zskiplist;

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

skiplist的结构包括头尾指针，长度和当前跳跃列表的层数。

• ele，即节点存储的数据
• 节点的分数score
• 回溯指针是在第一层指向前一个节点的指针，也就是说Redis的skiplist第一层是一个双向列表
• 节点各层级的指针level[]，每层对应一个指针forward，以及这个指针跨越了多少个节点span。span用于计算元素的排名

#### 插入过程

```if (zobj->encoding == OBJ_ENCODING_SKIPLIST) {
zset *zs = zobj->ptr;
zskiplistNode *znode;
dictEntry *de;

de = dictFind(zs->dict,ele);
if (de != NULL) {
/* NX? Return, same element already exists. */
if (nx) {
return 1;
}
curscore = *(double*)dictGetVal(de);

/* Prepare the score for the increment if needed. */
if (incr) {
score += curscore;
if (isnan(score)) {
return 0;
}
if (newscore) *newscore = score;
}

/* Remove and re-insert when score changes. */
if (score != curscore) {
/* Note that we did not removed the original element from
* the hash table representing the sorted set, so we just
* update the score. */
dictGetVal(de) = &znode->score; /* Update score ptr. */
}
return 1;
} else if (!xx) {
ele = sdsdup(ele);
znode = zslInsert(zs->zsl,score,ele);
if (newscore) *newscore = score;
return 1;
} else {
return 1;
}
}
```

```zskiplistNode *zslInsert(zskiplist *zsl, double score, sds ele) {
zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;
unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL];
int i, level;

serverAssert(!isnan(score));
for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
/* store rank that is crossed to reach the insert position */
rank[i] = i == (zsl->level-1) ? 0 : rank[i+1];
while (x->level[i].forward &&
(x->level[i].forward->score < score ||
(x->level[i].forward->score == score &&
sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0)))
{
rank[i] += x->level[i].span;
x = x->level[i].forward;
}
update[i] = x;
}
/* we assume the element is not already inside, since we allow duplicated
* scores, reinserting the same element should never happen since the
* caller of zslInsert() should test in the hash table if the element is
* already inside or not. */
level = zslRandomLevel();
if (level > zsl->level) {
for (i = zsl->level; i < level; i++) {
rank[i] = 0;
update[i]->level[i].span = zsl->length;
}
zsl->level = level;
}
x = zslCreateNode(level,score,ele);
for (i = 0; i < level; i++) {
x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;
update[i]->level[i].forward = x;

/* update span covered by update[i] as x is inserted here */
x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);
update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;
}

/* increment span for untouched levels */
for (i = level; i < zsl->level; i++) {
update[i]->level[i].span++;
}

x->backward = (update[0] == zsl->header) ? NULL : update[0];
if (x->level[0].forward)
x->level[0].forward->backward = x;
else
zsl->tail = x;
zsl->length++;
return x;
}
```

#### 更新过程

```zskiplistNode *zslUpdateScore(zskiplist *zsl, double curscore, sds ele, double newscore) {
zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;
int i;

/* We need to seek to element to update to start: this is useful anyway,
* we'll have to update or remove it. */
for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
while (x->level[i].forward &&
(x->level[i].forward->score < curscore ||
(x->level[i].forward->score == curscore &&
sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0)))
{
x = x->level[i].forward;
}
update[i] = x;
}

/* Jump to our element: note that this function assumes that the
* element with the matching score exists. */
x = x->level[0].forward;
serverAssert(x && curscore == x->score && sdscmp(x->ele,ele) == 0);

/* If the node, after the score update, would be still exactly
* at the same position, we can just update the score without
* actually removing and re-inserting the element in the skiplist. */
if ((x->backward == NULL || x->backward->score < newscore) &&
(x->level[0].forward == NULL || x->level[0].forward->score > newscore))
{
x->score = newscore;
return x;
}

/* No way to reuse the old node: we need to remove and insert a new
* one at a different place. */
zslDeleteNode(zsl, x, update);
zskiplistNode *newnode = zslInsert(zsl,newscore,x->ele);
/* We reused the old node x->ele SDS string, free the node now
* since zslInsert created a new one. */
x->ele = NULL;
zslFreeNode(x);
return newnode;
}
```

#### 删除过程

Redis中skiplist的更新过程还是比较容易理解的，就是先删除再插入，那么我们接下来就看看它是如何删除节点的。

```void zslDeleteNode(zskiplist *zsl, zskiplistNode *x, zskiplistNode **update) {
int i;
for (i = 0; i < zsl->level; i++) {
if (update[i]->level[i].forward == x) {
update[i]->level[i].span += x->level[i].span - 1;
update[i]->level[i].forward = x->level[i].forward;
} else {
update[i]->level[i].span -= 1;
}
}
if (x->level[0].forward) {
x->level[0].forward->backward = x->backward;
} else {
zsl->tail = x->backward;
}
while(zsl->level > 1 && zsl->header->level[zsl->level-1].forward == NULL)
zsl->level--;
zsl->length--;
}
```

#### 总结

skiplist是节点有层级的list，节点的查找过程可以跨越多个节点，从而节省查找时间。

Redis的zset由hash字典和skiplist组成，hash字典负责数据到分数的对应，skiplist负责根据分数查找数据。

Redis中skiplist插入和删除操作都依赖于搜索路径，更新操作是先删除再插入。

#### 推荐阅读

Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees（后台回复skiplist获取pdf）

《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》

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