身为互联网大厂的后端开发人员，大家在日常开发中大概率会和 Redis 打交道。不知道你有没有遇到过这样的困惑：Redis 查询数据速度为何如此之快？它背后又运用了哪些精妙的数据结构？当面对海量数据的有序存储和高效查询时，你是否思考过 Redis 是如何巧妙应对的？今天，咱们就一起来探索 Redis 底层实现的 “秘密武器”—— 跳跃表。

跳跃表究竟是什么

跳跃表本质是一种随机化的数据结构，基于有序链表构建，并通过在链表上增设多级索引，大幅提升数据查找效率。为了更好地理解，我们先看看普通链表。在普通链表中查找数据，必须从链表头开始，逐个节点遍历，时间复杂度达到 O (n)。以包含 10000 个节点的链表为例，若要查找特定数据，极端情况下需要遍历 10000 次。

而跳跃表创造性地引入多层索引结构。最底层链表包含全部数据节点，每向上一层，节点数量大致减半。查找数据时，从最高层索引开始，根据节点间的大小关系快速定位，跳过大量无关节点。当遇到大于目标值的节点时，切换到下一层索引继续查找，直至在最底层链表找到目标数据。这种方式让查找操作的时间复杂度降低至 O (log n)，极大提高了查找效率。例如同样在 10000 个有序数据中查找，借助跳跃表的索引机制，可能仅需遍历十几次就能锁定目标。

从数据结构角度深入剖析，跳跃表的每个节点可以拥有多个层，即索引层。每个索引层包含一个前向指针 forward 和跨度 span。其中，跨度表示该层跨越的元素数量。层高通过随机数生成，遵循幂次定律，最大层高通常设置为 32 。比如在一个小型跳跃表中，最底层有 10 个节点，第一层索引可能有 5 个节点，第二层索引有 2 - 3 个节点，越往上节点越少，通过这样的结构设计，巧妙地实现了高效查找。

Redis 如何实现跳跃表

Redis 中跳跃表由zskiplistNode和zskiplist两个结构体定义。zskiplistNode代表跳跃表节点，包含成员对象obj、分值score、后退指针backward以及层level信息。其中，level数组记录节点在每一层的前向指针和跨度。zskiplist结构体则代表跳跃表本身，包含头尾节点指针、长度和层高信息，通过这些信息，能对跳跃表进行全面管理。

插入操作

插入新节点时，首先依据随机算法确定新节点的层高。该算法通过随机数决定新节点层数，保证跳跃表结构的随机性和平衡性。随后从最高层开始，沿索引链表搜索插入位置。在搜索过程中，用update数组记录每一层需要调整的前置节点。确定插入位置后，创建新节点，并依据update数组和rank数组更新新节点在各层的跨度和前向指针，确保新节点融入跳跃表结构。

假设我们要向一个已有的 Redis 跳跃表插入一个新元素，首先随机生成新节点的层高，比如随机结果为 3 层。接着从最高层（假设当前最高层为 5 层）开始搜索，在第 5 层发现新元素应插入在节点 A 和节点 B 之间，记录下节点 A 在update数组中对应第 5 层的位置；下降到第 4 层继续搜索，确定新元素在第 4 层也应插入在类似位置，同样记录对应节点；直到第 3 层（新节点层高所在层）完成搜索和记录。然后创建新节点，根据update数组中记录的节点，更新新节点在各层的前向指针和跨度，让新节点成功插入跳跃表中，维持跳跃表的有序性和结构完整性。

查找操作

查找数据时，从最高层开始，沿着链表前进。在每一层，比较当前节点的score值与目标值大小。若当前节点score小于目标值，继续沿当前层链表前进；若大于目标值，切换到下一层继续查找。重复此过程，直至在最底层链表找到目标数据，或确定目标数据不存在。

例如在一个多层跳跃表中查找score值为 50 的数据，从最高层开始，遇到第一个节点score为 30，继续前进；下一个节点score为 70，大于 50，于是下降到下一层；在次高层继续搜索，重复上述比较过程，逐步缩小查找范围，最终在最底层链表找到目标数据或者确定表中不存在该数据。

跳跃表的实际应用场景

Redis 有序集合

跳跃表为 Redis 有序集合提供了强大的数据存储与检索能力，支持按score排序的插入、查询、范围查询、计数等操作。在排行榜类应用中，使用 Redis 有序集合配合跳跃表，能轻松实现实时排行榜功能。例如，游戏排行榜通过跳跃表快速定位玩家排名，高效更新玩家分数，确保排行榜的实时性和准确性。

当游戏中有新玩家分数产生或者已有玩家分数更新时，Redis 利用跳跃表高效的插入操作，快速将新分数按照score值有序插入到有序集合中。在查询排行榜时，借助跳跃表对数级别的查找时间复杂度，能够迅速定位特定排名范围的玩家分数，实现排行榜的快速展示。

数据库索引

跳跃表同样能作为数据库中有序数据的索引结构，实现快速查找与范围查询。MySQL 8.0 中的 InnoDB 引擎引入跳跃表作为全文索引实现，借助跳跃表高效的查找和范围查询能力，大幅提升数据库查询性能，优化海量数据的处理效率。

在数据库中，当需要对大量文本数据进行全文检索时，传统索引方式可能效率低下。而跳跃表通过多层索引结构，能够快速定位包含特定关键词的数据行，在范围查询时，比如查找某个时间段内的数据，也能快速通过跳跃表的索引层级进行筛选，减少数据扫描范围，提高查询效率。

分布式系统

在分布式系统中，跳跃表可用于构建路由表，依据节点 ID 快速定位服务节点。在 Consistent Hashing 算法实现中，引入跳跃表能优化查找性能，减少节点定位时间，提升系统整体响应速度。

在分布式集群环境下，有大量的服务节点，当客户端请求某个服务时，需要快速找到对应的服务节点。通过将节点 ID 构建成跳跃表结构，在查询时可以利用跳跃表的快速查找特性，快速定位到负责处理该请求的服务节点，避免了逐个节点遍历的低效操作，提高了分布式系统的整体性能。

总结

通过今天的分享，相信大家对 Redis 跳跃表有了更深入的认识。在实际开发中，深入理解 Redis 底层数据结构，不仅能帮助我们优化代码性能，还能拓宽技术视野。希望各位后端开发小伙伴，在日常工作中多探索 Redis 的底层原理，将理论知识运用到实际项目里。要是你在 Redis 开发过程中有任何经验或疑问，欢迎在评论区留言分享！