ZSkipList - 跳表

ZSkipList 在redis中的使用场景只有一个，那就是作为Zset的使用。ZSkipList的性能可以保证在查找，删除，添加等操作的时候在对数期望时间内完成，这个性能是可以和平衡树相比较的，而且在实现方面比平衡树要优雅。缺点是需要的存储空间较大，属于利用空间来换取时间的数据结构。

ZSkipList结构定义

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

typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    unsigned long length;
    int level;
} zskiplist;

• ele 持有数据
• score 节点数据对应的分数，节点之间凭分数升序排列
• backward 指针，指向节点的前一个紧邻节点
• level 用于记录所有节点（除头节点外）；每个节点中最多持有32个zskiplistLevel结构，实际数量在节点创建时，按幂次定律随机生成，每个zskiplistLevel中有两个字段
  • forward 指向比自己分数高的某个节点（不一定是紧邻的），并且，若当前zskiplistLevel 实例在 level[] 中的索引为x， 则其forward指向的节点，其level[] 字段的容量至少是x+1
  • span 代表forward字段指向的节点，距离当前节点的距离，紧邻的两个节点之间的距离定义为1

ZSkipList 与平衡树、哈希表的比较

ZSkipList 和各种平衡树（如AVL，红黑树等）的元素是有序排列的，而哈希表不是有序的。因此哈希表不适合做范围查找。
在做范围查找时，平衡树比ZSkipList操作复杂。平衡树上，找到小值后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其他不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造，这里的中序遍历并不容易实现。而ZSkipList只需要找到小值后，对第一层链表进行若干步的遍历就可以实现
平衡树的插入和删除可能引发子树的调整，逻辑复杂，而ZSkipList的插入和删除只需要修改相邻节点的指针，操作简单又快速
从内存占用来说，ZSkipList比平衡树更灵活
查找单个key，ZSkipList和平衡树的时间复杂度都为O(log n)，大体相当
从算法实现难度来比较，ZSkipList比平衡树要简单