Redis里跳转链表怎么弄得又快又顺，聊聊那些实用的小技巧和思路

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Redis里的跳表（Skiplist）是个挺有意思的设计，它不像普通链表那样一个个挨着找，而是给自己建了几条“快速通道”，想让跳表操作起来又快又顺，关键就在于怎么用好这些通道，我结合一些开发者的实践讨论（比如知乎上“Redis为什么用跳表而不用平衡树”这类经典问题的回答、GitHub上一些开源代码注释里的思考，以及像《Redis设计与实现》这本书里的描述）,聊聊几个实用的小技巧和思路。

最核心的是理解“层高”的随机化设计。 跳表的速度优势，根本在于高层指针能跳过大量节点，新节点插入时，决定它建几层“快速通道”的不是固定的规则，而是一个随机算法（通常根据幂次定律，越高层概率越低），这个随机化是跳表保持平衡的关键，它从概率上避免了像普通链表那样极端情况下退化成一条直线，实际应用中，我们虽然不能控制随机算法，但要明白：跳表的性能是“统计意义上”的快，不是每次绝对快，这意味着，在需要稳定延迟的极端场景下，跳表可能不是最优选，但对于绝大多数高并发、大数据量的缓存或索引场景，它的平均性能非常出色,且实现比平衡树简单得多。

查找过程要“从高到低，贪心前进”。 跳表的查找逻辑很直观，但写代码时有个细节可以优化：从最高层开始，能往前走就尽量往前走，直到当前层的前方节点比目标值大，才“下楼梯”到下一层，这个过程就像我们找地铁站，先坐快线（高层）到大区域，再换乘普线（低层）去具体地点，在实现时，维护一个更新数组（update array）来记录每一层搜索到的最后一个小于目标值的节点，这个技巧在插入和删除操作中至关重要,它能避免重复遍历。

第三个实用技巧是关于“指针数组”的预分配。 在插入新节点前，搜索过程中我们已经遍历了每一层需要更新的节点，一个常见的优化是，在搜索时就直接记录下这些节点（存到那个更新数组里），而不是等找到位置后再回头一层层找前驱节点，这样，插入时就只需要一次性更新相关指针，减少了重复比较的次数，这个思路在很多跳表的高效实现中都能看到（例如Redis源码中的zslInsert函数），删除操作也是类似的道理，先搜索并记录前置节点,再一次性完成链表节点的摘除。

考虑设置一个“最大层数限制”来平衡内存和性能。 层数越高，跳得越快，但每个节点占用的内存也越多（因为要存储多层的指针），Redis默认的最大层数是32，这个值是对空间和时间的一个折中，在实际业务中，如果我们的数据量特别大（比如上亿条），并且对查询速度有极致要求，可以适当调高这个最大值（虽然Redis本身不支持动态修改，但自己实现跳表时可以考虑），反之，如果数据量不大，或者内存非常紧张，降低最大层数能节省可观的内存开销,这需要根据实际情况做权衡。

利用跳表“天然有序”的特性来优化范围查询。 跳表的所有节点都是按分值排序的，所以做范围查询（比如ZRANGEBYSCORE）特别高效，一旦找到了范围的起始节点，后续只需要在最低层像普通链表一样向后遍历即可，因为链表本身是有序的，相比于平衡树需要复杂的中序遍历，跳表做范围查询的代码更简单，速度也很快，如果你的业务场景中有大量“获取某个分数段的所有数据”这类操作,跳表的这个优势会非常明显。

想让Redis里的跳表（或者自己实现的跳表）用得顺，关键不是死记硬背原理，而是理解其“空间换时间”和“概率平衡”的核心思想，通过优化搜索路径、预分配更新数组、合理设置层高参数，并充分利用其有序性，就能让这个数据结构在合适的场景下发挥出巨大的威力，它没有平衡树那么“重”，却在平均情况下提供了媲美O(logN)的高效操作,这正是Redis选择它作为有序集合底层实现之一的聪明之处。