Redis那些算法其实没那么难，跟着我慢慢聊聊它们的原理和应用吧

Redis的万能储物柜

咱们得知道Redis本质上是一个巨大的“键值对”字典，你可以把它想象成一个超大的储物柜，你告诉管理员（Redis）一个钥匙（Key）的名字，他就能瞬间从成千上万个格子里找到对应的那个，并把里面的东西（Value）拿给你，这个“瞬间找到”的本事，靠的就是哈希表。

想象一下,如果一个储物柜没有编号，你要找一个叫“我的暑假作业”的钥匙，你得从第一个格子一直翻到最后一个，那得多慢啊！哈希表解决了这个问题，它用一个特殊的函数（哈希函数），把你的Key（我的暑假作业”）计算成一个数字，这个数字直接对应储物柜的某个编号，这样，管理员一步就能走到那个格子面前。

这里有个小问题：万一两个不同的Key（我的暑假作业”和“我的日记本”）被计算成了同一个编号怎么办？这不就冲突了吗？Redis很聪明，它用了“拉链法”来解决，就像同一个储物柜编号下，它不是一个格子，而是一个小挂钩，可以挂多个钥匙，当发生冲突时，它就把新钥匙挂在同一个编号的挂钩上，查找的时候，先找到编号，再在这个小小的挂钩上挨个对比一下具体的钥匙名就行了，因为每个挂钩上的钥匙通常很少，所以速度依然飞快。

这个哈希表是Redis存储所有数据的基础,理解了它，你就明白了Redis为什么能“快如闪电”地定位数据。

跳跃表：给有序链表装上“电梯”

Redis有一种数据类型叫“有序集合”（ZSET），比如可以用来做游戏排行榜，分数是排序的依据，那它是怎么实现快速排序和范围查找的呢？比如我想找分数在100到200之间的所有玩家，如果用一个普通的链表，我得从头走到尾，太慢了。

Redis用的是跳跃表，这个算法特别形象，想象一栋几十层高的楼，楼梯就是普通的链表，从一楼爬到顶楼很累，但如果我们给这栋楼加几部电梯呢？比如一部电梯每层都停（相当于基础链表），一部电梯隔两层停一次，一部电梯隔四层停一次，还有一部直接从一楼到顶楼。

你想从1楼去20楼,最优的策略是什么？你先坐那部直达顶楼的电梯，它可能停在16楼（因为20楼没到顶楼），然后你换乘那部隔四层停的电梯，它可能停在20楼，你就到了，这个过程你只经过了16楼和20楼两个节点，而不是爬20层楼梯。

跳跃表就是这个原理,它在普通链表的基础上，建立了多级“索引”（就是那些隔层停的电梯），这样在查找时，可以从最高层的索引开始，大步跳跃，逐步缩小范围，最终精确定位，这使得在有序集合里，无论是查找单个元素还是查询一个分数区间，效率都非常高，它比一些复杂的平衡树实现起来简单，但效果却出奇的好。

渐进式Rehash：给飞行中的飞机换引擎

Redis的哈希表虽然快,但当储物柜快满的时候，查找效率会下降（因为挂钩上的钥匙会变多），这时候就需要扩容，也就是换一个更大的储物柜，但Redis是单线程的，如果它停下来，把旧柜子里成千上万的钥匙一口气全部搬到新柜子，那在这段时间内，所有来找它存取东西的用户都得干等着，服务就中断了。

这就像给一架正在飞行的飞机换引擎,不能让它先降落，Redis的解决办法是渐进式Rehash。

它这样做：首先准备好一个新的大储物柜（新哈希表），它并不一次性搬完，而是“挤时间”慢慢搬，每当有用户来请求一个操作（比如读取、写入“我的暑假作业”），Redis在完成这个操作的同时，会“顺便”把旧柜子里这个钥匙对应的格子，以及它旁边的几个格子里的东西，搬到新柜子里去，这样，每次请求只带来一点点额外的搬运工作量，用户几乎感觉不到延迟。

在这段搬迁期间,数据会存在于两个柜子里，查找的时候，Redis会同时查两个柜子，新增的数据则会直接放进新柜子，随着时间的推移，旧柜子里的东西被一点点搬空，直到某个时刻，Redis就会把旧柜子扔掉，完全使用新柜子。

这个设计非常精妙,它保证了Redis在应对数据增长时，能够平滑地过渡，维持高性能服务，不会出现卡顿。

简单总结一下

你看,我们聊了三个核心点：用哈希表实现快速定位，用跳跃表实现高效的范围查询和排序，用渐进式Rehash来实现平滑扩容，这些算法背后的思想并不神秘，都是为了解决非常实际的问题：如何更快、更稳定。

Redis的聪明之处就在于,它没有一味追求最复杂的算法，而是选择了在简单和高效之间取得最佳平衡的方案，理解了这些，你再看Redis，它就不再是一个黑盒子，而是一个设计巧妙的精密仪器了，希望这次的闲聊，能让你对Redis有更亲切的认识。