当前位置: 首页 > news >正文

缓存-Redis-数据结构-redis哪些数据结构是跳表实现的?

Redis 中,跳表(Skip List) 被用于实现 有序集合(Sorted Set) 数据结构。以下是对此实现的详细解释:

Redis中的有序集合(Sorted Set)

有序集合(Sorted Set),简称 ZSET,是一种将成员与分数(score)关联的集合,成员按照分数的升序或降序排列。与普通集合不同,有序集合中的每个成员都是唯一的,并且可以通过分数进行高效的排序和范围查询。

内部实现

Redis中的有序集合采用了 双重数据结构 以实现高效的操作:

  1. 字典(Dictionary)

    • 用于实现 哈希表(Hash Table),提供对成员的 O(1) 时间复杂度的查找。
    • 该字典将成员(成员名称)映射到其对应的分数。
  2. 跳表(Skip List)

    • 用于维护成员按分数排序的顺序,支持范围查询和有序遍历。
    • 跳表的结构允许在 O(log N) 时间复杂度内进行插入、删除和查找操作。

跳表的作用

  • 高效的有序操作

    • 跳表允许快速地进行范围查询(如获取分数在某个范围内的所有成员)、按排名获取成员等操作。
    • 由于跳表的层级结构,搜索操作可以在平均 对数时间 内完成,确保在大规模数据集下依然具备高性能。
  • 动态调整

    • 跳表的层级结构是动态调整的,随着数据的插入和删除,跳表能够自动调整其结构以保持平衡和高效。

小型有序集合的优化

对于较小的有序集合,Redis可能会选择更为紧凑的数据结构以节省内存和提高效率。例如:

  • 压缩列表(Ziplist)
    • 在有序集合较小且分数和成员长度较短时,Redis可能会使用压缩列表来存储有序集合,以减少内存占用。
    • 但是,一旦有序集合的大小或复杂度超过某个阈值,Redis会自动转换为字典加跳表的实现方式,以确保性能。

为什么选择跳表而不用B+树?

尽管 B+树 在某些应用场景下表现出色,但Redis选择使用跳表来实现有序集合主要基于以下原因:

  1. 实现简单性

    • 跳表的实现相对简单,尤其是在动态调整和并发控制方面,比B+树更易于实现和维护。
  2. 性能优势

    • 跳表在多线程或高并发环境下表现出良好的性能,因为它们可以更容易地进行局部锁定或无锁操作。
    • 跳表的随机化特性使其在实际操作中能够保持平衡,提供稳定的O(log N)时间复杂度。
  3. 内存效率

    • 跳表在内存中的布局相比B+树更加紧凑,减少了节点间的空间浪费。
    • 由于Redis是一个内存数据库,内存效率是一个关键考虑因素。
  4. 动态调整的灵活性

    • 跳表能够更灵活地应对动态数据的插入和删除,保持高度的平衡和优化,而无需像B+树那样进行复杂的节点分裂和合并操作。

其他数据结构中的跳表使用

在Redis的实现中,跳表 主要用于 有序集合(Sorted Set)。其他主要数据结构如字符串(String)、列表(List)、集合(Set)、哈希(Hash)等,并不直接依赖于跳表:

  • 字符串(String):简单的键值对存储。
  • 列表(List):双向链表或压缩列表实现。
  • 集合(Set):哈希表或压缩列表实现。
  • 哈希(Hash):哈希表或压缩列表实现。

总结

在Redis中,跳表有序集合(Sorted Set) 的核心实现数据结构,提供了高效的有序操作和动态调整能力。跳表的选择基于其实现简单性、性能优势、内存效率以及对动态数据处理的灵活性,使其成为Redis在实现有序集合时的理想选择。

相关文章:

缓存-Redis-数据结构-redis哪些数据结构是跳表实现的?

在 Redis 中,跳表(Skip List) 被用于实现 有序集合(Sorted Set) 数据结构。以下是对此实现的详细解释: Redis中的有序集合(Sorted Set) 有序集合(Sorted Set&#xff0…...

Linux 系统错误处理简介

Linux 系统错误处理简介 1. errno:错误代码的载体2. strerror():错误信息的翻译官3. perror():便捷的错误信息输出4. 系统调用与库函数的区别5. 错误处理的最佳实践 在 C/C 程序开发中,我们经常需要处理各种错误情况 Linux 系统提…...

逐笔成交逐笔委托Level2高频数据下载和分析:20250122

逐笔委托逐笔成交下载 链接: https://pan.baidu.com/s/1WP6eGLip3gAbt7yFKg4XqA?pwd7qtx 提取码: 7qtx Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载 通过Level2逐笔成交和逐笔委托这种每一笔的毫秒级别的数据可以分析出很多有用的点,包括主力意图,虚假动作&…...

第18个项目:微信开发入门:获取access_token的Python源码

源码下载地址:https://download.csdn.net/download/mosquito_lover1/90301829 功能特点: 输入AppID和AppSecret,点击按钮后异步获取access_token 1、自动保存功能: 当用户输入或修改 AppID 和 AppSecret 时自动保存 获取到新的 access_token 时自动保存 所有数据都保存在…...

如何将自己本地项目开源到github上?

环境: LLMB项目 问题描述: 如何将自己本地项目开源到github上? 解决方案: 步骤 1: 准备本地项目 确保项目整洁 确认所有的文件都在合适的位置,并且项目的 README.md 文件已经完善。检查是否有敏感信息&#xff0…...

Windows远程连接Docker服务

问题背景 本地开发了一个SpringBoot项目,想通过Docker部署起来,我本地是Window11系统,由于某些原因不能虚拟化并且未安装Docker-Desktop,所以我在想有没有办法本地不需要虚拟化也不需要安装Docker-Desktop来实现支持Docker命令远…...

在Qt中实现点击一个界面上的按钮弹窗到另一个界面

文章目录 步骤 1:创建新窗口类步骤 2:设计窗口的 UI步骤 3:设计响应函数 以下是一个完整的示例,展示在Qt中如何实现在一个窗口中通过点击按钮弹出一个新窗口。 步骤 1:创建新窗口类 假设你要创建一个名为 WelcomeWidg…...

嵌入式知识点总结 ARM体系与架构 专题提升(一)-硬件基础

嵌入式知识点总结 ARM体系与架构 专题提升(一)-硬件基础 目录 1.NAND FLASH 和NOR FLASH异同 ? 2.CPU,MPU,MCU,SOC,SOPC联系与差别? 3.什么是交叉编译? 4.为什么要交叉编译? 5.描述一下嵌入式基于ROM的运行方式和基于RAM的运行方式有什么区别? 1…...

全氟醚橡胶发展前景:高性能密封材料的璀璨之星

在当今科技飞速发展的时代,各类高性能材料不断涌现,全氟醚橡胶便是其中一颗闪耀的明珠。它以其卓越的性能和广泛的应用领域,在众多关键行业中发挥着不可或缺的作用,展现出巨大的市场潜力和发展前景。 一、引言 全氟醚橡胶&#…...

Android程序中使用FFmpeg库

目录 前言 一、环境 二、创建APP 三. 添加FFmpeg库文件到app中 1. 复制ffmpeg头文件和so库到app中 2. 修改CMakeLists.txt文件内容. 3. 修改ffmpeglib.cpp 文件内容 4. 修改NativeLib.kt 文件添加方法和加载库 5. 调用 四. 增加解析视频文件信息功能 总结 前言 前面…...

Spring 依赖注入详解:创建 Bean 和注入依赖是一回事吗?

1. 什么是依赖注入(Dependency Injection,DI)? 依赖注入 是 Spring IoC(控制反转)容器的核心功能。它的目标是将对象的依赖(如其他对象或配置)从对象本身中剥离,由容器负…...

【动态规划】落花人独立,微雨燕双飞 - 8. 01背包问题

本篇博客给大家带来的是01背包问题之动态规划解法技巧. 🐎文章专栏: 动态规划 🚀若有问题 评论区见 ❤ 欢迎大家点赞 评论 收藏 分享 如果你不知道分享给谁,那就分享给薯条. 你们的支持是我不断创作的动力 . 王子,公主请阅🚀 要开心要快乐顺便…...

浅说树上差分——点差分

我们前面也学过差分,现在的话我们就把他放到树上来做。因为这是树,所以会有点和边之分,所以树上差分也会分为 点差分 和 边差分 。 引入 树上差分其实和线性差分没有什么区别,只不过是放到了树上的两点,而他们之间的…...

All in大模型!智能座舱语音交互决胜2025

大模型加速上车,AI智能座舱竞争更显白热化。 诚然,在语言大模型为核心的多模态能力加持下,智能语音助理能够理解复杂的语言指令,实现知识问答、文本生成等,以及根据上下文进行逻辑推理,提供更智能、准确的…...

windows git bash 使用zsh 并集成 oh my zsh

参考了 这篇文章 进行配置,记录了自己的踩坑过程,并增加了 zsh-autosuggestions 插件的集成。 主要步骤: 1. git bash 这个就不说了,自己去网上下,windows 使用git时候 命令行基本都有它。 主要也是用它不方便&…...

Git进阶笔记系列(01)Git核心架构原理 | 常用命令实战集合

读书笔记:卓越强迫症强大恐惧症,在亲子家庭、职场关系里尤其是纵向关系模型里,这两种状态很容易无缝衔接。尤其父母对子女、领导对下属,都有望子成龙、强将无弱兵的期望,然而在你的面前,他们才是永远强大的…...

IDEA导入Maven工程不识别pom.xml

0 现象 把阿里 sentinel 项目下载本地后,IDEA 中却没显示 maven 工具栏。 1 右键Maven Projects 点击IDEA右侧边栏的Maven Projects,再点击: 在出现的选择框中选择指定的未被识别的pom.xml即可: 2 Add as maven project 右键p…...

AT8870单通道直流电机驱动芯片

AT8870单通道直流电机驱动芯片 典型应用原理图 描述 AT8870是一款刷式直流电机驱动器,适用于打印机、电器、工业设备以及其他小型机器。两个逻辑输入控制H桥驱动器,该驱动器由四个N-MOS组成,能够以高达3.6A的峰值电流双向控制电机。利用电流…...

计算机视觉算法实战——实体物体跟踪

✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨ ✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨ ✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连✨ ​ ​​​​​​​ ​ 1. 领域介绍✨✨ 实体物体跟踪(Object Tracking)是计算机视觉领域中的一个重要研究方向&#x…...

网络协议如何确保数据的安全传输?

网络协议作为计算机网络通信的基石,其设计不仅旨在实现数据的有效传输,更在于确保数据在传输过程中的安全性。对于网络协议如何保障数据安全传输,是很多企业和网络IT部门的重点,本文将从多方面概述相关方法。 加密与解密机制 1. …...

模型参数、模型存储精度、参数与显存

模型参数量衡量单位 M:百万(Million) B:十亿(Billion) 1 B 1000 M 1B 1000M 1B1000M 参数存储精度 模型参数是固定的,但是一个参数所表示多少字节不一定,需要看这个参数以什么…...

【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素

HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...

MySQL JOIN 表过多的优化思路

当 MySQL 查询涉及大量表 JOIN 时,性能会显著下降。以下是优化思路和简易实现方法: 一、核心优化思路 减少 JOIN 数量 数据冗余:添加必要的冗余字段(如订单表直接存储用户名)合并表:将频繁关联的小表合并成…...

站群服务器的应用场景都有哪些?

站群服务器主要是为了多个网站的托管和管理所设计的,可以通过集中管理和高效资源的分配,来支持多个独立的网站同时运行,让每一个网站都可以分配到独立的IP地址,避免出现IP关联的风险,用户还可以通过控制面板进行管理功…...

Spring AI Chat Memory 实战指南:Local 与 JDBC 存储集成

一个面向 Java 开发者的 Sring-Ai 示例工程项目,该项目是一个 Spring AI 快速入门的样例工程项目,旨在通过一些小的案例展示 Spring AI 框架的核心功能和使用方法。 项目采用模块化设计,每个模块都专注于特定的功能领域,便于学习和…...

深入解析光敏传感技术:嵌入式仿真平台如何重塑电子工程教学

一、光敏传感技术的物理本质与系统级实现挑战 光敏电阻作为经典的光电传感器件,其工作原理根植于半导体材料的光电导效应。当入射光子能量超过材料带隙宽度时,价带电子受激发跃迁至导带,形成电子-空穴对,导致材料电导率显著提升。…...

拟合问题处理

在机器学习中,核心任务通常围绕模型训练和性能提升展开,但你提到的 “优化训练数据解决过拟合” 和 “提升泛化性能解决欠拟合” 需要结合更准确的概念进行梳理。以下是对机器学习核心任务的系统复习和修正: 一、机器学习的核心任务框架 机…...

react菜单,动态绑定点击事件,菜单分离出去单独的js文件,Ant框架

1、菜单文件treeTop.js // 顶部菜单 import { AppstoreOutlined, SettingOutlined } from ant-design/icons; // 定义菜单项数据 const treeTop [{label: Docker管理,key: 1,icon: <AppstoreOutlined />,url:"/docker/index"},{label: 权限管理,key: 2,icon:…...

算法刷题-回溯

今天给大家分享的还是一道关于dfs回溯的问题&#xff0c;对于这类问题大家还是要多刷和总结&#xff0c;总体难度还是偏大。 对于回溯问题有几个关键点&#xff1a; 1.首先对于这类回溯可以节点可以随机选择的问题&#xff0c;要做mian函数中循环调用dfs&#xff08;i&#x…...

Copilot for Xcode (iOS的 AI辅助编程)

Copilot for Xcode 简介Copilot下载与安装 体验环境要求下载最新的安装包安装登录系统权限设置 AI辅助编程生成注释代码补全简单需求代码生成辅助编程行间代码生成注释联想 代码生成 总结 简介 尝试使用了Copilot&#xff0c;它能根据上下文补全代码&#xff0c;快速生成常用…...