面试题：为什么 Redis Zset 用跳表实现而不是红黑树？B+树？

Redis 选择跳表（Skip List）作为 Zset 的底层实现，而不是红黑树或 B+ 树，主要基于以下几个原因：

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1. 性能方面的考量

• 查询性能：
  • 跳表的查询、插入、删除操作的时间复杂度都是 O(log N)，与红黑树和 B+ 树相当。
  • 跳表通过多级索引实现了类似二分查找的效果，虽然常数项比红黑树稍大，但在实际应用中性能差距不大。
• 范围查询：
  • 跳表在范围查询（如 ZRANGE、ZRANGEBYSCORE）时非常高效，因为跳表是一个有序链表，遍历相邻节点的时间复杂度是 O(1)。
  • 红黑树和 B+ 树虽然也支持范围查询，但实现起来相对复杂，尤其是红黑树需要中序遍历，效率不如跳表。
• 插入和删除性能：
  • 跳表的插入和删除操作只需要调整相邻节点的指针，实现简单且高效。
  • 红黑树和 B+ 树在插入和删除时需要进行复杂的旋转操作（红黑树）或节点分裂与合并（B+ 树），实现复杂且性能开销较大。

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2. 实现复杂度

• 跳表的实现简单：
  • 跳表的实现比红黑树和 B+ 树简单得多。跳表的核心是多级索引，代码实现直观，调试和维护成本低。
  • 红黑树和 B+ 树的实现涉及复杂的平衡操作（如旋转、颜色调整、节点分裂与合并），代码复杂且容易出错。
• Redis 的设计哲学：
  • Redis 的核心设计目标之一是简单高效。跳表的实现复杂度低，符合 Redis 的设计哲学，而红黑树和 B+ 树的复杂性会引入额外的维护成本。

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3. 内存占用

• 跳表的内存占用：
  • 跳表通过概率性（随机化）的方式建立索引层，平均每个节点只需要 1.33 个指针（相比红黑树的 2 个指针），内存占用相对较少。
  • 红黑树每个节点需要存储左右子节点指针、颜色标志等信息，内存占用较高。
  • B+ 树虽然适合磁盘存储（减少 I/O 次数），但在内存中使用时，节点分裂与合并会带来额外的内存开销。

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4. 适用场景

• 跳表适合内存数据结构：
  • Redis 是一个内存数据库，跳表作为一种内存友好的数据结构，非常适合 Redis 的使用场景。
  • B+ 树更适合磁盘存储的场景（如数据库索引），因为它的设计目标是减少磁盘 I/O 次数，而在内存中，B+ 树的优势并不明显。
• 红黑树的局限性：
  • 红黑树虽然查询性能优秀，但在范围查询和并发场景下不如跳表高效。跳表通过多级索引可以更好地支持范围查询，且更容易实现无锁并发。

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5. 并发性能

• 跳表的并发优势：
  • 跳表的结构更容易实现无锁并发（如 Redis 6.0 引入的多线程 I/O），因为跳表的插入和删除操作只需要调整局部指针。
  • 红黑树和 B+ 树在并发场景下需要复杂的锁机制来保证一致性，实现起来更加困难。

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6. 总结：Redis 选择跳表的原因

特性	跳表 (Skip List)	红黑树 (Red-Black Tree)	B+ 树 (B+ Tree)
查询性能	O(log N)	O(log N)	O(log N)
插入/删除性能	O(log N)，实现简单	O(log N)，实现复杂	O(log N)，实现复杂
范围查询性能	O(log N + M)，高效	O(log N + M)，需要中序遍历	O(log N + M)，适合磁盘存储
实现复杂度	简单	复杂	复杂
内存占用	较低	较高	较高
并发支持	容易实现无锁并发	需要复杂锁机制	需要复杂锁机制
适用场景	内存数据结构，适合 Redis	通用场景，但复杂	磁盘存储，适合数据库索引

• 最终选择：
  Redis 选择跳表是因为它在查询、插入、删除、范围查询等操作上性能均衡，实现简单，内存占用低，且适合内存数据库的使用场景。虽然红黑树和 B+ 树在某些方面也有优势，但跳表的综合特性更符合 Redis 的需求。