1.redis 码解zset详解：排行榜绝佳选择
2.Redis干货 | 五种常用类型之ZSet特殊数据类型详解
3.读懂Redis：从源码分析其跳表实现
4.redis源码阅读--跳表解析
5.Redis 实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析
6.关于redis中的zset（sorted set）

redis zset详解：排行榜绝佳选择

       Redis ZSET详解：排行榜实现的关键

       在我们的新应用中，为了提升搜索功能的码解专业度，我们利用Redis的码解有序集合ZSET实现了热门搜索词汇的展示。ZSET结合分数排序机制，码解使得它在实时排行场景中表现出色，码解例如热搜词汇的码解装修无忧 源码实时更新。

       ZSET底层结构由ziplist、码解listpack（7.0后被skiplist替代）或skiplist动态决定，码解这有助于内存管理和性能优化。码解通过调整zset-max-ziplist-entries和zset-max-ziplist-value参数，码解我们可以根据数据量调整数据结构。码解

       在命令行中，码解我们可以监控和调整ZSET配置，码解如查看当前的码解配置参数，以及使用zrevrange等命令进行数据操作。码解例如，zrevrange用于根据分数从大到小排序，这对于排行榜的展示非常有效。

       在实现热搜词汇功能时，我们采用每个搜索词作为ZSET成员，搜索次数作为分数，每次搜索增加分数，从而实时更新热搜榜。这既简单又直观，提高了用户体验。

       总结来说，通过Spring Boot和Redis的ZSET，我们实现了高效且易扩展的热搜词汇功能，这不仅提升了搜索体验，也强化了产品的专业形象。

Redis干货 | 五种常用类型之ZSet特殊数据类型详解

       小白：伟哥，Java中的bcd编码源码set是无序的，Redis中可以带顺序吗？

       伟哥：可以，不叫set了，叫zset。

       SortedSet又叫zset，它是Redis提供的特殊数据类型，是一种特殊的set类型，继承了set不可重复的特点，并在set基础上为每个值添加一个分数，用来实现值的有序排列。

       明白它的特点后，接下来，伟哥操作一下此数据类型的常用相关指令。

       zadd：将一个或者多个元素及其对应的分数添加到集合中。比如：

       zcard：返回元素的个数，如果key不存在，则返回0。

       zcount：返回分数在区间之间的个数。

       zrange：返回指定下标范围内正序排列的值，start下标从0开始，查询所有范围是0到-1。

       zrevrange：返回指定下标范围倒序的值，start下标从0开始，查询所有范围是0到-1。

       zrangebyscore：返回指定分数区间元素的信息，可以返回分数，可以进行分页，limit offset count，offset指的是元素的下标从0开始，count指返回的元素个数，按正序返回。

       zrevrangebyscore：与zrangebyscore相比，养生源码不同是倒序。

       zrank zrevrank：zrank可以返回元素的正序名次，名次从0开始，第1名返回0。zrevrank可以返回元素的倒序名次，名次也是从0开始，第1名返回0。

       zincrby zscore：zincrby增加指定元素的分数，zscore查询指定元素的分数。返回删除成功元素个数。

       zremrangebyrank zremrangebyscore：zremrangebyrank按排名次删除，start从0开始。

       zremrangebyscore：按分数区间删除。

       只要涉及到排名、投票等场景都可以用zset。比如在微信上给邻居小朋友投票。

       伟哥举一个例子：我们经常在微信上给邻居小朋友投票。现在你对ZSet特殊数据类型了解了吗？如果你有不明白的地方，可以在评论区留言哦。

读懂Redis：从源码分析其跳表实现

       要深入理解Redis中跳表的奥秘，首先，我们从理想化的跳表概念开始。跳表作为一种多层级有序链表，旨在提供高效的有序集合操作，如zrange和zrevrange。它的设计旨在通过空间换时间，以O(log_2 n)的时间复杂度进行查找，但删除和增加操作可能导致结构变动，这在理想情况下需要复杂的重构。

       Redis在实践中对跳表进行了优化，以牺牲一定程度的blog源码 郭复杂性来节省内存。它限制了跳表的最高层级为，并根据节点数量和字符串长度选择是否使用跳表。Redis的跳表设计重点在于第一个层级的元素，这使得范围查询极其高效，而这是其他数据结构难以比拟的特性。

       当添加新元素到zset对象时，会根据特定条件（zset_max_ziplist_entries和zset_max_ziplist_value）决定是否转换为跳表。通过配置Redis的配置文件，用户可以调整这些参数以适应不同的需求。

       总的来说，Redis的跳表实现是内存与性能之间的一种平衡，它在有序集合操作中发挥着关键作用，同时为高效查询提供了基础。对于希望系统学习C/C++、Linux系统和深入理解高性能存储的读者，可以关注我们的公众号《Lion 莱恩呀》获取更多技术内容，包括白金学习卡，覆盖基础架构、golang云原生等领域。

redis源码阅读--跳表解析

       跳表是 Redis 中实现 zset 和 set 功能的关键数据结构。通过在链表基础上构建多级索引，跳表有效提升了查找效率，且其实现相较于红黑树更为简洁，无需大量精力来维持树的平衡。跳表节点具有顺序排列的特性，支持范围查询。

       跳表的构成包括头结点、尾节点、长度以及索引层数。每一个节点包含数据 robj、分数 score 用于排序、java跳跃源码上一节点指针 prev 用于反向遍历，以及多层索引信息 levels。各层索引 skiplistlevel 包括该层索引中节点指向的下一个节点指针 next 和间隔 span。节点的索引层数通过随机数生成，设计思路为使用第 n 级索引是使用第 n-1 级索引概率的 1/4，最多使用 级索引。使用如此设计可确保即便用到最高层级，所持数据量也足够大，无需担心索引不足。

       跳表按照 score 和 robj 的大小进行排序，因此节点有序，支持范围查找。插入节点时，首先找到新节点可以插入的位置，即比新节点小的最大节点。此过程从最高层索引开始，使用 update 数组记录各层索引中节点的前一节点位置，以及 rank 数组记录 update 节点到 header 的间隔 span。新节点插入后，更新 prev 指针、tail 指针、跳表长度等信息。

       删除节点同样遵循类似的逻辑，先查找节点的前一个节点，然后删除目标节点。在删除过程中，需要检查节点的下一节点是否为待删除数据，并调整节点连接和更新跳表的 level 值。当某层索引中节点的 next 指针变为 nil 时，该层索引已无用，可将 level 减一。最后，更新跳表长度。

       虽然跳表概念看似复杂，但通过理解其多级索引机制，其余操作如范围查询、排名查询等将变得相对简单。在实际应用中，可通过阅读 Redis 源码中的 t_zset.c 和 redis.h 文件，了解跳表的具体实现。然而，更难的是将这些抽象概念转化为清晰、易于理解的文档，绘制图表对于深入理解跳表的逻辑非常有帮助。

Redis 实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析

       跳表（Skip List）是一种基于随机化的高效数据结构，旨在加速查找操作。它通过多层索引来实现快速搜索，与平衡树相比，插入、删除和查找操作的平均时间复杂度均为O(log n)，构建更为简便。跳表结构类似链表，每个节点不仅存储元素值，还包含指向对应层次的下一个节点的指针，实现跳跃式访问。每一层的链表是下一层的子集，形成多级结构，优化搜索路径，同时保持高效性和简洁性。跳表支持范围查询、插入、删除、查找、合并等高级操作，适用于搜索引擎、缓存、排序等场景。

       在Redis中，有序集合（Sorted Set）正是基于跳表实现的。每个有序集合包含一个跳表，每个节点存储元素的成员值和score值，以及指向其他节点的指针。元素按照score值从小到大排序，使得跳表中节点同样按照此规则排序。跳表通过随机生成多级索引来支持有序集合的高效操作，例如范围查询、排名和集合操作等。Redis选择跳表而非平衡树，是基于其在性能与内存使用之间的良好平衡。

       跳表在Redis的实现涉及多个方面，从结构定义到操作实现。数据结构定义在`server.h`文件中，具体操作实现在`t_zset.c`文件中。节点创建与释放关注于指定key、score和节点的层次（层高）。跳表初始化涉及分配内存并创建头节点，并进行相关初始化。插入、删除和更新节点涉及节点间复杂但高效的指针操作。查找节点、获取排名和查询score范围则通过逐层比较关键值与节点值来实现。整体结构与操作设计旨在提供高效、灵活的有序集合支持，满足Redis应用中对数据排序和检索需求的高性能要求。

关于redis中的zset（sorted set）

       zset相关的问题，算是面试中的高频问题了。那么zset到底是什么？底层的实现原理是什么？相关的使用场景有哪些？

        1. zset是什么？

        在redis官网（ /commands.html#sorted_set ）看到，有兴趣的同学可以直接去看。

        ZADD key score1 value1 score2 value2........

        即表示增加是的score和value 组，可同时增加多个

         4. zset实现

        在redis.conf中，有如下两个参数：

        zset-max-ziplist-entries

        zset-max-ziplist-value

        这两个条件均不满足，使用ziplist压缩表来实现sorted set

        满足这两个条件之一，sorted set的内部实现会由ziplist转换为zset

        zset-max-ziplist-entries ，即sorted set中的元素对超过时（存储的是score和value的元素对，所以数据项是），内部实现会由ziplist转换为zset。

        zset-max-ziplist-value ,即任意一个value的长度超过了字节，内部实现会由ziplist转换为zset.

        zset由dict、skiplist实现。

        5. ziplist，即压缩列表

        压缩列表是由连续性内存组成的顺序性数据结构，一个压缩列表可以包含任意多的entry,每个entry可以保存一个字节数组或者一个整数。

        压缩列表在表头有三个字段：zlbytes,zltail,zllen分别表示列表长度（整个列表占用的字节数），列表尾的偏移量（尾节点距离起始地址的字节数）和列表中entry的个数。

        列表表尾还有一个zlend，表示列表结束了。

        6.skiplist

        由上图压缩列表可知，如果我们查找第一个元素或者最后一个元素，直接通过表头三个字段的长度可定位。复杂度是O(1)，而如果查找其他元素，只能顺序查找，复杂度是O(n)。 为了解决这个问题，可以使用跳表。

        在新增节点之前，也会先经过查询，确定插入位置，再完成插入操作，同时也实现了Sorted Set的排序。

        跳表中新增加节点不会影响其他节点的索引位置。因此插入操作只需要修改插入节点前后的指针，不需要修改所有节点，降低了插入的复杂度，所以跳表在插入性能上明显优于平衡树。

         7. zset的使用场景

        需要排序的场景，比如top的热点文章，或者排行榜

        消息的延迟发送，用score存储发送时间戳，定时任务扫描sorted set，判断时间进行发送。

Redis中的ZSet实际使用场景以及原理浅析--Redis如何实现高校录取程序？

       Redis中的ZSet数据结构是一种有序集合，它提供了高效的插入、删除和查询操作。其核心原理是基于Skip List，一种基于链表的数据结构，通过跳跃性的索引实现快速查找。

       在实际场景中，ZSet常用于需要对元素进行排序并支持范围查询的场景。例如，高校录取程序中，可以利用ZSet存储考生信息，其中每个元素包含考生分数和唯一标识。当需要查询某个分数段内的考生时，ZSet的二分查找算法可以显著提高效率，避免了单链表中线性搜索的O(N)复杂度，从而实现高效排序和筛选。

       跳表的实现原理是通过多层索引，每层索引都是对下层链表的二分划分，这样在查找过程中，通过逐层跳跃，大大减少了遍历次数。比如，要找分数为8的考生，通过索引层的二分，可以在较短的时间内定位到8所在的范围，进一步在链表层找到确切的8分考生，相比之下，单链表则需要遍历更多元素。

       未来，我们将进一步探讨Redis的消息订阅功能和pipeline优化，这些在处理大量并发请求时尤为关键。如果你想了解更多关于Redis和Java架构的知识，欢迎关注我的公众号Java壹码平川，那里有丰富的学习资源和我的个人笔记。

redis灵魂拷问：聊一聊zset使用

       在Redis的数据结构中，zset是一种特殊的集合类型，它结合了有序集合和哈希表的特性。让我们深入了解zset的使用，包括其背后的原理和常见应用场景。

       首先，zset主要依赖于三种数据结构：压缩列表、跳表以及哈希表。压缩列表用于满足特定条件时，如元素较少，而跳表则用于元素较多时的高效查询，其查找复杂度为O(log(N))。哈希表用于存储value:score键值对，使查找分数操作的时间复杂度保持在O(1)。

       在命令操作方面，zset支持添加、删除、获取元素个数、区间元素个数、索引和元素获取等，甚至包括ZPOPMAX和ZPOPMIN这样的队列操作，但这些命令的复杂度可能不低。例如，ZPOPMAX的复杂度是O(log(N)*M)，在Spring版本的客户端可能不完全支持。

       zset的应用场景广泛，比如在阅读量和点击量的排行中，只需初始化一个zset，每次增加阅读量或点击量时，分数随之增加。同样，销售量排行榜和手机号抽奖活动也能利用zset的特性，如找出销售量前两位的商品或随机抽取幸运号码。

       然而，要注意的是，尽管range命令得益于跳表的高效，但随着返回元素数量的增加，复杂度会提升。而zscan虽然复杂度低，但在处理大量数据时，Spring的API可能不够友好。因此，对于元素数量较少的情况，zscan一次性获取是最优选择。

       最后，由于版本和API限制，本文并未详尽列举所有zset命令，但建议在实际使用时参考Redis官方文档，以获得最准确的信息。