zset資料結構類似於set結構，只是zset結構中，每個元素都會有乙個分值，然後所有元素按照分值的大小進行排列，相當於是乙個進行了排序的鍊錶。
如果zset是乙個鍊錶，而且內部元素是有序的，在進行元素插入和刪除，以及查詢的時候，就必須要遍歷鍊錶才行，時間複雜度就達到了o(n),這個在以單執行緒處理的redis中是不能接受的。所以zset採用了一種跳躍表的實現。這個實現有點類似於kafka儲存訊息是使用的稀疏索引，kafka這個相對較簡單，可以用來介紹模擬學習。
如果熟悉kafka，就知道kafka在進行持久化的時候，生成了兩個檔案，乙個是******x.log，乙個是******x.index，這其中log檔案中以鍊錶的形式儲存著訊息的詳細資訊，而index檔案中，則是儲存著這些訊息的索引，或者說偏移量，但又不是每一條訊息的索引都在index檔案中存在，而是稀疏的，比如log檔案中的訊息的索引從0-10000，那麼index檔案中儲存的索引可能是100， 500， 700， 1000， 5000， 6500，每乙個索引中都儲存著對應的log檔案中的訊息的具體位置，如圖：
當要訪問偏移量為899的這條訊息時，先去index檔案中查詢，找到了700和1000這個區間，根據700這個索引中的資訊，找到log檔案中700這條訊息的具體位置，然後順序往下查詢，直到找到索引為899的這條訊息為止。從這個實現中我們可以看到，kafka並沒有進行log檔案的整個遍歷，而是通過index中的稀疏索引，找到訊息在log中的大概位置，然後順序遍歷找到訊息，這樣就大大提高了查詢的效率，如圖：
redis的跳躍表和上面類似，只是更加複雜一些，kafka的稀疏索引只有一層，而redis的索引被提取為多層。如圖：
所有的元素都會在l0層的鍊錶中，根據分數進行排序，同時會有一部分節點有機會被抽取到l1層中，作為乙個稀疏索引，同樣l1層中的索引也有一定機會被抽取到l2層中，組成乙個更稀疏的索引列表。
下面用圖來演示一下在對快速鍊錶進行插入、刪除、查詢時，是如何定位到l0層中的具體位置的。
首先，假定有這麼乙個鍊錶，注意這裡只展示分數，而不展示具體的值了：
如果要查詢分數為66的元素，首先在l2層的索引找。很明顯，66位於25和85中間，這時就縮小了查詢區間：
然後根據獲得的區間，去l1對應的區間中查詢，得到乙個更精確的區間：
最終，根據這個更精確的區間，去l0層順序遍歷，即可得到要查詢的元素：
上述即是對redis的跳躍表的原理的乙個簡述。
這種跳躍表的實現，其實和二分查詢的思路有點接近，只是一方面因為二分查詢只能適用於陣列，而無法適用於鍊錶，所以為了讓鍊錶有二分查詢類似的效率，就以空間換時間來達到目的。
跳躍表因為是乙個根據分數權重進行排序的列表，可以再很多場景中進行應用，比如排行榜，搜尋排序等等。
新增元素，zadd zsetname score1 value1 score2 value2 score3 value3 .....
檢視所有元素，zrange zsetname 0 -1
檢視所有元素，按score逆序排列， zrevrange zsetname 0 -1
元素數量，zcard zsetname
獲取指定value的分數， zscore zsetname value
獲取指定value的排名，zrank zsetname value(從0開始)
獲取指定分值區間中的元素， zrangebyscore zsetname scorestart scoreend(包含上下區間)（注意inf表示無窮大，-inf表示服務券大）
獲取指定分值區間中的元素，並且返回分數， zrangebyscore zsetname scorestart scoreend withscores
刪除元素，zrem zsetname value
redis資料結構之有序集合
有序集合與集合大致差不多，不同的是有序集合中的元素可以排序，但與列表使用下標實現排序不一樣，有序集合利用分數作為依據排序。有序集合不能重複，但分數可以重複。對部落格 發布的文章做排行榜，榜單的維度可能是按時間 按照獲得讚數。比如使用讚數對使用者每天發布文章的排行榜，並實現以下功能 1 新增使用者讚數...
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Redis資料結構之有序集合sortedset
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