redis 只有在 zset 物件的底層實現用到了跳表，跳表的優勢是能支援平均 o(logn) 複雜度的節點查詢。
zset 物件是唯一乙個同時使用了兩個資料結構來實現的 redis 物件，這兩個資料結構乙個是跳表，乙個是雜湊表。這樣的好處是既能進行高效的範圍查詢，也能進行高效單點查詢。
zset 物件能支援範圍查詢（如 zrangebyscore 操作），這是因為它的資料結構設計採用了跳表，而又能以常數複雜度獲取元素權重（如 zscore 操作），這是因為它同時採用了雜湊表進行索引。
鍊錶在查詢元素的時候，因為需要逐一查詢，所以查詢效率非常低，時間複雜度是o(n)，於是就出現了跳表。跳表是在鍊錶基礎上改進過來的，實現了一種「多層」的有序鍊錶，這樣的好處是能快讀定位資料。
那跳表長什麼樣呢？下圖展示了乙個層級為 3 的跳表。
圖中頭節點有 l0~l2 三個頭指標，分別指向了不同層級的節點，然後每個層級的節點都通過指標連線起來：
如果我們要在鍊錶中查詢節點 4 這個元素，只能從頭開始遍歷鍊錶，需要查詢 4 次，而使用了跳表後，只需要查詢 2 次就能定位到節點 4，因為可以在頭節點直接從 l2 層級跳到節點 3，然後再往前遍歷找到節點 4。
可以看到，這個查詢過程就是在多個層級上跳來跳去，最後定位到元素。當資料量很大時，跳表的查詢複雜度就是 o(logn)。
zset 物件要同時儲存元素和元素的權重，對應到跳表節點結構裡就是 sds 型別的 ele 變數和 double 型別的 score 變數。每個跳表節點都有乙個後向指標，指向前乙個節點，目的是為了方便從跳表的尾節點開始訪問節點，這樣倒序查詢時很方便。
跳表是乙個帶有層級關係的鍊錶，而且每一層級可以包含多個節點，每乙個節點通過指標連線起來，實現這一特性就是靠跳表節點結構體中的zskiplistlevel 結構體型別的 level 陣列。
level 陣列中的每乙個元素代表跳表的一層，也就是由 zskiplistlevel 結構體表示，比如 leve[0] 就表示第一層，leve[1] 就表示第二層。zskiplistlevel 結構體裡定義了「指向下乙個跳表節點的指標」和「跨度」，跨度時用來記錄兩個節點之間的距離。
比如，下面這張圖，展示了各個節點的跨度。
第一眼看到跨度的時候，以為是遍歷操作有關，實際上並沒有任何關係，遍歷操作只需要用前向指標就可以完成了。
跨度實際上是為了計算這個節點在跳表中的排位。具體怎麼做的呢？因為跳表中的節點都是按序排列的，那麼計算某個節點排位的時候，從頭節點點到該結點的查詢路徑上，將沿途訪問過的所有層的跨度累加起來，得到的結果就是目標節點在跳表中的排位。
舉個例子，查詢圖中節點 3 在跳表中的排位，從頭節點開始查詢節點 3，查詢的過程只經過了乙個層（l3），並且層的跨度是 3，所以節點 3 在跳表中的排位是 3。
另外，圖中的頭節點其實也是 zskiplistnode 跳表節點，只不過頭節點的後向指標、權重、元素值都會被用到，所以圖中省略了這部分。
問題來了，由誰定義哪個跳表節點是頭節點呢？這就介紹「跳表」結構體了，如下所示：
跳表結構裡包含了：
跳表節點查詢過程
查詢乙個跳表節點的過程時，跳表會從頭節點的最高層開始，逐一遍歷每一層。在遍歷某一層的跳表節點時，會用跳表節點中的 sds 型別的元素和元素的權重來進行判斷，共有兩個判斷條件：
如果上面兩個條件都不滿足，或者下乙個節點為空時，跳表就會使用目前遍歷到的節點的 level 陣列裡的下一層指標，然後沿著下一層指標繼續查詢，這就相當於跳到了下一層接著查詢。
如果要查詢「元素：abcd，權重：4」的節點，查詢的過程是這樣的：
「元素：abc，權重：3」節點的 leve[1] 的下乙個指標指向了「元素：abcde，權重：4」的節點，然後將其和要查詢的節點比較。雖然「元素：abcde，權重：4」的節點的權重和要查詢的權重相同，但是當前節點的 sds 型別資料「大於」要查詢的資料，所以會繼續跳到「元素：abc，權重：3」節點的下一層去找，也就是 leve[0]；
跳表的相鄰兩層的節點數量最理想的比例是 2:1，查詢複雜度可以降低到 o(logn)
如果採用新增節點或者刪除節點時，來調整跳表節點以維持比例的方法的話，會帶來額外的開銷。
redis 則採用一種巧妙的方法是，跳表在建立節點的時候，隨機生成每個節點的層數，並沒有嚴格維持相鄰兩層的節點數量比例為 2 : 1 的情況。
具體的做法是，跳表在建立節點時候，會生成範圍為[0-1]的乙個隨機數，如果這個隨機數小於 0.25（相當於概率 25%），那麼層數就增加 1 層，然後繼續生成下乙個隨機數，直到隨機數的結果大於 0.25 結束，最終確定該節點的層數。
這樣的做法，相當於每增加一層的概率不超過 25%，層數越高，概率越低，層高最大限制是 64。
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