标签：def   rem   链表   接受   包含   local   根据   获得   也有   

介绍：

ZSet数据结构类似于Set结构，只是ZSet结构中，每个元素都会有一个分值，然后所有元素按照分值的大小进行排列，相当于是一个进行了排序的链表。

如果ZSet是一个链表，而且内部元素是有序的，在进行元素插入和删除，以及查询的时候，就必须要遍历链表才行，时间复杂度就达到了O(n),这个在以单线程处理的Redis中是不能接受的。所以ZSet采用了一种跳跃表的实现。这个实现有点类似于Kafka存储消息是使用的稀疏索引，kafka这个相对较简单，可以用来介绍类比学习。

如果熟悉Kafka，就知道Kafka在进行持久化的时候，生成了两个文件，一个是xxxxxxx.log，一个是xxxxxxx.index，这其中log文件中以链表的形式保存着消息的详细信息，而index文件中，则是保存着这些消息的索引，或者说偏移量，但又不是每一条消息的索引都在index文件中存在，而是稀疏的，比如log文件中的消息的索引从0-10000，那么index文件中存储的索引可能是100， 500， 700， 1000， 5000， 6500，每一个索引中都保存着对应的log文件中的消息的具体位置，如图：

当要访问偏移量为899的这条消息时，先去index文件中查找，找到了700和1000这个区间，根据700这个索引中的信息，找到log文件中700这条消息的具体位置，然后顺序往下查找，直到找到索引为899的这条消息为止。从这个实现中我们可以看到，Kafka并没有进行log文件的整个遍历，而是通过index中的稀疏索引，找到消息在log中的大概位置，然后顺序遍历找到消息，这样就大大提高了查找的效率，如图：

Redis的跳跃表和上面类似，只是更加复杂一些，Kafka的稀疏索引只有一层，而Redis的索引被提取为多层。如图：

所有的元素都会在L0层的链表中，根据分数进行排序，同时会有一部分节点有机会被抽取到L1层中，作为一个稀疏索引，同样L1层中的索引也有一定机会被抽取到L2层中，组成一个更稀疏的索引列表。

下面用图来演示一下在对快速链表进行插入、删除、查询时，是如何定位到L0层中的具体位置的。

首先，假定有这么一个链表，注意这里只展示分数，而不展示具体的值了：

如果要查找分数为66的元素，首先在L2层的索引找。很明显，66位于25和85中间，这时就缩小了查找区间：

然后根据获得的区间，去L1对应的区间中查找，得到一个更精确的区间：

最终，根据这个更精确的区间，去L0层顺序遍历，即可得到要查找的元素：

上述即是对Redis的跳跃表的原理的一个简述。

跳跃表因为是一个根据分数权重进行排序的列表，可以再很多场景中进行应用，比如排行榜，搜索排序等等。

命令操作：

添加元素，zadd zsetName score1 value1 score2 value2 score3 value3 .....

查看所有元素，zrange zsetName 0 -1

查看所有元素，按score逆序排列， zrevrange zsetName 0 -1

元素数量，zcard zsetName

获取指定value的分数， zscore zsetName value

获取指定value的排名，zrank zsetName value(从0开始)

获取指定分值区间中的元素， zrangebyscore zsetName scoreStart scoreEnd(包含上下区间)（注意inf表示无穷大，-inf表示服务券大）

获取指定分值区间中的元素，并且返回分数， zrangebyscore zsetName scoreStart scoreEnd withscores

删除元素，zrem zsetName value

代码调用：

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/garyburd/redigo/redis"
)

func main(){
	// 连接redis
	conn,err := redis.Dial("tcp", "localhost:6379")
	if err != nil {
		fmt.Errorf("connection redis failed. error info: ", err)
		return
	}

	// zadd
	_,err = conn.Do("zadd", "phones", "100", "Nokia", "80", "tianyu", "60", "xiaomifeng", "50", "shangshai")
	if err != nil {
		fmt.Errorf("sadd failed, error info: ", err)
		return
	}

	// zrange
	result,err := redis.Strings(conn.Do("zrange", "phones", "0", "-1"))
	if err != nil {
		fmt.Errorf("zrange failed, error info: ", err)
		return
	}
	fmt.Println(result)

	// zrevrange
	result,err = redis.Strings(conn.Do("zrevrange", "phones", "0", "-1"))
	if err != nil {
		fmt.Errorf("zrange failed, error info: ", err)
		return
	}
	fmt.Println(result)

	// zcard
	size,err := conn.Do("zcard", "phones")
	if err != nil {
		fmt.Errorf("zrange failed, error info: ", err)
		return
	}
	fmt.Println(size)

	// zscore
	score,err := redis.Int(conn.Do("zscore", "phones", "shangshai"))
	if err != nil {
		fmt.Errorf("zrange failed, error info: ", err)
		return
	}
	fmt.Println(score)

	// zrem
	_,err = conn.Do("zrem", "phones", "shangshai")
	if err != nil {
		fmt.Errorf("zrange failed, error info: ", err)
		return
	}
	fmt.Println("delete shangshai success.")

	// 关闭连接
	defer conn.Close()
}　　

 执行效果：

【Redis】redis基本数据结构之ZSet

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原文地址：https://www.cnblogs.com/wuyizuokan/p/11108417.html