面试题：Redis跳跃表的空间复杂度优化在实际应用中有哪些考量？

Question

我们知道Redis跳跃表通过随机化层次结构来平衡时间和空间复杂度。在实际应用场景下，不同的业务对空间和时间的敏感度不同。假设你在一个内存资源有限但读写频繁的应用中使用Redis跳跃表，你会从哪些方面对跳跃表的空间复杂度进行优化，同时尽量不影响其读写性能？请详细说明优化思路和可能涉及的调整。

Answer 1

1. 调整最大层数
   • 优化思路：Redis跳跃表默认有32层，但在内存资源有限的情况下，可适当降低最大层数。因为层数过多会占用大量额外空间，而实际数据量可能并不需要这么多层。
   • 调整方法：根据应用中数据量的预估，比如经过前期测试或业务分析，若预计数据量在1000 - 10000条左右，可将最大层数设为16层。通过修改跳跃表实现代码中关于最大层数的定义或配置参数来完成。
2. 减少节点内冗余数据
   • 优化思路：跳跃表节点除了存储数据本身，还可能包含一些辅助信息。在不影响读写性能的前提下，可减少这些冗余数据。例如，如果应用中只关注数据的关键值，可省略一些不必要的额外属性存储。
   • 调整方法：修改节点数据结构定义，去除不必要的字段。如原节点结构包含数据值、创建时间、修改时间等字段，若应用只需要数据值进行读写操作，可去掉创建时间和修改时间字段。
3. 优化随机层数生成策略
   • 优化思路：默认的随机层数生成策略是基于一定概率的，可能会生成一些过高的层数，导致空间浪费。可以调整生成策略，使其生成的层数更符合数据量的实际分布。
   • 调整方法：比如采用一种动态的随机层数生成策略，根据当前跳跃表中的数据量来调整生成高层数的概率。当数据量较少时，降低生成高层数节点的概率；随着数据量增加，适当提高生成高层数节点的概率。具体实现可以在生成随机层数的函数中添加对数据量的判断逻辑，根据数据量调整随机数生成的范围或权重。
4. 采用压缩存储
   • 优化思路：如果数据本身具有一定的重复性或可压缩性，可以对存储的数据进行压缩。这样在不改变跳跃表结构的情况下，减少数据存储所需的空间。
   • 调整方法：在数据写入跳跃表之前，使用合适的压缩算法（如zlib等）对数据进行压缩，读取时再进行解压缩。这需要在跳跃表的插入和查询操作中添加相应的压缩和解压缩逻辑。