面试题：剖析Redis有序集合排序与查询机制的底层实现及优化拓展

Question

深入阐述Redis有序集合排序与查询机制的底层数据结构（如跳跃表等）是如何工作的。如果需要对现有机制进行拓展，以支持更复杂的排序条件（如根据多个维度进行排序），你会从哪些方面着手进行设计和实现？

Answer 1

Redis 有序集合排序与查询机制底层数据结构工作原理

1. 跳跃表（Skip List）
   • 结构：跳跃表是一种多层的数据结构，每个节点包含一个分值（score）和成员（member），以及多个指向其他节点的指针。高层指针指向距离更远的节点，通过这种方式加速查找。
   • 插入：在插入节点时，首先生成一个随机层数，范围通常在1到最大层数之间。然后从最高层开始，沿着指针找到合适的插入位置，在每层链表中插入新节点。这样可以保证插入操作平均时间复杂度为O(log n)。
   • 查询：查询时从最高层开始，比较当前节点的分值与目标分值。如果当前节点分值小于目标分值，则沿着当前层指针继续前进；如果当前节点分值等于目标分值，则检查成员是否匹配。如果不匹配，继续前进。如果当前节点分值大于目标分值，则下降到下一层继续查找。这种方式使得查询操作平均时间复杂度也为O(log n)。
2. 字典（Dict）：Redis有序集合同时使用字典来存储成员到分值的映射。字典的键是成员，值是对应的分值。字典的查找操作时间复杂度为O(1)，这使得根据成员快速获取其分值变得高效。

拓展支持更复杂排序条件的设计与实现

1. 数据结构扩展
   • 增加复合分值字段：在节点中除了现有的分值字段外，增加一个或多个字段来存储其他排序维度的值。例如，如果要根据两个维度排序，可以将两个维度的值组合成一个复合分值。
   • 多维跳跃表：设计一种多维跳跃表结构，每个维度对应一层跳跃表。在插入和查询时，需要在多个维度的跳跃表上进行操作，以满足多维度排序的需求。
2. 排序算法改进
   • 定制比较函数：修改现有的比较函数，使其能够根据多个维度的分值进行比较。例如，先比较第一个维度的分值，如果相等再比较第二个维度的分值，以此类推。
   • 加权排序：为不同维度的分值分配权重，通过加权计算得到一个综合分值，然后根据这个综合分值进行排序。
3. 查询接口调整
   • 支持多维度查询条件：在查询接口中增加参数，允许用户指定多个维度的查询范围。例如，可以查询在第一个维度分值在某个区间，且第二个维度分值也在某个区间内的所有成员。
   • 排序结果筛选：提供筛选功能，根据多维度排序结果，进一步筛选出符合特定条件的成员。例如，只返回满足某些条件的成员子集。