面试题：Redis跳跃表API在复杂数据检索需求下的定制与扩展

Question

如果业务需求要求在Redis跳跃表的基础上实现一种特殊的数据检索方式，例如按照多层复合条件进行快速检索，且要保证检索效率。请描述你会如何对现有的Redis跳跃表API进行定制和扩展，包括涉及到的数据结构修改、算法设计以及可能对Redis其他功能产生的影响等方面。

Answer 1

数据结构修改

1. 新增复合条件存储结构：在跳跃表节点中，除了现有的值和指针，添加一个字段用于存储复合条件相关信息。例如，可以用一个结构体来保存多层复合条件的值，比如 struct CompositeCondition { int condition1; double condition2; // 更多条件 };，然后在跳跃表节点结构体中添加 CompositeCondition composite; 字段。
2. 索引优化：为了支持快速检索，可能需要创建额外的索引结构。可以构建一个哈希表，以复合条件的某种特征（如哈希值）作为键，指向跳跃表中满足该条件的节点或节点范围。这样在检索时，可以先通过哈希表快速定位到可能的节点范围，再在跳跃表内进行更精确的查找。

算法设计

1. 检索算法：
   • 首先，对输入的多层复合条件进行预处理，计算其哈希值，通过哈希表找到跳跃表中可能满足条件的节点范围。
   • 然后，在这个范围内遍历跳跃表节点，逐一检查节点的复合条件字段是否完全满足检索条件。在遍历过程中，可以利用跳跃表的多层指针结构，以较高的效率跳过不满足条件的节点。例如，如果跳跃表的高层指针指向的节点不满足条件，直接跳过该指针链上的一系列节点，继续向下一层指针查找。
2. 插入和删除算法调整：在插入新节点时，不仅要按照普通跳跃表的插入方式插入，还要更新哈希表，将新节点的复合条件信息添加到哈希表中。删除节点时，同样要在删除跳跃表节点的同时，从哈希表中移除相应的记录，确保数据一致性。

对Redis其他功能的影响

1. 内存占用：新增的数据结构（如复合条件存储字段和哈希表）会增加内存占用。这可能对Redis的内存管理产生影响，尤其是在数据量较大时。需要密切关注内存使用情况，必要时进行内存优化，如合理设置哈希表的大小和负载因子，避免哈希冲突导致的性能下降和内存浪费。
2. 并发控制：如果Redis是多线程或多进程环境，对跳跃表和哈希表的操作需要进行适当的并发控制。例如，在插入、删除和检索操作时，可能需要使用锁机制来保证数据的一致性。这可能会对Redis的并发性能产生一定影响，需要在锁的粒度和并发效率之间进行平衡。
3. 兼容性：对跳跃表API的扩展可能影响与Redis现有其他模块的兼容性。需要确保新的定制功能不会干扰Redis的其他核心功能，如持久化、复制等。在开发过程中，要充分测试新功能与Redis其他功能的协同工作情况，及时修复可能出现的兼容性问题。