有序集合
一、认识
Redis 的 Zset（有序集合，Sorted Set）是一种类似于 Set 的数据结构，它和 Set 相比最大的区别在于 Zset 中的元素是有序的。每个元素在 Zset 中都会关联一个 分数（score），这个分数用于排序，因此可以在 Zset 中进行基于分数的排序操作。Zset 结合了 Set 和列表（List）的特性：去重和有序性。
Zset 结构特点: 有序性, Zset 中的每个元素都有一个与之关联的分数（score）。分数是一个 双精度浮点数，Redis 会根据分数来对 Zset 中的元素进行排序，默认是按从小到大的顺序, 如果两个元素具有相同的分数，它们在 Zset 中的顺序是根据元素的字典顺序来决定的; 唯一性, Zset 中的每个元素都是唯一的, 你不能在同一个 Zset 中插入重复的元素，但可以更新元素的分数。元素的名字（值）是唯一的，但分数可以有重复; 高效操作, Redis 使用跳表（skiplist）和哈希表（hash table）结合的方式来实现 Zset，支持高效的元素插入、删除、查找和范围查询; 范围查询, 由于 Zset 是有序的，Redis 提供了高效的命令来执行范围查询, 你可以按照分数范围或者按排名范围获取 Zset 中的元素, 支持按分数区间、排名区间等多种方式进行查询。
Zset 优化策略: Redis 使用 跳表（Skiplist） 和 哈希表（Hash Table） 结合的方式来实现 Zset（有序集合），这是为了兼顾高效的元素插入、删除和范围查询操作。跳表和哈希表各自有不同的优点，Redis 将两者结合，以在性能和内存使用上达到最佳平衡。具体来说，Redis 中的每个 Zset 元素都有一个唯一的值（成员）和一个关联的分数（score）。Zset 的每个成员在跳表和哈希表中都有对应的存储。具体工作流为: 插入元素时, Redis 会将元素的值和分数同时存入跳表和哈希表中, 在跳表中，元素根据其分数被插入到合适的位置，保持跳表的有序性, 在哈希表中，元素的值作为 key，分数作为 value 存储，确保元素的快速查找; 删除元素时, Redis 会从跳表和哈希表中删除该元素, 在跳表中，删除元素的过程是通过查找其分数所在的位置，删除该节点, 在哈希表中，删除对应的 key-value 键值对; 查找元素时, Redis 会首先通过哈希表检查元素是否存在。这一步是 O(1) 时间复杂度的操作, 如果元素存在，Redis 会在跳表中找到对应的节点，从而获得该元素的分数，或者获取它在 Zset 中的排名; 更新元素分式时, 如果需要更新元素的分数，Redis 会在哈希表中更新该元素的分数, 在跳表中移除旧的分数节点，并将元素插入到新的位置，从而保持跳表的顺序; 范围查询, 在范围查询（例如，按分数范围获取元素）时，Redis 会在跳表中高效地查找并返回符合条件的元素, 由于跳表的排序结构，可以在 O(log N) 时间内完成分数范围的查找
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跳表
Skiplist: 是一种有序的数据结构，用于快速查找、插入和删除元素，时间复杂度为O(log N)，因此适合用于实现有序集合。跳表由多个层级的链表组成。每个元素在不同的层级链表中都有索引，元素通过不同层级的链表向下进行连接。跳表的底层链表包含所有的元素，每上一层链表都只包含部分元素，通过逐层“跳跃”可以加速查询。在Zset中，跳表的每个节点存储着一个元素的分数（score）和一个指向该元素的指针（成员值）。通过分数排序，跳表能高效地获取排名、范围查询等操作。跳表, 用于实现Zset的有序性，按照分数（score）排序。 -
哈希表
Hash Table: 提供了O(1)时间复杂度的查找、插入和删除操作，但它并不提供排序功能。因此，如果我们仅使用哈希表，就无法满足Zset的排序要求。哈希表用于存储Zset元素的成员（即值）。哈希表的key是元素的值，value是元素的分数。由于哈希表查找是O(1)时间复杂度，所以它可以高效地检查元素是否存在于Zset中，并避免重复插入。哈希表的作用主要是帮助Redis快速查找Zset中的成员，并且能高效地进行元素的插入、删除操作。每次插入或删除元素时，Redis会同时更新哈希表和跳表。哈希表, 用于提供高效的成员查找，避免重复的成员插入。