Redis跳跃这块源码真有意思，深入看才能发现它的妙处和设计巧思

主要基于对Redis源码文件 t_skiplist.c 的阅读和理解）

第一次看到Redis里跳跃列表的源码时，感觉有点懵，不就是个链表吗，干嘛弄得这么复杂？但耐着性子往下看，才发现里面藏着不少让人拍大腿的巧妙设计，它不是那种死板的数据结构，而是透着一股“活”劲儿，为了效率和节约内存,真是花了不少心思。

最核心的巧妙之处，就在于那个“随机层高”的机制，我们都知道，跳跃列表就是通过建立多级索引来加速查找的，理想情况下，上一层的节点数量应该是下一层的一半，这样查找起来就是对数级别的时间复杂度，能和平衡树媲美，但问题来了，如果严格按照这个规则在插入节点时调整所有索引，那插入操作就会变得非常耗时,失去了简单链表的优势。

Redis的解决办法非常聪明，它把决定权交给了“概率”，每个新节点在创建时，它的层高不是计算出来的，而是“掷骰子”掷出来的，源码里有一个函数（比如叫 zslRandomLevel），它的逻辑很有意思：它规定一个节点至少有1层（也就是最基础的数据链），然后就像抛硬币一样，连续地“抛”，只要是正面（比如用一个随机数小于某个概率值，通常是0.25），就让层数加一，直到抛出反面为止，这样一来，天生就有大约一半的节点只有1层，四分之一的节点有2层，八分之一的节点有3层……这恰好就自动形成了我们理想中那种“上层节点数是下层一半”的近似结构，这个设计妙啊，用一次简单的随机操作，避免了插入时复杂的再平衡，让插入操作始终是常数时间复杂度,而查询效率在统计意义上依然很高。

另一个让我觉得精妙的设计是“双向”和“跨度”的结合，我们常见的跳跃列表介绍里，节点只保存指向下一个节点的指针，但Redis的跳跃列表节点（结构体叫 zskiplistNode）里，除了有指向下一个节点的指针数组（forward），还有一个指向前一个节点的指针（backward），这让它可以进行反向的遍历,增加了灵活性。

但更绝的是“跨度”这个属性，每个节点的每一层指针，都记录了一个span值，这个span表示的是，沿着这个指针跳到下一个节点，中间会“跨越”多少个底层节点，在第三层索引上，一个节点A的指针指向节点D，跨度是3，那就意味着从A到D，需要跨越A、B、C（假设B、C是底层节点）这三个节点，这个设计简直是神来之笔，跳跃列表的一个常见用途就是实现有序集合（ZSet），而有序集合经常需要计算排名（rank），如果没有跨度信息，你要查一个成员的排名，只能从头开始遍历底层链表一个个数过去，效率是O(N)，但有了跨度，在查找某个节点的过程中，你就可以把沿途经过的所有“跨度”值累加起来，当你找到目标节点时，它的排名也就瞬间计算出来了！查找和排名计算在一次遍历中同时完成，效率和对数级别的查找一样，这是一种典型的用空间（多存一个整数）换时间的高效策略,而且这个空间换得非常值。

还有在内存管理上的细节也体现了巧思，节点层高的随机数是有限制的，Redis源码里定义了一个最大层数（比如32层），这避免了在极端情况下出现一个层高特别离谱的节点，保证了结构的稳定性，节点创建时，会根据随机出来的层数，动态申请刚好大小的内存来存放指针数组，如果层数是3，就申请存放3个指针的空间，一点不浪费，这比直接为每个节点分配最大层数的数组要节约大量内存,尤其是在节点数量庞大时。

整个跳跃列表的结构体（zskiplist）本身也设计得很周到，它不仅仅是一个头指针，还清晰地记录了尾节点（方便反向操作）、节点数量（方便快速获取集合大小）、以及当前的最大层数（方便进行遍历）,这些信息都让外部的操作变得简单和高效。

看Redis的跳跃列表源码，就像在看一个精密的机械表，表面上看指针在走动，但内部是各种精巧的齿轮（随机层高、跨度指针）在协同工作，它没有追求理论上的绝对完美，而是通过一些概率性和实用性的设计，在性能、内存和实现复杂度之间找到了一个极其漂亮的平衡点，它可能不如红黑树那样“标准”，但正是这种为解决实际问题而生的、带着点“工程智慧”的设计,才显得格外有意思和巧妙。