Redis跳表最高层级到底是啥，深入聊聊它的结构和作用

关于Redis跳表最高层级到底是什么，我们得先从跳表是干嘛的说起，Redis用跳表主要是为了实现它的“有序集合”这种数据结构，你可以把有序集合想象成一个班级的成绩单，每个学生（成员）都有一个分数（分值），这个成绩单能按照分数从高到低排序，你还能很快地找到某个分数段的学生，或者某个学生的排名,跳表就是为了高效完成这些操作而设计的。

跳表是怎么做到“快”的呢？它不像我们排队一样一个挨着一个，它修了很多条“高速公路”和“普通街道”，最底层（第0层）就是完整的“普通街道”，包含了所有的数据节点，一个挨着一个，是完整的链表，而上面的层级（第1层、第2层…）就是层层递进的“高速公路”，上面的节点数量越来越少,跨度越来越大。

现在回到核心问题：最高层级到底是啥？

这个最高层级，并不是一个固定的数字，比如规定死了就是32层或64层，根据Redis源码（参考server.h中关于zskiplist的定义），它的最高层级是一个动态变化的值，当Redis创建一个新的跳表时，它会初始化一个头节点，这个头节点的层级高度是32（在旧版本中是32，新版本中可能是64，但原理一样，我们以32为例说明），你可以把这个头节点想象成一个拥有32条车道（从L0到L31）的超级交通枢纽。

这并不意味着跳表现在就有32层了，这只是一个“预留空间”，是当前跳表允许达到的最高层级，实际的高度，是由一个随机算法决定的（参考t_zset.c中的zslRandomLevel函数）。

每当要插入一个新节点时，Redis都会“抛硬币”来决定这个节点能建多高，比如规则是：从第0层开始，有50%的概率向上建一层，直到达到一个预设的最大值（比如32层），这意味着，大部分节点可能只有1到3层，只有极少数“幸运”的节点能到达很高的层级，比如10层以上，而那个初始化的32层的头节点，就是为了应对这种极端情况,确保任何时候新插入的节点都不会超过头节点支持的高度。

总结一下最高层级：

1. 理论上的上限：是头节点的高度，在Redis源码中预定义为ZSKIPLIST_MAXLEVEL（例如32或64），这是一个安全上限,确保跳表结构不会溢出。
2. 实际的高度：是当前跳表中所有节点里，层级最高的那个节点的层数，这个值一定是小于或等于理论上限的，它随着节点的插入和删除而动态变化，如果那个最高层级的节点被删除了,跳表的实际高度就可能降低。

这个动态层级结构的作用非常巧妙：

• 保证查询效率：查询时，从最高层开始，沿着“高速公路”大步前进，快速定位到目标区域，然后逐渐降级到“普通街道”进行精确查找，这种机制使得跳表的查询时间复杂度平均能达到O(log N)，媲美平衡树,但实现起来简单得多。
• 平衡插入开销：如果每个新节点都强行建到最高层，维护成本会很高，随机层数的算法确保了高层级节点稀少，既保证了查询速度，又让插入操作的平均开销很小,这是一种用概率换性能的经典设计。
• 维持结构平衡：虽然跳表不像AVL树或红黑树那样是严格平衡的，但这种基于概率的层级分布，在统计意义上保证了整个数据结构的平衡性,避免了最坏情况的发生。

为什么最高层不固定死呢？因为数据量是变化的，如果固定一个很小的层数，当数据量暴增时，查询效率会下降；如果固定一个很大的层数，当数据量很小时，又会浪费内存，Redis这种“预留上限+随机生成”的方式，完美地实现了空间和时间的权衡，它既为大数据量场景预留了扩展性，又在小数据量时不过度消耗内存,是整个跳表设计精髓的体现。