Redis中的有序集合使用的是一种叫做跳跃表（Skip List）的数据结构来实现，而不是使用B+ Tree。本文将介绍为什么Redis中使用跳跃表来实现有序集合，而不是B+ Tree，并且探讨跳跃表的优势和局限性。

跳跃表与B+ Tree

在介绍Redis中使用跳跃表的原因之前，我们需要先了解一下跳跃表和B+ Tree这两种数据结构。

跳跃表是一种随机化的数据结构，它通过多层链表来实现，在每一层中只保留一部分节点，从而提高查询效率。跳跃表最早是由William Pugh在1990年提出的，被用来代替平衡树（如AVL树和红黑树）来实现有序集合。跳跃表的查询复杂度为O(log n)，与平衡树相当，但由于其实现较为简单，所以在实际使用中比平衡树更加高效。

B+ Tree是一种经典的多路平衡查找树，它通常被用来实现磁盘上的数据结构。在B+ Tree中，每个节点可以包含多个键值对，而且所有叶子节点都被连接成一个链表。B+ Tree的查询复杂度也是O(log n)，但由于其实现较为复杂，所以在实际使用中通常用于数据库系统等需要高效读写的场景中。

Redis中使用跳跃表的原因

既然Redis中使用的有序集合是基于跳跃表来实现的，那么为什么不使用B+ Tree呢？下面是一些可能的原因。

简单实现

跳跃表的实现相对简单，相比B+ Tree而言，代码实现难度要小很多。在实际应用中，简单的实现通常能够提高代码的可读性和可维护性，因此跳跃表比B+ Tree更适合Redis这种注重性能和易用性的应用。

更好的内存效率

在存储相同数量的元素时，跳跃表通常需要更少的内存。这是因为跳跃表在实现过程中，节点的层数是随机的，并且每个节点只需要记录下一层节点的指针，而不是像B+ Tree那样需要记录所有子节点的指针。这样一来，跳跃表在存储相同数量的元素时，所需的内存通常比B+ Tree要少。

更高的写入性能

在写入操作方面，跳跃表比B+ Tree具有更高的性能。这是因为在跳跃表中，每个节点都是独立的，当需要进行插入或删除操作时，只需要修改少量节点即可，而B+ Tree需要从根节点开始遍历到叶子节点，才能找到正确的位置进行插入或删除操作。因此，在频繁进行写入操作的场景中，跳跃表比B+ Tree更加高效。

更好的可扩展性

在Redis中，当有序集合中的元素数量达到一定阈值时，系统会自动将有序集合转换为基于B+ Tree的实现方式。这是因为在元素数量较大时，B+ Tree相比跳跃表具有更好的查询性能。但是，由于B+ Tree实现的复杂性和高成本，跳跃表更适合于Redis的起始场景。

跳跃表的局限性

虽然跳跃表在Redis中表现出了非常好的性能，但它也有一些局限性，下面是一些常见的问题：

内存占用问题

虽然跳跃表在存储相同数量的元素时需要更少的内存，但在处理大量元素的情况下，跳跃表的内存占用也会变得非常高。这是因为跳跃表中节点的层数是随机的，有时会出现非常高的节点，这些高层节点会占用大量内存。为了避免这个问题，Redis中使用了一个自适应的机制，即在每次插入操作之后，随机生成节点层数，从而尽量保证整个跳跃表的高度不会过高。

不适合范围查询

跳跃表对于范围查询的支持不如B+ Tree，因为在跳跃表中，范围查询需要遍历整个有序集合，这会导致查询性能变得非常低效。而在B+ Tree中，范围查询只需要遍历部分叶子节点即可，因此B+ Tree对于范围查询具有更好的支持。

总结

跳跃表是一种高效的数据结构，能够实现有序集合的快速查询和写入操作。Redis中使用跳跃表来实现有序集合的原因是跳跃表的实现简单且高效，适合处理小规模数据集的有序集合。相比于B+ Tree，跳跃表具有更少的内存占用、更高的写入性能和更好的可扩展性，这些特性使得Redis中的有序集合在读写性能上有很大的优势。然而，跳跃表也有一些局限性，例如不适合范围查询和容易产生高层节点的问题。因此，在设计应用程序时，我们需要根据实际情况来选择合适的数据结构。