Redis - ZSet数据结构与滑动窗口应用-EW帮帮网

Redis 的 ZSET（有序集合） 是一种结合了 哈希表 和 跳跃表（Skip List） 的混合数据结构，既能实现 O(1) 复杂度的成员存在性判断，又能以 O(logN) 复杂度维护有序性。

Redis ZSET 数据存储机制

ZSET 有两种实现机制：

SkipList + HashTable

数据实际上是同时存在于两个数据结构中的

跳表（SkipList）
- 按 score 排序存储 member
- 支持范围查询（ZRANGE 等命令）
- 维护成员的有序性
哈希表（HashTable）
- 存储 member -> score 的映射
- 用于快速判断成员是否存在（O(1) 复杂度）
- 直接获取成员的分数（ZSCORE 命令）

ZipList

ZipList：对于小型有序集合（元素少且 member 小），Redis 会使用 ziplist 编码来节省内存，只有当元素数量或大小超过阈值时才会转换为真正的跳跃表+哈希表实现。
- 按 (元素, score) 对顺序存储

数据一致性

Redis 通过保证所有写操作（ZADD/ZREM等）都同时更新这两个数据结构来维护一致性。当添加一个新成员时：

会先将其添加到哈希表中
然后插入到跳跃表的正确位置

跳跃表（Skip List）详解

基本概念

跳跃表是一种概率平衡的数据结构，它通过维护多级索引来提高有序链表的查找效率。它结合了链表和类似二分查找的特性。

数据结构实现

Redis 中跳跃表的核心定义（简化版）：

typedef struct zskiplistNode {
    robj *member;          // 成员对象（如字符串）
    double score;          // 分数（用于排序）
    struct zskiplistNode *backward; // 后退指针（双向链表）
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward; // 前进指针
        unsigned int span;  // 跨度（用于计算排名）
    } level[];             // 柔性数组，表示节点的层级
} zskiplistNode;

typedef struct zskiplist {
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    unsigned long length;  // 节点数量
    int level;            // 当前最大层数
} zskiplist;

关键特性

层级随机生成：

新节点的层数由随机算法决定（幂次定律）
Redis 中最大层数为 32

int zslRandomLevel(void) {
    int level = 1;
    while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF))
        level += 1;
    return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
}

查找操作：
- 从最高层开始查找
- 如果当前节点的值小于目标值，则继续前进
- 否则下降一层继续查找
- 时间复杂度：O(logN)
插入操作：
- 先查找插入位置
- 随机生成新节点的层数
- 更新各层指针
- 时间复杂度：O(logN)
删除操作：
- 类似插入的逆过程
- 时间复杂度：O(logN)

为什么选择跳跃表？

Redis 选择跳跃表而非平衡树（如红黑树）的主要原因：

实现简单：不需要复杂的旋转操作
范围查询高效：底层链表天然有序，便于范围操作
并发友好：更容易实现无锁并发
平均性能好：虽然最坏情况不如平衡树，但实际表现优异

ZSET中与哈希表的协作

当执行 ZADD 命令时：

先在哈希表中查找/更新 member-score 映射
然后在跳跃表中插入/更新节点
保证两个操作的原子性

这种双数据结构设计使得 ZSET 能够：

快速判断成员是否存在（哈希表）
高效执行范围查询（跳跃表）
支持丰富的有序集合操作

Redis ZSET 实现滑动时间窗口限流

Redis ZSET除了实现排行榜之类的排序功能，还能根据拥有排序的特性，简单的实现滑动时间窗口限流功能。

关键步骤

清理旧数据：ZREMRANGEBYSCORE key -inf (currentTime - windowSize)
统计当前请求数：ZCARD key
检查是否超限：比较当前计数与阈值
记录新请求：ZADD key currentTime uniqueId
设置过期时间：EXPIRE key windowSize + buffer

代码实现（Spring Boot）

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Collections;
import java.util.UUID;

@Component
public class SlidingWindowLimiter {
    
    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    
    // Lua脚本（原子操作）
    private static final String LUA_SCRIPT = 
        "local key = KEYS[1]\n" +
        "local now = tonumber(ARGV[1])\n" +
        "local window = tonumber(ARGV[2])\n" +
        "local maxRequests = tonumber(ARGV[3])\n" +
        "local requestId = ARGV[4]\n" +
        "\n" +
        "-- 1. 移除窗口外的旧数据\n" +
        "redis.call('ZREMRANGEBYSCORE', key, 0, now - window)\n" +
        "\n" +
        "-- 2. 获取当前请求数\n" +
        "local count = redis.call('ZCARD', key)\n" +
        "\n" +
        "-- 3. 检查是否超限\n" +
        "if count >= maxRequests then\n" +
        "    return 0\n" +
        "end\n" +
        "\n" +
        "-- 4. 记录本次请求\n" +
        "redis.call('ZADD', key, now, requestId)\n" +
        "\n" +
        "-- 5. 刷新过期时间\n" +
        "redis.call('EXPIRE', key, window/1000 + 10)\n" +
        "return 1";

    public SlidingWindowLimiter(RedisTemplate<String, String> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    /**
     * 检查请求是否允许通过
     * @param key 限流键（如 user_123:api_pay）
     * @param windowMillis 窗口大小（毫秒）
     * @param maxRequests 窗口内允许的最大请求数
     * @return true=允许, false=限流
     */
    public boolean allowRequest(String key, long windowMillis, int maxRequests) {
        // 构造Redis Key
        String redisKey = "rate_limit:" + key;
        
        // 准备脚本参数
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        String requestId = UUID.randomUUID().toString();
        
        // 执行Lua脚本
        DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<>(LUA_SCRIPT, Long.class);
        Long result = redisTemplate.execute(
            script,
            Collections.singletonList(redisKey),
            currentTime, windowMillis, maxRequests, requestId
        );
        
        return result != null && result == 1;
    }
}

使用示例

@RestController
public class PaymentController {
    
    @Autowired
    private SlidingWindowLimiter limiter;
    
    @PostMapping("/pay")
    public ResponseEntity<?> createPayment(@RequestBody PaymentRequest request) {
        // 构造限流键: 用户ID + 接口名
        String key = "user_" + request.getUserId() + ":payment";
        
        // 检查限流: 每用户每分钟最多10次支付
        if (!limiter.allowRequest(key, 60000, 10)) {
            return ResponseEntity.status(429).body("请求过于频繁");
        }
        
        // 执行业务逻辑
        paymentService.process(request);
        return ResponseEntity.ok("支付成功");
    }
}

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