Redis 为什么选用跳跃表，而不是红黑树
Redis 为什么选用跳跃表，而不是红黑树
Redis 中的有序集合(zset) 支持的操作：
- 插入一个元素
- 删除一个元素
- 查找一个元素
- 有序输出所有元素
- 按照范围区间查找元素（比如查找值在 [100, 356] 之间的数据）
其中，前四个操作红黑树也可以完成，且时间复杂度跟跳表是一样的。但是，按照区间来查找数据这个操作，红黑树的效率没有跳表高。按照区间查找数据时，跳表可以做到 O(logn) 的时间复杂度定位区间的起点，然后在原始链表中顺序往后遍历就可以了，非常高效。
https://blog.csdn.net/qq_34412579/article/details/101731935
Redis只在两个地方用到了跳跃表，一个是实现有序集合键(zset)，另一个是在集群节点中用作内部数据结构，除此之外，跳表在Redis里面没有其他用途。
但是为什么用跳表而不用红黑树呢？猜想如下：
1）在做范围查找的时候，平衡树比skiplist操作要复杂。在平衡树上，我们找到指定范围的小值之后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造，这里的中序遍历并不容易实现。而在skiplist上进行范围查找就非常简单，只需要在找到小值之后，对第1层链表进行若干步的遍历就可以实现。
2）平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整，逻辑复杂，而skiplist的插入和删除只需要修改相邻节点的指针，操作简单又快速。
3）从内存占用上来说，skiplist比平衡树更灵活一些。一般来说，平衡树每个节点包含2个指针（分别指向左右子树），而skiplist每个节点包含的指针数目平均为1/(1-p)，具体取决于参数p的大小。如果像Redis里的实现一样，取p=1/4，那么平均每个节点包含1.33个指针，比平衡树更有优势。
4）查找单个key，skiplist和平衡树的时间复杂度都为O(log n)，大体相当；而哈希表在保持较低的哈希值冲突概率的前提下，查找时间复杂度接近O(1)，性能更高一些。所以我们平常使用的各种Map或dictionary结构，大都是基于哈希表实现的。
5）从算法实现难度上来比较，skiplist比平衡树要简单得多。
结合书籍《redis设计与实现(第二版)》里面的一段描述进行理解：