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ZSet数据结构类似于Set结构，只是ZSet结构中，每个元素都会有一个分值，然后所有元素按照分值的大小进行排列，相当于是一个进行了排序的链表。

如果ZSet是一个链表，而且内部元素是有序的，在进行元素插入和删除，以及查询的时候，就必须要遍历链表才行，时间复杂度就达到了O(n),这个在以单线程处理的Redis中是不能接受的。所以ZSet采用了一种跳跃表的实现。这个实现有点类似于Kafka存储消息是使用的稀疏索引，kafka这个相对较简单，可以用来介绍类比学习。

如果熟悉Kafka，就知道Kafka在进行持久化的时候，生成了两个文件，一个是xxxxxxx.log，一个是xxxxxxx.index，这其中log文件中以链表的形式保存着消息的详细信息，而index文件中，则是保存着这些消息的索引，或者说偏移量，但又不是每一条消息的索引都在index文件中存在，而是稀疏的，比如log文件中的消息的索引从0-10000，那么index文件中存储的索引可能是100， 500， 700， 1000， 5000， 6500，每一个索引中都保存着对应的log文件中的消息的具体位置，如图：

当要访问偏移量为899的这条消息时，先去index文件中查找，找到了700和1000这个区间，根据700这个索引中的信息，找到log文件中700这条消息的具体位置，然后顺序往下查找，直到找到索引为899的这条消息为止。从这个实现中我们可以看到，Kafka并没有进行log文件的整个遍历，而是通过index中的稀疏索引，找到消息在log中的大概位置，然后顺序遍历找到消息，这样就大大提高了查找的效率，如图：

Redis的跳跃表和上面类似，只是更加复杂一些，Kafka的稀疏索引只有一层，而Redis的索引被提取为多层。如图：

所有的元素都会在L0层的链表中，根据分数进行排序，同时会有一部分节点有机会被抽取到L1层中，作为一个稀疏索引，同样L1层中的索引也有一定机会被抽取到L2层中，组成一个更稀疏的索引列表。

下面用图来演示一下在对快速链表进行插入、删除、查询时，是如何定位到L0层中的具体位置的。

首先，假定有这么一个链表，注意这里只展示分数，而不展示具体的值了：

如果要查找分数为66的元素，首先在L2层的索引找。很明显，66位于25和85中间，这时就缩小了查找区间：

然后根据获得的区间，去L1对应的区间中查找，得到一个更精确的区间：

最终，根据这个更精确的区间，去L0层顺序遍历，即可得到要查找的元素：

上述即是对Redis的跳跃表的原理的一个简述。

这种跳跃表的实现，其实和二分查找的思路有点接近，只是一方面因为二分查找只能适用于数组，而无法适用于链表，所以为了让链表有二分查找类似的效率，就以空间换时间来达到目的。

跳跃表因为是一个根据分数权重进行排序的列表，可以再很多场景中进行应用，比如排行榜，搜索排序等等。