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介紹：
ZSet數據結構類似於Set結構，只是ZSet結構中，每個元素都會有一個分值，然后所有元素按照分值的大小進行排列，相當於是一個進行了排序的鏈表。
如果ZSet是一個鏈表，而且內部元素是有序的，在進行元素插入和刪除，以及查詢的時候，就必須要遍歷鏈表才行，時間復雜度就達到了O(n),這個在以單線程處理的Redis中是不能接受的。所以ZSet采用了一種跳躍表的實現。這個實現有點類似於Kafka存儲消息是使用的稀疏索引，kafka這個相對較簡單，可以用來介紹類比學習。
如果熟悉Kafka，就知道Kafka在進行持久化的時候，生成了兩個文件，一個是xxxxxxx.log，一個是xxxxxxx.index，這其中log文件中以鏈表的形式保存着消息的詳細信息，而index文件中，則是保存着這些消息的索引，或者說偏移量，但又不是每一條消息的索引都在index文件中存在，而是稀疏的，比如log文件中的消息的索引從0-10000，那么index文件中存儲的索引可能是100， 500， 700， 1000， 5000， 6500，每一個索引中都保存着對應的log文件中的消息的具體位置，如圖：
當要訪問偏移量為899的這條消息時，先去index文件中查找，找到了700和1000這個區間，根據700這個索引中的信息，找到log文件中700這條消息的具體位置，然后順序往下查找，直到找到索引為899的這條消息為止。從這個實現中我們可以看到，Kafka並沒有進行log文件的整個遍歷，而是通過index中的稀疏索引，找到消息在log中的大概位置，然后順序遍歷找到消息，這樣就大大提高了查找的效率，如圖：
Redis的跳躍表和上面類似，只是更加復雜一些，Kafka的稀疏索引只有一層，而Redis的索引被提取為多層。如圖：
所有的元素都會在L0層的鏈表中，根據分數進行排序，同時會有一部分節點有機會被抽取到L1層中，作為一個稀疏索引，同樣L1層中的索引也有一定機會被抽取到L2層中，組成一個更稀疏的索引列表。
下面用圖來演示一下在對快速鏈表進行插入、刪除、查詢時，是如何定位到L0層中的具體位置的。
首先，假定有這么一個鏈表，注意這里只展示分數，而不展示具體的值了：
如果要查找分數為66的元素，首先在L2層的索引找。很明顯，66位於25和85中間，這時就縮小了查找區間：
然后根據獲得的區間，去L1對應的區間中查找，得到一個更精確的區間：
最終，根據這個更精確的區間，去L0層順序遍歷，即可得到要查找的元素：
上述即是對Redis的跳躍表的原理的一個簡述。
這種跳躍表的實現，其實和二分查找的思路有點接近，只是一方面因為二分查找只能適用於數組，而無法適用於鏈表，所以為了讓鏈表有二分查找類似的效率，就以空間換時間來達到目的。
跳躍表因為是一個根據分數權重進行排序的列表，可以再很多場景中進行應用，比如排行榜，搜索排序等等。
命令操作：
添加元素，zadd zsetName score1 value1 score2 value2 score3 value3 .....
查看所有元素，zrange zsetName 0 -1
查看所有元素，按score逆序排列， zrevrange zsetName 0 -1
元素數量，zcard zsetName
獲取指定value的分數， zscore zsetName value
獲取指定value的排名，zrank zsetName value(從0開始)
獲取指定分值區間中的元素， zrangebyscore zsetName scoreStart scoreEnd(包含上下區間)（注意inf表示無窮大，-inf表示服務券大）
獲取指定分值區間中的元素，並且返回分數， zrangebyscore zsetName scoreStart scoreEnd withscores
刪除元素，zrem zsetName value
代碼調用：
package main
import (
"fmt"
"github.com/garyburd/redigo/redis"
)
func main(){
// 連接redis
conn,err := redis.Dial("tcp", "localhost:6379")
if err != nil {
fmt.Errorf("connection redis failed. error info: ", err)
return
}
// zadd
_,err = conn.Do("zadd", "phones", "100", "Nokia", "80", "tianyu", "60", "xiaomifeng", "50", "shangshai")
if err != nil {
fmt.Errorf("sadd failed, error info: ", err)
return
}
// zrange
result,err := redis.Strings(conn.Do("zrange", "phones", "0", "-1"))
if err != nil {
fmt.Errorf("zrange failed, error info: ", err)
return
}
fmt.Println(result)
// zrevrange
result,err = redis.Strings(conn.Do("zrevrange", "phones", "0", "-1"))
if err != nil {
fmt.Errorf("zrange failed, error info: ", err)
return
}
fmt.Println(result)
// zcard
size,err := conn.Do("zcard", "phones")
if err != nil {
fmt.Errorf("zrange failed, error info: ", err)
return
}
fmt.Println(size)
// zscore
score,err := redis.Int(conn.Do("zscore", "phones", "shangshai"))
if err != nil {
fmt.Errorf("zrange failed, error info: ", err)
return
}
fmt.Println(score)
// zrem
_,err = conn.Do("zrem", "phones", "shangshai")
if err != nil {
fmt.Errorf("zrange failed, error info: ", err)
return
}
fmt.Println("delete shangshai success.")
// 關閉連接
defer conn.Close()
}
執行效果：
