学习levelDB时，其Memtable使用到了Skiplist数据结构，在mongodb的存储引擎WiredTiger中的内存存储结构中也有使用。

基本原理：

跳表(skip List)是一种随机化的数据结构，基于并联的链表，基本思想参考：点击打开链接 。可以用来代替平衡树，以“空间换取时间”，从而提高效率。

跳表具有如下性质：

(1) 由很多层结构组成

(2) 每一层都是一个有序的链表

(3) 最底层(Level 1)的链表包含所有元素

(4) 如果一个元素出现在 Level i 的链表中，则它在 Level i 之下的链表也都会出现。

(5) 每个节点包含两个指针，一个指向同一链表中的下一个元素，一个指向下面一层的元素。

跳表实现简单，插入、删除、查找的复杂度均为O(logn)，高度为O(logn)的概率较高，所需存储空间为O(n)。复杂度分析如下：

优缺点：

与skiplsit类似，红黑树的插入、删除、查找操作也都是O（logn）的时间复杂度，但是skiplist具有以下优点：

1.比红黑树实现更加简单；

2.同样支持范围查找；

3.增删改查操作的范围更小一些，锁的代价也就更小，并发度更高（使用CAS操作并发节点）。而红黑树的插入删除元素涉及到树是否平衡，需要进行旋转，甚至可能影响到整棵树；

4.对于skiplist层次的建立，引入了新条件--“概率”。传统的平衡树、红黑树等插入新的元素是否上推依赖于与临近节点，而skiplist则使用随机数，为0则不上推，为1则上推，完全不依赖集合内其他元素。这使得每一次插入都更加“独立”,冲突只发生在真正写入的那一步操作上。对于链表来说，数据的写入是能够做到无锁的写入新数据的，于是，利用skiplist,就能成功的做到无锁的有序平衡“树”（多层级）结构。

5.比起普通链表，解决的不易取到中值的缺点。

缺点：

1.面向磁盘效率低。

磁盘要求顺序写，顺序读，一次读写必须是一整块的数据。而对于skiplist来说，查询中每一次从高层跳跃到底层的操作，都会对应一次磁盘随机读，而skiplist的层数从宏观上来看一定是O(logn)层。因此也就对应了O(logn)次磁盘随机读。因此这个数据结构不适合于磁盘结构。

由于需要重复分层存储节点，所以相比于其他分层的树结构来说比较耗内存。但是可以调参数降低内存消耗，达到与其他平衡树差不多的性能

参考文章：点击打开链接