Java編程的邏輯 (75) - 併發容器 - 基於SkipList的Map和Set

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上節咱們介紹了ConcurrentHashMap，ConcurrentHashMap不能排序，容器類中能夠排序的Map和Set是TreeMap和TreeSet，但它們不是線程安全的。Java併發包中與TreeMap/TreeSet對應的併發版本是ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet，本節，咱們就來簡要探討這兩個類。

基本概念

咱們知道，TreeSet是基於TreeMap實現的，與此相似，ConcurrentSkipListSet也是基於ConcurrentSkipListMap實現的，因此，咱們主要來探討ConcurrentSkipListMap。

ConcurrentSkipListMap是基於SkipList實現的，SkipList稱爲跳躍表或跳錶，是一種數據結構，待會咱們會進一步介紹。併發版本爲何採用跳錶而不是樹呢？緣由也很簡單，由於跳錶更易於實現高效併發算法。

ConcurrentSkipListMap有以下特色：

• 沒有使用鎖，全部操做都是無阻塞的，全部操做均可以並行，包括寫，多個線程能夠同時寫。
• 與ConcurrentHashMap相似，迭代器不會拋出ConcurrentModificationException，是弱一致的，迭代可能反映最新修改也可能不反映，一些方法如putAll, clear不是原子的。
• 與ConcurrentHashMap相似，一樣實現了ConcurrentMap接口，直接支持一些原子複合操做。
• 與TreeMap同樣，可排序，默認按鍵天然有序，能夠傳遞比較器自定義排序，實現了SortedMap和NavigableMap接口。

看段簡單的使用代碼：

public static void main(String[] args) {
    Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>(
            Collections.reverseOrder());
    map.put("a", "abstract");
    map.put("c", "call");
    map.put("b", "basic");
    System.out.println(map.toString());
}

程序輸出爲：

{c=call, b=basic, a=abstract}

表示是有序的。

ConcurrentSkipListMap的大部分方法，咱們以前都有介紹過，有序的方法，與TreeMap是相似的，原子複合操做，與ConcurrentHashMap是相似的，因此咱們就不贅述了。

須要說明一下的是它的size方法，與大多數容器實現不一樣，這個方法不是常量操做，它須要遍歷全部元素，複雜度爲O(N)，並且遍歷結束後，元素個數可能已經變了，通常而言，在併發應用中，這個方法用處不大。

下面咱們主要介紹下其基本實現原理。

基本實現原理

咱們先來介紹下跳錶的結構，跳錶是基於鏈表的，在鏈表的基礎上加了多層索引結構。咱們經過一個簡單的例子來看下，假定容器中包含以下元素：

3, 6, 7, 9, 12, 17, 19, 21, 25, 26

對Map來講，這些值能夠視爲鍵。ConcurrentSkipListMap會構造相似下圖所示的跳錶結構：

最下面一層，就是最基本的單向鏈表，這個鏈表是有序的。雖然是有序的，但咱們知道，與數組不一樣，鏈表不能根據索引直接定位，不能進行二分查找。

爲了快速查找，跳錶有多層索引結構，這個例子中有兩層，第一層有5個節點，第二層有2個節點。高層的索引節點必定同時是低層的索引節點，好比9和21。

高層的索引節點少，低層的多，統計機率上，第一層索引節點是實際元素數的1/2，第二層是第一層的1/2，逐層減半，但這不是絕對的，有隨機性，只是大概如此。

對於每一個索引節點，有兩個指針，一個向右，指向下一個同層的索引節點，另外一個向下，指向下一層的索引節點或基本鏈表節點。

有了這個結構，就能夠實現相似二分查找了，查找元素老是從最高層開始，將待查值與下一個索引節點的值進行比較，若是大於索引節點，就向右移動，繼續比較，若是小於，則向下移動到下一層進行比較。

下圖兩條線展現了查找值19和8的過程：

對於19，查找過程是：

1. 與9相比，大於9
2. 向右與21相比，小於21
3. 向下與17相比，大於17
4. 向右與21相比，小於21
5. 向下與19相比，找到

對於8，查找過程是：

1. 與9相比，小於9
2. 向下與6相比，大於6
3. 向右與9相比，小於9
4. 向下與7相比，大於7
5. 向右與9相比，小於9，不能再向下，沒找到

這個結構是有序的，查找的性能與二叉樹相似，複雜度是O(log(N))，不過，這個結構是如何構建起來的呢？

與二叉樹相似，這個結構是在更新過程當中進行保持的，保存元素的基本思路是：

1. 先保存到基本鏈表，找到待插入的位置，找到位置後，先插入基本鏈表
2. 更新索引層。

對於索引更新，隨機計算一個數，表示爲該元素最高建幾層索引，一層的機率爲1/2，二層爲1/4，三層爲1/8，依次類推。而後從最高層到最低層，在每一層，爲該元素創建索引節點，建的過程也是先查找位置，再插入。

對於刪除元素，ConcurrentSkipListMap不是一會兒真的進行刪除，爲了不併發衝突，有一個複雜的標記過程，在內部遍歷元素的過程當中會真正刪除。

以上咱們只是介紹了基本思路，爲了實現併發安全、高效、無鎖非阻塞，ConcurrentSkipListMap的實現很是複雜，具體咱們就不探討了，感興趣的讀者能夠參考其源碼，其中提到了多篇學術論文，論文中描述了它參考的一些算法。

對於常見的操做，如get/put/remove/containsKey，ConcurrentSkipListMap的複雜度都是O(log(N))。

上面介紹的SkipList結構是爲了便於併發操做的，若是不須要併發，可使用另外一種更爲高效的結構，數據和全部層的索引放到一個節點中，以下圖所示：

 

對於一個元素，只有一個節點，只是每一個節點的索引個數可能不一樣，在新建一個節點時，使用隨機算法決定它的索引個數，平均而言，1/2的元素有兩個索引，1/4的元素有三個索引，依次類推。

小結

本節簡要介紹了ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet，它們基於跳錶實現，有序，無鎖非阻塞，徹底並行，主要操做複雜度爲O(log(N))。

下一節，咱們來探討併發隊列。 

(與其餘章節同樣，本節全部代碼位於 https://github.com/swiftma/program-logic)

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