Java并发容器：ConcurrentSkipListMap/Set的跳跃表（Skip List）实现与并发控制

Java并发容器：ConcurrentSkipListMap/Set的跳跃表（Skip List）实现与并发控制

大家好，今天我们要深入探讨Java并发容器中的ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet，这两个容器的核心数据结构是跳跃表（Skip List）。我们将从跳跃表的原理、Java的具体实现，以及并发控制策略等方面进行详细的分析。

1. 跳跃表（Skip List）的基本原理

跳跃表是一种概率型数据结构，用于在有序集合中实现快速查找。它通过维护多个层级的链表来实现类似二分查找的效果，从而提高查找效率。

1.1 单链表的缺点和跳跃表的动机

首先，我们考虑一个简单的有序单链表。查找一个元素，最坏情况下需要遍历整个链表，时间复杂度为O(n)。虽然链表插入和删除操作很快，但在查找方面性能较差。为了提高查找效率，一个直观的想法是增加一些“快捷方式”，使得我们可以跳过一些不必要的节点。

1.2 跳跃表的结构

跳跃表就是在单链表的基础上增加多层索引，构成一种多层链表结构。每一层都是一个有序链表，最底层包含所有元素，而上层链表则是下层链表的子集。

• 底层链表： 包含所有元素，也是最基本的有序链表。
• 索引层： 上层链表，用于加速查找。每一层索引都是其下一层链表的子集。

1.3 跳跃表的查找过程

查找一个元素时，从顶层链表的头部开始，沿着当前层链表查找，直到找到一个大于等于目标元素的节点。如果当前节点等于目标元素，则查找成功；如果当前节点大于目标元素，或者到达当前层链表的尾部，则下降到下一层链表，继续查找。重复这个过程，直到在底层链表中找到目标元素或者确定元素不存在。

1.4 概率化层数

跳跃表不同于传统的平衡树，它的层数不是严格平衡的，而是通过概率来决定的。在插入一个新元素时，需要确定该元素要占据的层数。通常使用一个概率p来决定是否将该元素添加到上一层索引。例如，如果p=0.5，那么每次有50%的概率将元素添加到上一层索引。

1.5 跳跃表的优势

• 平均查找效率高： 跳跃表通过多层索引，可以实现类似二分查找的效果，平均时间复杂度为O(log n)。
• 插入和删除效率高： 插入和删除操作只需要修改相邻节点的指针，平均时间复杂度为O(log n)。
• 实现简单： 相对于平衡树（如红黑树、AVL树），跳跃表的实现相对简单。
• 并发友好： 跳跃表的结构特点使其更容易实现并发控制。

2. Java ConcurrentSkipListMap/Set 的实现

Java的ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet是基于跳跃表实现的并发容器。ConcurrentSkipListMap实现了ConcurrentNavigableMap接口，提供了线程安全的有序键值对存储；ConcurrentSkipListSet实现了ConcurrentNavigableSet接口，提供了线程安全的有序集合存储。

2.1 核心类：ConcurrentSkipListMap.Node 和 ConcurrentSkipListMap.Index

在ConcurrentSkipListMap的实现中，有两个核心的内部类：Node 和 Index。

• Node<K,V>： 表示跳跃表中的一个节点，存储键值对信息。

  • K key: 键
  • V value: 值
  • Node<K,V> next: 指向下一个节点的指针。这个指针可能被CAS操作修改，因此需要原子性。

• Index<K,V>： 表示跳跃表中的一个索引节点，指向一个Node节点。

  • Node<K,V> node: 指向对应的Node节点。
  • Index<K,V> down: 指向下一层索引节点的指针。
  • Index<K,V> right: 指向当前层下一个索引节点的指针。

2.2 层级结构

跳跃表由多个层级组成，每一层都是一个有序链表。最底层链表包含所有节点，上层链表是下层链表的子集。

2.3 头节点

跳跃表有一个头节点，用于指向每一层的第一个索引节点。

2.4 Java 代码示例 (简化版)

为了方便理解，下面是一个简化版的跳跃表节点的Java代码示例：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;

class Node<K, V> {
    final K key;
    volatile V value; // 使用 volatile 保证可见性
    AtomicReference<Node<K, V>> next; // 使用 AtomicReference 实现原子操作

    Node(K key, V value, Node<K, V> next) {
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = new AtomicReference<>(next);
    }
}

class Index<K, V> {
    final Node<K, V> node;
    final Index<K, V> down;
    final AtomicReference<Index<K, V>> right;

    Index(Node<K, V> node, Index<K, V> down, Index<K, V> right) {
        this.node = node;
        this.down = down;
        this.right = new AtomicReference<>(right);
    }
}

2.5 插入操作

插入一个新元素时，首先需要找到合适的位置，然后将新节点插入到跳跃表的每一层。插入操作需要保证线程安全，通常使用CAS（Compare and Swap）操作来修改指针。

2.6 删除操作

删除一个元素时，需要将该节点从跳跃表的每一层中移除。删除操作也需要保证线程安全，同样使用CAS操作来修改指针。

2.7 查找操作

查找一个元素时，从顶层链表的头部开始，沿着当前层链表查找，直到找到一个大于等于目标元素的节点。如果当前节点等于目标元素，则查找成功；如果当前节点大于目标元素，或者到达当前层链表的尾部，则下降到下一层链表，继续查找。重复这个过程，直到在底层链表中找到目标元素或者确定元素不存在。查找操作一般不需要加锁，因为跳跃表的结构保证了即使在并发情况下，也能找到正确的节点。

3. 并发控制策略

ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet使用了一些并发控制策略来保证线程安全。

3.1 CAS（Compare and Swap）操作

CAS是一种无锁算法，用于原子性地更新变量的值。它包含三个操作数：内存地址V、期望值A和新值B。如果内存地址V的值等于期望值A，那么将内存地址V的值更新为新值B；否则，不执行任何操作。

在ConcurrentSkipListMap中，CAS操作被广泛用于修改指针，例如插入和删除节点。通过CAS操作，可以保证在并发情况下，只有一个线程能够成功修改指针，从而避免了数据竞争。

3.2 Volatile 关键字

volatile关键字用于保证变量的可见性。当一个变量被声明为volatile时，每次读取该变量的值都会从主内存中读取，而不是从线程的本地缓存中读取。这样可以保证多个线程看到的是同一个变量的值。

在ConcurrentSkipListMap中，volatile关键字被用于修饰Node的value字段，以及Index的right字段。这样可以保证多个线程能够看到最新的值。

3.3 锁的粒度

ConcurrentSkipListMap采用细粒度的锁，将锁的范围限制在单个节点或相邻节点。这样可以减少锁的竞争，提高并发性能。

3.4 延迟更新

在删除节点时，ConcurrentSkipListMap采用了延迟更新的策略。首先将要删除的节点的value设置为null，然后使用CAS操作将该节点从跳跃表中移除。这样可以避免在删除节点时阻塞其他线程。

3.5 代码示例：CAS操作的运用

import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;

class Node<K, V> {
    final K key;
    volatile V value;
    AtomicReference<Node<K, V>> next;

    Node(K key, V value, Node<K, V> next) {
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = new AtomicReference<>(next);
    }

    // 使用 CAS 操作设置 next 指针
    boolean casNext(Node<K, V> cmp, Node<K, V> val) {
        return next.compareAndSet(cmp, val);
    }
}

在这个例子中，casNext方法使用CAS操作来原子性地更新next指针。只有当next指针的当前值等于cmp时，才会将next指针的值更新为val。

4. ConcurrentSkipListMap/Set 的应用场景

ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet适用于需要高并发、有序存储的场景。

4.1 高并发场景

由于ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet采用了细粒度的锁和CAS操作，因此在高并发场景下具有较好的性能。

4.2 有序存储场景

ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet能够保证元素的有序性，因此适用于需要按照键的顺序进行访问的场景。

4.3 实时排行榜

可以使用ConcurrentSkipListMap来实现实时排行榜。键可以是用户的积分，值可以是用户的ID。由于ConcurrentSkipListMap能够保证元素的有序性，因此可以快速地获取排行榜的前几名。

4.4 缓存系统

可以使用ConcurrentSkipListMap来实现缓存系统。键可以是缓存的键，值可以是缓存的值。由于ConcurrentSkipListMap具有较高的并发性能，因此可以满足高并发的缓存需求。

5. 性能分析与对比

特性	ConcurrentSkipListMap	HashMap	TreeMap
并发性	高	线程不安全	线程不安全
有序性	有	无	有
查找复杂度	O(log n)	平均 O(1), 最坏 O(n)	O(log n)
插入/删除复杂度	O(log n)	平均 O(1), 最坏 O(n)	O(log n)
内存占用	较高	较低	较高

• 与HashMap对比： HashMap是非线程安全的，并发环境下需要额外的同步措施。ConcurrentSkipListMap提供线程安全，且保持键的有序性，但内存占用相对较高，插入删除的平均复杂度也较高。
• 与TreeMap对比： TreeMap也是有序的，但非线程安全，需要在外部进行同步。ConcurrentSkipListMap在并发环境下性能更好，但在单线程环境下，TreeMap可能具有更好的性能，因为少了并发控制的开销。

6. 跳跃表的局限性

虽然跳跃表有很多优点，但也有一些局限性：

• 空间复杂度较高： 跳跃表需要额外的空间来存储索引节点，因此空间复杂度较高。
• 实现相对复杂： 跳跃表的实现相对复杂，需要考虑多层链表的维护和并发控制。

7. 使用建议

• 当需要在高并发环境下使用有序集合时，ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet是较好的选择。
• 当对内存占用比较敏感时，可以考虑使用其他数据结构，例如HashMap或TreeMap。
• 在使用ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet时，需要注意选择合适的初始容量和负载因子，以提高性能。

跳跃表并发控制策略的意义

跳跃表的并发控制策略（CAS，Volatile，细粒度锁，延迟更新）保证了在高并发环境下数据的一致性和线程的安全性，使得ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet能够在多线程环境中可靠地运行。

ConcurrentSkipListMap/Set在实际项目中的选择

在实际项目中选择ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet时，需要综合考虑并发性、有序性、内存占用和性能等因素，选择最适合特定场景的数据结构。