一篇文章搞懂 ConcurrentSkipListMap

前言

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正文

跳表

在 JDK 的并发包中，除常用的哈希表外，还实现了一种有趣的数据结构一一跳表。

跳表是一种可以用来快速查找的数据结构，有点类似于平衡树。

它们都可以对元素进行快速査找。

但一个重要的区别是:对平衡树的插入和删除往往很可能导致平衡树进行一次全局的调整，而对跳表的插入和删除只需要对整个数据结构的局部进行操作即可。

这样带来的好处是:

在高并发的情况下，你会需要一个全局锁来保证整个平衡树的线程安全。

而对于跳表，你只需要部分锁即可。

这样，在高并发环境下，你就可以拥有更好的性能。

就查询的性能而言，因为跳表的时间复杂度是 O ( logn )，所以在并发数据结构中， JDK 使用跳表来实现一个 Map ，即 ConcurrentSkipListMap。

跳表的另外一个特点是随机算法。

跳表的本质是同时维护了多个链表，并且链表是分层的。下图是跳表结构示意图。

底层的链表维护了跳表内所有的元素，每上面一层链表都是下面一层链表的子集，一个元素插入哪些层是完全随机的。

因此，如果运气不好，你可能会得到一个性能很糟糕的结构。

但是在实际工作中，它的表现是非常好的。

跳表内的所有链表的元素都是排序的。

查找时，可以从顶级链表开始找。

一旦发现被査找的元素大于当前链表中的取值，就会转入下一层链表继续找。

这也就是说在查找过程中，搜索是跳跃式的。

查找 10

在跳表中査找元素 10 ，如上图所示。

查找从顶层的头部索引节点开始。

由于顶层的元素最少，因此可以快速跳过那些小于 10 的元素。

很快，查找过程就能到元素 10。

由于在第 2 层，元素 13 大于 10 ，故肯定无法在第 2 层找到元素 10 ，直接进入底层(包含所有元素)开始査找，并且很快就可以根据元素 9 搜索到元素 10 。 整个过程，要比一般链表从元素 1 开始逐个搜索快得多。

因此，很显然，跳表是一种使用空间换时间的算法。

跳表实现 Map 与 哈希算法实现 Map

使用跳表实现 Map 和使用哈希算法实现 Map 的一个不同之处是:

哈希并不会保存元素的顺序，而跳表内所有的元素都是有序的。

因此在对跳表进行遍历时，你会得到一个有序的结果。

因此，如果你的应用需要有序性，那么跳表就是你的最佳选择。

实践

下面展示了 ConcurrentSkipListMap 的简单使用方法。

package com.shockang.study.java.concurrent.skip_list; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap; public class ConcurrentSkipListMapDemo { 
    public static void main(String[] args) { 
    Map<Integer, Integer> map = new ConcurrentSkipListMap<>(); for (int i = 0; i < 30; i++) { 
    map.put(i, i); } for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) { 
    System.out.println(entry.getKey()); } } } 

源码分析（JDK8）

跳表的内部实现由几个关键的数据结构组成。

Node

首先是 Node ，一个 Node 表示一个节点，里面含有 key 和 value (就是 Map 的 key 和 value )两个重要的元素。

每个 Node 还会指向下个 Node ，因此还有一个元素 next 。

方法 casValue 用来设置 value的值,相对的 casNext() 方法用来设置next的字段。

 / * Nodes hold keys and values, and are singly linked in sorted * order, possibly with some intervening marker nodes. The list is * headed by a dummy node accessible as head.node. The value field * is declared only as Object because it takes special non-V * values for marker and header nodes. */ static final class Node<K,V> { 
    final K key; volatile Object value; volatile Node<K,V> next; / * Creates a new regular node. */ Node(K key, Object value, Node<K,V> next) { 
    this.key = key; this.value = value; this.next = next; } / * Creates a new marker node. A marker is distinguished by * having its value field point to itself. Marker nodes also * have null keys, a fact that is exploited in a few places, * but this doesn't distinguish markers from the base-level * header node (head.node), which also has a null key. */ Node(Node<K,V> next) { 
    this.key = null; this.value = this; this.next = next; } / * compareAndSet value field */ boolean casValue(Object cmp, Object val) { 
    return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, valueOffset, cmp, val); } / * compareAndSet next field */ boolean casNext(Node<K,V> cmp, Node<K,V> val) { 
    return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val); } / * Returns true if this node is a marker. This method isn't * actually called in any current code checking for markers * because callers will have already read value field and need * to use that read (not another done here) and so directly * test if value points to node. * * @return true if this node is a marker node */ boolean isMarker() { 
    return value == this; } / * Returns true if this node is the header of base-level list. * @return true if this node is header node */ boolean isBaseHeader() { 
    return value == BASE_HEADER; } / * Tries to append a deletion marker to this node. * @param f the assumed current successor of this node * @return true if successful */ boolean appendMarker(Node<K,V> f) { 
    return casNext(f, new Node<K,V>(f)); } / * Helps out a deletion by appending marker or unlinking from * predecessor. This is called during traversals when value * field seen to be null. * @param b predecessor * @param f successor */ void helpDelete(Node<K,V> b, Node<K,V> f) { 
    /* * Rechecking links and then doing only one of the * help-out stages per call tends to minimize CAS * interference among helping threads. */ if (f == next && this == b.next) { 
    if (f == null || f.value != f) // not already marked casNext(f, new Node<K,V>(f)); else b.casNext(this, f.next); } } / * Returns value if this node contains a valid key-value pair, * else null. * @return this node's value if it isn't a marker or header or * is deleted, else null */ V getValidValue() { 
    Object v = value; if (v == this || v == BASE_HEADER) return null; @SuppressWarnings("unchecked") V vv = (V)v; return vv; } / * Creates and returns a new SimpleImmutableEntry holding current * mapping if this node holds a valid value, else null. * @return new entry or null */ AbstractMap.SimpleImmutableEntry<K,V> createSnapshot() { 
    Object v = value; if (v == null || v == this || v == BASE_HEADER) return null; @SuppressWarnings("unchecked") V vv = (V)v; return new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<K,V>(key, vv); } // UNSAFE mechanics private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE; private static final long valueOffset; private static final long nextOffset; static { 
    try { 
    UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe(); Class<?> k = Node.class; valueOffset = UNSAFE.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("value")); nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("next")); } catch (Exception e) { 
    throw new Error(e); } } } 

Index

另外一个重要的数据结构是 Index 。

顾名思义，这个表示索引内部包装了 Node ，同时增加了向下的引用和向右的引用。

索引节点表示跳表的级别。

注意，尽管 Node 和 Index 都有前向字段，但它们的类型不同，处理方式也不同，将字段放置在共享抽象类中无法很好地捕获这些字段。

 / * Index nodes represent the levels of the skip list. Note that * even though both Nodes and Indexes have forward-pointing * fields, they have different types and are handled in different * ways, that can't nicely be captured by placing field in a * shared abstract class. */ static class Index<K,V> { 
    final Node<K,V> node; final Index<K,V> down; volatile Index<K,V> right; / * Creates index node with given values. */ Index(Node<K,V> node, Index<K,V> down, Index<K,V> right) { 
    this.node = node; this.down = down; this.right = right; } / * compareAndSet right field */ final boolean casRight(Index<K,V> cmp, Index<K,V> val) { 
    return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, rightOffset, cmp, val); } / * Returns true if the node this indexes has been deleted. * @return true if indexed node is known to be deleted */ final boolean indexesDeletedNode() { 
    return node.value == null; } / * Tries to CAS newSucc as successor. To minimize races with * unlink that may lose this index node, if the node being * indexed is known to be deleted, it doesn't try to link in. * @param succ the expected current successor * @param newSucc the new successor * @return true if successful */ final boolean link(Index<K,V> succ, Index<K,V> newSucc) { 
    Node<K,V> n = node; newSucc.right = succ; return n.value != null && casRight(succ, newSucc); } / * Tries to CAS right field to skip over apparent successor * succ. Fails (forcing a retraversal by caller) if this node * is known to be deleted. * @param succ the expected current successor * @return true if successful */ final boolean unlink(Index<K,V> succ) { 
    return node.value != null && casRight(succ, succ.right); } // Unsafe mechanics private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE; private static final long rightOffset; static { 
    try { 
    UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe(); Class<?> k = Index.class; rightOffset = UNSAFE.objectFieldOffset (k.getDeclaredField("right")); } catch (Exception e) { 
    throw new Error(e); } } } 

HeadIndex

整个跳表就是根据 Index 进行全网的组织的。

此外，对于每一层的表头还需要记录当前处于哪一层。

为此，还需要一个名为 Headlndex 的数据结构，表示链表头部的第一个 Index ，它继承自 Index 。

 / * Nodes heading each level keep track of their level. */ static final class HeadIndex<K,V> extends Index<K,V> { 
    final int level; HeadIndex(Node<K,V> node, Index<K,V> down, Index<K,V> right, int level) { 
    super(node, down, right); this.level = level; } } 

这样核心的内部元素就介绍完了。

对于跳表的所有操作，就是组织好这些 Index之间的连接关系。