skiplist 复杂度分析 _经验分享

Redis中hash、set、zset的底层数据结构原理:Redis hash对象(hash)Redis set对象(set) ，其中hashtable的键是集合中元素的值，值为nullinset ，可以理解为数组。使用inset数据结构需要满足以下两个条件:一般intset底层结构的查询方法采用二分搜索法方法，实际查询复杂度实现为字典跳表(skiplist)在log(n)Redis有序集对象(zset)的底部，数据较少时使用ziplist 。

1、javase线程怎么存储到容器java并发重要知识点java线程池ThreadPoolExecutor类分析threadpool executor类中提供的四种构造方法。我们来看最长的一个，其他三个都是基于这个构造方法(其他的构造方法都给了一些默认的参数，比如默认的拒绝策略是什么) 。/* * *使用给定的初始参数创建新的ThreadPoolExecutor 。

2、redis这些内存消耗数据怎么看呢,主要看哪个说明内存比较大了Redis常用的数据类型Redis最常用的数据类型如下:StringHashListSetSortedset在详细描述这些数据类型之前，我们先通过一张图了解一下这些不同的数据类型在Redis内存管理中是如何描述的:首先， Redis用一个redisObject对象来表示所有的键和值，Redisobject的主要信息如上图所示:type表示一个value对象是什么数据类型。编码是redis中不同数据类型的存储方式。例如，typestring表示value存储一个普通的字符串，对应的编码可以是raw或int 。

3、总结redis在节省内存开销方面做过哪些设计因为是用Python测试的，可能不完全适用于其他语言。使用的测试数据是特定的，可能不完全适用于更小或更大的数据。测试结果就不列了，就说结论吧。最差的存储方法是用散列存储一个实体(即一条记录) 。时间比其他方案慢1~2倍，占用空间大。更重要的是，字段类型是字符串，要自己转换类型。唯一的好处是你可以独立操纵一个场。

当单个实体比较小时，就会暴露出key占用内存比较多的缺点。使用散列来存储一种类型的所有实体(即一个表)实现起来相对简单，并且占用的内存也可以接受。使用多重散列来存储一个类型的所有实体(即子表)在实现上稍微复杂一点，但是它占用的内存最少。如果单个字段的值很小(默认值为64字节)，单个hash中存储的字段数也很小(默认值为512)，则使用hashzipmap进行存储，内存占用会明显减少。

4、Redis有哪些慢操作?从业务服务器到Redis服务器的呼叫链路缓慢可能有两个原因，但大多数情况下是Redis服务。但是应该如何衡量Redis放缓了呢？命令执行时间大于1s和2s？其实没有固定的标准。例如，在高配置的服务器中，0.5毫秒被认为是慢的，在低配置的服务器中，3毫秒被认为是慢的。

5、java的monitor机制中,为什么阻塞队列用list等待队列用set是否是使用第三方锁屏程序造成的，建议可以使用自己的锁屏进行对比；。Java阻塞队列用于生产者-消费者模式、消息传递、并行任务执行和相关并发设计的最常见的使用环境中。BlockingQueue基于队列接口提供了另外两种类型的操作，即获取元素时等待队列变为非空，添加元素时等待空间变为可用。BlockingQueue的添加操作有四种形式:插入操作是指在队列中添加一个元素，元素存储的位置与具体队列的实现有关。

Check操作是指将队列的头元素返回给调用者，队列不删除这个头元素。以异常的形式抛出操作。当队列已满时，调用add方法将引发IllegalStateException异常。如果调用remove方法时队列为空，则会引发NoSuchElementException异常。

6、Redis中hash、set、zset的底层数据结构原理Redis hash对象(hash)Redis set对象(set)其中hashtable的键是集合中元素的值，nullinset的值可以理解为数组，使用inset数据结构时需要满足以下两个条件:intset的底层结构查询方法一般采用二分搜索法方法，实际查询复杂度实现为日志底部的字典(dict) 跳表(skiplist)

7、ConcurrentSkipListMap为了介绍ConcurrentSkipListMap ，我们先简单了解一下什么是跳表。对于单个链表来说，即使链表是有序的，如果想在里面找到一些数据，也只能从头到尾遍历链表，这样效率自然会很低，跳表也不一样。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。都可以快速找到元素。但有一个重要的区别:平衡树的插入和删除很可能导致平衡树的全局调整；对于跳表的插入和删除，只需要操作整个数据结构的一部分。
【skiplist 复杂度分析】这样，在高并发的环境中，你可以有更好的性能。就查询性能而言，跳表复杂度的时间为O(logn)，所以在并发数据结构中，JDK使用跳表来实现一个Map，跳表的本质是同时维护多个链表，链表是有层次的:最底层的链表维护跳表中的所有元素，每一个上层的链表都是下层的子集。跳转列表中所有链表的元素被排序，搜索时，可以从顶层链表开始。

skiplist 复杂度分析

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