用go实现常用算法与数据结构——跳跃表(Skip list)

背景

最近在学习 redis,看到redis中使用 了skip list。在网上搜索了一下发现用 golang 实现的 skip list 寥寥无几,性能和并发性也不是特别好,于是决定自己造一个并发安全的 skip list 轮子。代码在这里:

https://github.com/AceDarkknight/ConcurrentSkipList

skip list 简介

skip list 是一种有序的,平均查找时间复杂度是O(N)的,实现简单的数据结构。它来自William Pugh 的一篇论文《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》。一个skip list 如下图所示(图片来自维基百科):
skip list
skip list 底层是一个链表,上层由不同高度的指针组成,通过上层指针跳跃实现快速查找。具体原理这里就不介绍了,有兴趣的同学可以看看以下几个链接,都是介绍得比较通俗易懂的,我的实现也是参考了这几篇文章。

https://www.jianshu.com/p/fcd18946994e
https://blog.csdn.net/ict2014/article/details/17394259
http://zhangtielei.com/posts/blog-redis-skiplist.html

实现

实现一个并发安全或者说线程安全的 skip list,有两个方法:

  • 使用 sync.RWMutex 读写锁。
  • 使用 sync/atomic 中的原子操作。

第一种方法的优点是实现简单,在 leveldb 的 golang 版本中用的就是这个方法;缺点是并发大时加锁和解锁比较耗时。
第二种方法的优点是效率高,因为原子操作的原子性所以不需要担心数据不一致的问题;缺点是实现复杂。
我的实现选用的是第一种方法。受到 concurrent-map的启发,实现时根据 index 的大小把一个 skip list 分成不同的 shard, 每个 shard 都是一个并发安全的 skip list,在一个 shard 中使用一把读写锁来减少对锁的竞争。关于第二种方法,我看了好几篇论文,但是最终写代码时发现都并不容易实现。等我以后技术水平足够了可能也会试着实现一下,参考的论文如下:

http://jokeren.tech/assets/Concurrent%20Skiplist%20Based.pdf
http://people.csail.mit.edu/shanir/publications/LazySkipList.pdf

  • 数据结构

我们用 ConcurrentSkipList 这个数据结构代表整个 skip list,可以看到里面是一个包含多个 skipList 的切片。

type ConcurrentSkipList struct {
    skipLists []*skipList
    level     int
}

skipList 的结构如下, 每个 skipList 除了有头结点、尾节点、高度、长度外都有一把读写锁,负责保证并发安全。

type skipList struct {
    level  int
    length int32
    head   *Node
    tail   *Node
    mutex  sync.RWMutex
}

其中我们把每个节点称为一个 Node,Node 的结构如下,index 代表节点的索引值,value 代表节点的值,nextNodes 记录了该节点指向的下个节点。

type Node struct {
    index     uint64
    value     interface{}
    nextNodes []*Node
}

对 skip list 的查找,插入,删除过程大同小异,一张图就能说明白(图片来自维基百科):
image

  • 查找
    简单来说,查找的方法是从首节点(head)顶层元素开始向尾节点(tail)移动,遇到比目标 index 大或者到达尾节点(tail)时再底层移动,直到找到 index 相同的节点或者移动到最底层。
    具体实现中,查找的方法返回了两个值,previousNodes 用来保存需要更新的节点,currentNode 则是保存查找的结果,currentNode 的index 大于或等于需要查找的 index。但是由于一般的查找操作不涉及插入和删除操作,并不需要返回 previousNodes,所以实际查找时调用的是另一个方法: searchWithoutPreviousNodes(index uint64),这样可以减少创建对象的开销,提高查找效率。代码如下:
// searchWithPreviousNode will search given index in skip list.
// The first return value represents the previous nodes need to update when call Insert function.
// The second return value represents the value with given index or the closet value whose index is larger than given index.
func (s *skipList) searchWithPreviousNodes(index uint64) ([]*Node, *Node) {
    // Store all previous value whose index is less than index and whose next value's index is larger than index.
    previousNodes := make([]*Node, s.level)

    currentNode := s.head

    // Iterate from top level to bottom level.
    for l := s.level - 1; l >= 0; l-- {
        // Iterate value util value's index is >= given index.
        // The max iterate count is skip list's length. So the worst O(n) is N.
        for currentNode.nextNodes[l] != s.tail && currentNode.nextNodes[l].index < index {
            currentNode = currentNode.nextNodes[l]
        }

        // When next value's index is >= given index, add current value whose index < given index.
        previousNodes[l] = currentNode
    }

    // Avoid point to tail which will occur panic in Insert and Delete function.
    // When the next value is tail.
    // The index is larger than the maximum index in the skip list or skip list's length is 0. Don't point to tail.
    // When the next value isn't tail.
    // Next value's index must >= given index. Point to it.
    if currentNode.nextNodes[0] != s.tail {
        currentNode = currentNode.nextNodes[0]
    }

    return previousNodes, currentNode
}
  • 插入
    在查找操作的基础上进行插入操作,调整指针指向的位置。调整指针的过程和向链表插入元素时的过程相似,代码如下:
// insert will insert a value into skip list and update the length.
// If skip has these this index, overwrite the value, otherwise add it.
func (s *skipList) insert(index uint64, value interface{}) {
    // Write lock and unlock.
    s.mutex.Lock()
    defer s.mutex.Unlock()

    previousNodes, currentNode := s.searchWithPreviousNodes(index)

    if currentNode != s.head && currentNode.index == index {
        currentNode.value = value
        return
    }

    // Make a new value.
    newNode := newNode(index, value, s.randomLevel())

    // Adjust pointer. Similar to update linked list.
    for i := len(newNode.nextNodes) - 1; i >= 0; i-- {
        // Firstly, new value point to next value.
        newNode.nextNodes[i] = previousNodes[i].nextNodes[i]

        // Secondly, previous nodes point to new value.
        previousNodes[i].nextNodes[i] = newNode

        // Finally, in order to release the slice, point to nil.
        previousNodes[i] = nil
    }

    atomic.AddInt32(&s.length, 1)

    for i := len(newNode.nextNodes); i < len(previousNodes); i++ {
        previousNodes[i] = nil
    }
}
  • 删除
    删除操作同样是在查找操作的基础上进行的,实现很简单,直接看代码就懂了。
// delete will find the index is existed or not firstly.
// If existed, delete it and update length, otherwise do nothing.
func (s *skipList) delete(index uint64) {
    // Write lock and unlock.
    s.mutex.Lock()
    defer s.mutex.Unlock()

    previousNodes, currentNode := s.searchWithPreviousNodes(index)

    // If skip list length is 0 or could not find value with the given index.
    if currentNode != s.head && currentNode.index == index {
        // Adjust pointer. Similar to update linked list.
        for i := 0; i < len(currentNode.nextNodes); i++ {
            previousNodes[i].nextNodes[i] = currentNode.nextNodes[i]
            currentNode.nextNodes[i] = nil
            previousNodes[i] = nil
        }

        atomic.AddInt32(&s.length, -1)
    }

    for i := len(currentNode.nextNodes); i < len(previousNodes); i++ {
        previousNodes[i] = nil
    }
}

除了查找,插入,删除这几个基本操作,要实现遍历操作也不难。可以一个一个 shard 地遍历。遍历到哪个 shard 就加锁并创建一个 snapshot。

// snapshot will create a snapshot of the skip list and return a slice of the nodes.
func (s *skipList) snapshot() []*Node {
    s.mutex.RLock()
    defer s.mutex.RUnlock()

    result := make([]*Node, s.length)
    i := 0

    currentNode := s.head.nextNodes[0]
    for currentNode != s.tail {
        node := &Node{
            index:     currentNode.index,
            value:     currentNode.value,
            nextNodes: nil,
        }

        result[i] = node
        currentNode = currentNode.nextNodes[0]
        i++
    }

    return result
}

创建的 snapshot 与源 skip list 隔离,对 snapshot 的操作不会影响源数据,同时也减少了一次性复制整个 skip list 消耗的内存和时间。要停止遍历只需要让 f() 返回 false 即可。

// ForEach will create a snapshot first shard by shard. Then iterate each node in snapshot and do the function f().
// If f() return false, stop iterating and return.
// If skip list is inserted or deleted while iterating, the node in snapshot will not change.
// The performance is not very high and the snapshot with be stored in memory.
func (s *ConcurrentSkipList) ForEach(f func(node *Node) bool) {
    for _, sl := range s.skipLists {
        if sl.getLength() == 0 {
            continue
        }

        nodes := sl.snapshot()
        stop := false
        for _, node := range nodes {
            if !f(node) {
                stop = true
                break
            }
        }

        if stop {
            break
        }
    }
}

性能

  • 测试环境
    Intel(R) Core(TM) i7-6700T CPU @ 2.80GHz, 16G RAM, 256G SSD, Windows 7 Enterprise SP1
  • 结果
BenchmarkConcurrentSkipList_Insert_Randomly-8                    1000000              2472 ns/op             171 B/op          4 allocs/op
BenchmarkConcurrentSkipList_Delete-8                            10000000               214 ns/op              96 B/op          1 allocs/op
BenchmarkConcurrentSkipList_Search_100000Elements-8             10000000               146 ns/op               7 B/op          0 allocs/op
BenchmarkConcurrentSkipList_Search_1000000Elements-8            10000000               144 ns/op               7 B/op          0 allocs/op
BenchmarkConcurrentSkipList_Search_10000000Elements-8           10000000               150 ns/op               7 B/op          0 allocs/op
BenchmarkConcurrentSkipList_Insert_Parallel-8                    1000000              2874 ns/op             133 B/op          2 allocs/op
BenchmarkConcurrentSkipList_Delete_Parallel-8                    1000000              1263 ns/op             246 B/op          5 allocs/op
BenchmarkConcurrentSkipList_Search_Parallel-8                    1000000              2526 ns/op             386 B/op         10 allocs/op

通过测试结果我们可以看出:

  • 单线程下的查找效率非常高,而且即使数据量很大时性能依然很好。多线程时效率下降较快,但效率依然不低。
  • 不管是单线程还是多线程,插入的效率都不高,这是因为插入涉及到大量对象的创建和销毁。
  • 删除操作和查找操作的效率相似。

总结

skip list 是一种有序的高效的容易实现的数据结构,在一些场合下可以代替树和链表。但是在我测试时发现,由于每个节点都有一个指向后面节点的 slice,数据量大时会占用不少内存。如果插入了1000w个节点,消耗内存就高达1GB,这也就限制了它在小内存机器上的应用场景,毕竟现在的内存都很贵。

References

https://en.wikipedia.org/wiki/Skip_list
http://zhangtielei.com/posts/blog-redis-skiplist.html
https://blog.csdn.net/ict2014/article/details/17394259

posted @ 2018-04-16 17:20 DilonWu 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏