本系列文章經補充和完善，已修訂整理成書《Java程式設計的邏輯》（馬俊昌著），由機械工業出版社華章分社出版，於2018年1月上市熱銷，讀者好評如潮！各大網店和書店有售，歡迎購買：京東自營連結
上節我們介紹了ConcurrentHashMap，ConcurrentHashMap不能排序，容器類中可以排序的Map和Set是TreeMap和TreeSet，但它們不是執行緒安全的。Java併發包中與TreeMap/TreeSet對應的併發版本是ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet，本節，我們就來簡要探討這兩個類。
基本概念
我們知道，TreeSet是基於TreeMap實現的，與此類似，ConcurrentSkipListSet也是基於ConcurrentSkipListMap實現的，所以，我們主要來探討ConcurrentSkipListMap。
ConcurrentSkipListMap是基於SkipList實現的，SkipList稱為跳躍表或跳錶，是一種資料結構，待會我們會進一步介紹。併發版本為什麼採用跳錶而不是樹呢？原因也很簡單，因為跳錶更易於實現高效併發演算法。
ConcurrentSkipListMap有如下特點：
- 沒有使用鎖，所有操作都是無阻塞的，所有操作都可以並行，包括寫，多個執行緒可以同時寫。
- 與ConcurrentHashMap類似，迭代器不會丟擲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類似，同樣實現了ConcurrentMap介面，直接支援一些原子複合操作。
- 與TreeMap一樣，可排序，預設按鍵自然有序，可以傳遞比較器自定義排序，實現了SortedMap和NavigableMap介面。
看段簡單的使用程式碼：
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());
}
複製程式碼程式輸出為：
{c=call, b=basic, a=abstract}
複製程式碼表示是有序的。
ConcurrentSkipListMap的大部分方法，我們之前都有介紹過，有序的方法，與TreeMap是類似的，原子複合操作，與ConcurrentHashMap是類似的，所以我們就不贅述了。
需要說明一下的是它的size方法，與大多數容器實現不同，這個方法不是常量操作，它需要遍歷所有元素，複雜度為O(N)，而且遍歷結束後，元素個數可能已經變了，一般而言，在併發應用中，這個方法用處不大。
下面我們主要介紹下其基本實現原理。
基本實現原理
我們先來介紹下跳錶的結構，跳錶是基於連結串列的，在連結串列的基礎上加了多層索引結構。我們通過一個簡單的例子來看下，假定容器中包含如下元素：
3, 6, 7, 9, 12, 17, 19, 21, 25, 26
複製程式碼對Map來說，這些值可以視為鍵。ConcurrentSkipListMap會構造類似下圖所示的跳錶結構：
為了快速查詢，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。高層的索引節點一定同時是低層的索引節點，比如9和21。
高層的索引節點少，低層的多，統計概率上，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。
對於每個索引節點，有兩個指標，一個向右，指向下一個同層的索引節點，另一個向下，指向下一層的索引節點或基本連結串列節點。
有了這個結構，就可以實現類似二分查詢了，查詢元素總是從最高層開始，將待查值與下一個索引節點的值進行比較，如果大於索引節點，就向右移動，繼續比較，如果小於，則向下移動到下一層進行比較。
下圖兩條線展示了查詢值19和8的過程：
- 與9相比，大於9
- 向右與21相比，小於21
- 向下與17相比，大於17
- 向右與21相比，小於21
- 向下與19相比，找到
對於8，查詢過程是：
- 與9相比，小於9
- 向下與6相比，大於6
- 向右與9相比，小於9
- 向下與7相比，大於7
- 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，查詢的效能與二叉樹類似，複雜度是O(log(N))，不過，這個結構是如何構建起來的呢？
與二叉樹類似，這個結構是在更新過程中進行保持的，儲存元素的基本思路是：
- 先儲存到基本連結串列，找到待插入的位置，找到位置後，先插入基本連結串列
- 更新索引層。
對於索引更新，隨機計算一個數，表示為該元素最高建幾層索引，一層的概率為1/2，二層為1/4，三層為1/8，依次類推。然後從最高層到最低層，在每一層，為該元素建立索引節點，建的過程也是先查詢位置，再插入。
對於刪除元素，ConcurrentSkipListMap不是一下子真的進行刪除，為了避免併發衝突，有一個複雜的標記過程，在內部遍歷元素的過程中會真正刪除。
以上我們只是介紹了基本思路，為了實現併發安全、高效、無鎖非阻塞，ConcurrentSkipListMap的實現非常複雜，具體我們就不探討了，感興趣的讀者可以參考其原始碼，其中提到了多篇學術論文，論文中描述了它參考的一些演算法。
對於常見的操作，如get/put/remove/containsKey，ConcurrentSkipListMap的複雜度都是O(log(N))。
上面介紹的SkipList結構是為了便於併發操作的，如果不需要併發，可以使用另一種更為高效的結構，資料和所有層的索引放到一個節點中，如下圖所示：
對於一個元素，只有一個節點，只是每個節點的索引個數可能不同，在新建一個節點時，使用隨機演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，完全並行，主要操作複雜度為O(log(N))。
下一節，我們來探討併發佇列。
(與其他章節一樣，本節所有程式碼位於 github.com/swiftma/pro…)
未完待續，檢視最新文章，敬請關注微信公眾號“老馬說程式設計”(掃描下方二維碼)，從入門到高階，深入淺出，老馬和你一起探索Java程式設計及計算機技術的本質。用心原創，保留所有版權。
