在Java编程领域，数据结构的选择对于程序的性能和功能实现至关重要。目前，我们已知ConcurrentHashMap可实现线程安全，且currentHash映射运行良好。然而，在某些场景下，我们不仅需要线程安全，还期望数据能以排序的方式存储，就像TreeMap那样。为满足此类需求，接下来我们深入探讨ConcurrentSkipListMap。在深入了解ConcurrentSkipListMap之前，先来认识它背后的数据结构------跳表（Skip List）。
跳表（Skip List）
（一）跳表的基本概念
跳表是一种概率性的数据结构，旨在实现高效的搜索、插入和删除操作。它类似于一个有序的链表，但具有多个层次。我们先来看一个普通列表的例子，比如1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9，这是一个简单的列表数据结构。而跳表与之不同，它通过构建多个层次来优化数据访问。
（二）跳表的结构特点
假设我们要将这些数字存储在跳表中，最底层的层次（可以称为层次1）会包含所有的元素，即1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9。往上一层（层次2），我们可能会跳过一些元素，例如只保留1, 3, 5, 7, 9。再上一层（层次3），可能进一步跳过更多元素，比如只保留1, 5, 9。这样就形成了一个具有多个层次的结构，每个层次都是一个有序的链表，且上层链表中的元素是下层链表元素的子集。
（三）跳表的搜索过程
当我们在跳表中搜索某个元素时，比如要搜索数字2。首先，我们从最上层的链表开始。在这个例子中，最上层链表可能只有1, 5, 9。我们发现2大于1，所以继续向右查找。又发现2小于5，此时由于上层链表没有更合适的位置，我们就下降到下一层链表继续搜索。在层次2中，我们从1开始，发现3大于2，所以向左查找，但左边没有元素了（因为在这一层2被跳过了），于是我们再下降到最底层链表。在最底层链表中，我们就能找到2。通过这种多层次的结构，跳表能够在对数时间复杂度（通常为O(log n)）内完成搜索操作，相比普通链表的线性时间复杂度（O(n)），大大提高了搜索效率。
（四）跳表与其他数据结构的对比
有人可能会问，既然已经有了自平衡二叉搜索树（如红黑树，TreeMap的底层实现），为什么还要使用跳表呢？原因在于，自平衡二叉搜索树在维持平衡时，需要进行复杂的旋转操作，以确保树的平衡性，避免出现最坏情况下的O(n)时间复杂度。而跳表在插入新元素时，操作相对简单。例如，当插入一个新元素3.5时，跳表并不需要严格地维护某种特定的结构平衡。新元素是否上升到更高层次是基于概率的，通常有50%的概率上升到上一层。这种随机性使得跳表的实现相对简单，尤其在需要兼顾线程安全和数据存储简单性的场景下，跳表具有独特的优势。
下面通过一段简单的Java代码来模拟跳表的基本结构和搜索过程：
java
import java.util.Random;
class SkipListNode {
int value;
SkipListNode[] forward;
SkipListNode(int value, int level) {
this.value = value;
forward = new SkipListNode[level];
}
}
class SkipList {
private static final int MAX_LEVEL = 16;
private int level;
private SkipListNode header;
private Random random;
public SkipList() {
this.level = 1;
this.header = new SkipListNode(-1, MAX_LEVEL);
this.random = new Random();
}
private int randomLevel() {
int level = 1;
while (random.nextBoolean() && level < MAX_LEVEL) {
level++;
}
return level;
}
public void insert(int value) {
SkipListNode[] update = new SkipListNode[MAX_LEVEL];
SkipListNode x = header;
for (int i = level - 1; i >= 0; i--) {
while (x.forward[i]!= null && x.forward[i].value < value) {
x = x.forward[i];
}
update[i] = x;
}
x = x.forward[0];
if (x == null || x.value!= value) {
int newLevel = randomLevel();
if (newLevel > level) {
for (int i = level; i < newLevel; i++) {
update[i] = header;
}
level = newLevel;
}
x = new SkipListNode(value, newLevel);
for (int i = 0; i < newLevel; i++) {
x.forward[i] = update[i].forward[i];
update[i].forward[i] = x;
}
}
}
public boolean search(int value) {
SkipListNode x = header;
for (int i = level - 1; i >= 0; i--) {
while (x.forward[i]!= null && x.forward[i].value < value) {
x = x.forward[i];
}
}
x = x.forward[0];
return x!= null && x.value == value;
}
}ConcurrentSkipListMap
（一）ConcurrentSkipListMap的数据存储
了解了跳表，ConcurrentSkipListMap就容易理解了。ConcurrentSkipListMap中的数据是以键值对的形式存储在跳表这种数据结构中的。也就是说，ConcurrentSkipListMap的每个节点实际上就是跳表中的一个节点，节点中存储着键值对信息。
（二）ConcurrentSkipListMap的实现接口
ConcurrentSkipListMap实现了ConcurrentNavigableMap接口，而ConcurrentNavigableMap是NavigableMap的并发版本。NavigableMap提供了一系列导航方法，例如获取最接近的元素、获取第一个和最后一个元素等。ConcurrentSkipListMap实现这些方法，使得我们在多线程环境下能够方便地对有序数据进行操作。
（三）实际应用场景
假设我们有一个多线程的应用程序，其中需要存储一些数据，并且希望这些数据能够按照某种顺序排列，同时保证线程安全。例如，我们可能在一个金融应用中，需要按照时间顺序存储交易记录，并且多个线程可能同时对这些记录进行读取和写入操作。这时，ConcurrentSkipListMap就是一个很好的选择。
以下是ConcurrentSkipListMap在多线程环境下的使用示例：
java
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;
public class ConcurrentSkipListMapExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentSkipListMap<Integer, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
// 模拟多线程环境下的操作
Thread thread1 = new Thread(() -> {
map.put(1, "Value1");
map.put(3, "Value3");
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
map.put(2, "Value2");
map.put(4, "Value4");
});
thread1.start();
thread2.start();
try {
thread1.join();
thread2.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 输出有序的键值对
System.out.println(map);
}
}（四）与其他Map的对比及选择
- 如果我们只需要线程安全的哈希映射，不关心数据的顺序，那么
ConcurrentHashMap是一个合适的选择。 - 如果需要在多线程环境下以排序的方式存储数据，
ConcurrentSkipListMap则是最佳选择。 - 而
NavigableMap只是一个接口，TreeMap实现了这个接口，用于单线程环境下的有序映射操作。在多线程环境中，我们应该使用ConcurrentSkipListMap来实现类似的功能。
总之，ConcurrentSkipListMap结合了跳表的数据结构和多线程安全的特性，为我们在处理有序数据的并发操作时提供了强大的工具。在实际编程中，我们应根据具体的需求，合理选择合适的映射结构，以实现高效、稳定的程序。