面试题：Redis跳跃表中节点插入操作的代码优化思路

Question

在Redis跳跃表的代码实现里，节点插入操作是一个关键部分。假设现有一个未优化的节点插入代码，你能指出其中可能存在的性能瓶颈，并阐述一些常见的优化思路，比如如何减少内存分配次数、提高查找效率等方面。

Answer 1

可能存在的性能瓶颈

1. 查找插入位置效率低：在未优化代码中，可能采用顺序查找的方式确定插入节点的位置，对于包含大量节点的跳跃表，这将导致时间复杂度为 O(n)，严重影响性能。
2. 内存分配频繁：每次插入节点时，可能频繁进行内存分配操作，特别是当跳跃表层数动态变化时，对每层链表节点的内存分配可能过于频繁，消耗大量时间在内存管理上。
3. 更新指针操作复杂：更新节点指针时，可能未采用高效算法，导致指针更新操作的时间复杂度较高，且可能增加代码的复杂性，增加出错概率。

优化思路

1. 提高查找效率：
   • 采用二分查找：利用跳跃表的多层结构，在高层链表上使用二分查找法快速定位插入位置的大致范围，然后在较低层链表上精确查找，可将查找时间复杂度降低到接近 O(log n)。
   • 维护辅助索引：可以额外维护一个小型的索引结构，例如哈希表，快速定位到跳跃表中某个范围的节点，减少查找的起始范围，从而提高查找效率。
2. 减少内存分配次数：
   • 内存池技术：预先分配一块较大的内存空间作为内存池，当需要插入节点时，直接从内存池中获取内存，避免频繁的系统级内存分配操作。当节点删除时，将内存归还到内存池。
   • 批量内存分配：在跳跃表初始化或预计有大量节点插入时，一次性分配多个节点所需的内存空间，按需求逐步使用，减少内存分配次数。
3. 优化指针更新操作：
   • 局部更新策略：在插入节点时，仅对受影响的局部链表进行指针更新，避免对整个跳跃表的指针进行大规模调整，降低更新操作的时间复杂度。
   • 缓存前驱节点：在查找插入位置过程中，缓存每层链表中当前节点的前驱节点，这样在插入节点时，可以快速定位到需要更新指针的前驱节点，减少指针更新的操作次数。