面试题：自定义实现一个类似Java线程安全集合的高性能数据结构

设计思路

数据结构：选用跳表（Skip List）作为底层数据结构。跳表在平均情况下，插入、删除和查找操作的时间复杂度均为 O(log n)，且相较于平衡二叉树等数据结构，其实现相对简单，并且天然支持并发操作。
同步机制：采用读写锁（Read - Write Lock）。读操作可以并发执行，因为读操作不会修改数据结构，不会产生数据竞争；而写操作（插入、删除）则需要独占锁，以保证数据的一致性。
处理竞争条件：
- 对于写操作，获取写锁后再进行插入或删除操作，操作完成后释放写锁。这保证了同一时间只有一个线程可以进行写操作，避免了多个写操作之间以及写操作与读操作之间的竞争。
- 对于读操作，获取读锁后进行查找操作，操作完成后释放读锁。由于读锁允许多个线程同时获取，所以多个读操作可以并发执行而不会产生竞争。
性能优化策略：
- 减少锁的粒度：在跳表的实现中，可以对每个节点或者每一段数据范围进行更细粒度的加锁，而不是对整个数据结构加锁，这样可以提高并发性能。
- 预分配内存：在插入操作时，提前预估可能需要的内存空间，减少动态内存分配的次数，提高性能。

关键代码示例（以Java为例）

import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

// 跳表节点类
class SkipListNode {
    int value;
    SkipListNode[] forward;

    SkipListNode(int value, int level) {
        this.value = value;
        this.forward = new SkipListNode[level];
    }
}

// 自定义跳表集合类
public class ConcurrentSkipList {
    private static final int MAX_LEVEL = 16;
    private int level;
    private SkipListNode header;
    private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();

    public ConcurrentSkipList() {
        this.level = 1;
        this.header = new SkipListNode(Integer.MIN_VALUE, MAX_LEVEL);
    }

    // 随机生成层数
    private int randomLevel() {
        int level = 1;
        while (Math.random() < 0.5 && level < MAX_LEVEL) {
            level++;
        }
        return level;
    }

    // 插入操作
    public void insert(int value) {
        lock.writeLock().lock();
        try {
            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;
                }
            }
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }

    // 删除操作
    public void delete(int value) {
        lock.writeLock().lock();
        try {
            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) {
                for (int i = 0; i < level; i++) {
                    if (update[i].forward[i] != x) {
                        break;
                    }
                    update[i].forward[i] = x.forward[i];
                }
                while (level > 1 && header.forward[level - 1] == null) {
                    level--;
                }
            }
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }

    // 查找操作
    public boolean search(int value) {
        lock.readLock().lock();
        try {
            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;
        } finally {
            lock.readLock().unlock();
        }
    }
}

可以通过以下方式测试这个自定义集合：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        ConcurrentSkipList skipList = new ConcurrentSkipList();
        skipList.insert(10);
        skipList.insert(20);
        System.out.println(skipList.search(10)); // true
        skipList.delete(10);
        System.out.println(skipList.search(10)); // false
    }
}

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