面试题：HBase跳跃表删除操作时如何避免数据不一致问题

可能导致数据不一致的场景

并发删除不同层节点：在高并发环境下，多个线程同时对跳跃表不同层的同一逻辑节点进行删除操作。比如，线程A正在删除第1层的节点，而线程B同时在删除第3层的同一个逻辑节点。如果没有合适的同步机制，可能导致某些层的节点删除成功，而另一些层的节点删除失败，最终造成跳跃表结构混乱，数据不一致。
删除节点时的指针调整冲突：跳跃表节点删除需要调整前后节点的指针。当多个线程同时删除相邻节点时，可能会因为指针调整顺序的不同，导致指针指向错误，破坏跳跃表的有序性和结构完整性。例如，线程A删除节点X，线程B删除节点X的后继节点Y，两个线程对前驱和后继指针的调整相互干扰，使得跳跃表出现断裂或循环引用等问题。

解决方案

锁机制：
- 行级锁：对要删除的跳跃表节点所在的“行”（可以是逻辑上的一个数据单元，比如与该节点相关的一组数据）加锁。在删除操作开始前，获取该锁，确保同一时间只有一个线程能对该节点进行删除操作。这样可以避免并发删除不同层节点导致的不一致问题。例如，使用Java的ReentrantLock实现行级锁。代码示例（Java）：

private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
public void deleteNode(SkipListNode node) {
    lock.lock();
    try {
        // 执行删除节点的逻辑
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

- **节点级锁**：更细粒度的锁，对每个跳跃表节点加锁。当删除某个节点时，先获取该节点的锁。这样可以进一步避免相邻节点删除时指针调整的冲突。不过，由于锁的粒度更细，可能会增加锁竞争的开销。例如，在每个跳跃表节点类中添加一个`Lock`对象。代码示例（Java）：

class SkipListNode {
    private final ReentrantLock nodeLock = new ReentrantLock();
    // 节点其他属性和方法
    public void deleteThisNode() {
        nodeLock.lock();
        try {
            // 执行删除本节点的逻辑
        } finally {
            nodeLock.unlock();
        }
    }
}

事务机制：引入事务来管理跳跃表的删除操作。事务可以保证一组删除操作要么全部成功，要么全部失败。例如，在数据库层面使用事务（假设跳跃表数据存储在数据库中），将跳跃表不同层节点的删除操作包含在一个事务中。如果其中任何一个删除操作失败，事务回滚，跳跃表恢复到操作前的状态。在一些支持事务的存储系统中，可以通过BEGIN TRANSACTION、DELETE语句和COMMIT或ROLLBACK来实现。

BEGIN TRANSACTION;
DELETE FROM skip_list_layer1 WHERE node_id =?;
DELETE FROM skip_list_layer2 WHERE node_id =?;
DELETE FROM skip_list_layer3 WHERE node_id =?;
COMMIT;

版本控制：为每个跳跃表节点添加版本号。在删除操作前，读取节点的版本号。在实际删除操作时，再次验证版本号是否与之前读取的一致。如果一致，则执行删除操作并更新版本号；如果不一致，说明该节点在其他线程操作中已被修改，本次删除操作需要重新读取数据并判断。例如，在跳跃表节点类中添加一个版本号字段。代码示例（Java）：

class SkipListNode {
    private int version;
    public void deleteNode() {
        int currentVersion = version;
        // 验证版本号并执行删除逻辑，如果版本号不一致则重新处理
        if (version == currentVersion) {
            // 执行删除操作
            version++;
        }
    }
}

方案在高并发删除场景下的可行性分析

锁机制：
- 行级锁：可行性较高。它能有效避免并发删除不同层节点导致的数据不一致问题。在高并发场景下，虽然会存在锁竞争，但由于锁的粒度相对较粗，锁的管理开销相对较小。不过，如果跳跃表中节点删除操作非常频繁，行级锁可能会成为性能瓶颈，导致大量线程等待锁资源。
- 节点级锁：可行性适中。节点级锁粒度更细，能更精准地控制并发访问，避免相邻节点删除时的指针调整冲突。然而，在高并发场景下，锁竞争会更加激烈，频繁的加锁和解锁操作会增加系统开销，可能导致性能下降。
事务机制：可行性取决于底层存储系统对事务的支持和性能表现。如果底层存储系统能够高效地处理事务，事务机制可以很好地保证数据一致性。但在高并发删除场景下，事务的并发控制可能会导致大量的等待和回滚操作。例如，多个事务同时尝试删除跳跃表不同部分的节点，可能会因为资源竞争而频繁回滚，影响系统的整体性能。
版本控制：可行性较高。版本控制不需要像锁机制那样进行显式的同步等待，减少了线程阻塞的时间，在高并发场景下具有较好的性能表现。但是，版本控制需要额外的版本号管理，并且在某些复杂的并发场景下，可能需要多次重试删除操作，增加了实现的复杂性。如果跳跃表节点的修改频率过高，版本验证失败的概率会增加，也会对性能产生一定影响。

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面试题：HBase跳跃表删除操作时如何避免数据不一致问题

知识考点

面试题答案

可能导致数据不一致的场景

解决方案

方案在高并发删除场景下的可行性分析