面试题答案
一键面试对读操作性能的影响
- 普通读操作
- 优化前：在未优化跳跃表索引时，HBase读操作需要遍历跳跃表来定位数据。若跳跃表层级不合理或节点过多，查找路径可能较长，导致读操作延迟较高。
- 优化后：通过优化跳跃表索引，例如调整跳跃表的层级结构，使得层级分布更符合数据分布特征，能够减少查找路径的长度。这样可以快速定位到目标数据所在的区间，从而显著降低读操作的延迟，提高读操作的性能。
- 高并发读场景
- 优化前：在高并发读场景下，多个读请求同时访问跳跃表索引，可能会因为跳跃表的锁机制导致竞争。如果跳跃表的锁粒度较大，会使得部分读请求等待锁的释放，从而降低系统的并发读性能。
- 优化后：优化后的跳跃表索引可以采用更细粒度的锁机制，例如针对不同层级或不同区间进行锁控制。这样在高并发读时，多个读请求可以同时访问跳跃表的不同部分，减少锁竞争，提高系统在高并发读场景下的吞吐量和性能。
- 底层原理：HBase的跳跃表是一种基于链表的数据结构，通过多层索引来加速查找。优化后的跳跃表能够更有效地利用内存空间，减少指针的冗余，使得在内存访问时更高效。同时，合理的层级结构优化能够减少查找过程中的比较次数，因为每一层的索引都能更快地过滤掉不需要的部分，直接定位到更接近目标数据的区域。
对写操作性能的影响
- 普通写操作
- 优化前：在未优化跳跃表索引时，写操作需要更新跳跃表结构。如果跳跃表的插入算法效率较低，例如每次插入都需要对大量节点进行调整，会导致写操作的开销较大。
- 优化后：优化后的跳跃表索引采用更高效的插入算法，例如能够快速确定插入位置，并且对跳跃表结构的调整最小化。这样可以减少写操作的时间开销，提高写操作的性能。
- 高并发写场景
- 优化前：在高并发写场景下，写请求同时更新跳跃表索引，会导致严重的锁竞争。如果跳跃表锁的设计不合理，会使得大量写请求被阻塞，降低系统的并发写性能。
- 优化后：优化后的跳跃表索引可以采用无锁或乐观锁机制。例如使用无锁数据结构，利用CPU的原子操作来更新跳跃表，避免锁竞争。或者采用乐观锁，在写操作开始时记录版本号，在写入完成时检查版本号是否变化，如果未变化则写入成功，否则重试。这样可以显著提高高并发写场景下的性能。
- 底层原理：写操作涉及到跳跃表节点的插入和删除。优化后的跳跃表通过改进插入和删除算法，减少对其他节点的影响范围。例如，在插入节点时，能够快速确定新节点在各层的插入位置，并且采用局部调整策略，而不是对整个跳跃表进行大规模重构。同时，无锁或乐观锁机制利用了底层硬件和操作系统提供的原子操作能力，避免了传统锁带来的线程阻塞和上下文切换开销，从而提高了高并发写性能。