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大数据学习之BigData常用算法和数据结构-技术博客
编辑: 发布时间: 2015-8-11    文章来源:CSDN博客
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  1.Bloom Filter


  由一个很长的二进制向量和一系列hash函数组成


  优点:可以减少IO操作,省空间


  缺点:不支持删除,有误判


  如果要支持删除操作: 改成计数布隆过滤器


  2.SkipList(跳表)


  核心思路: 由多层组成,每层都是一个有序链表,最底层包含所有元素,元素数逐层递减。每个节点包含两个指针,一个->,一个向下。


  并行编程情况下可以用锁或者CAS操作。


  CAS:


  compare and swap,解决多线程并行情况下使用锁造成性能损耗的一种机制,CAS操作包含三个操作数——内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。如果内存位置 的值与预期原值相匹配,那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则,处理器不做任何操作。无论哪种情况,它都会在CAS指令之前返回该位置的值。CAS 有效地说明了“我认为位置V应该包含值A;如果包含该值,则将B放到这个位置;否则,不要更改该位置,只告诉我这个位置现在的值即可。


  用CAS实现的插入:


void insert(Node *prev, Node *node) {  while (true) {   node->next = prev->next;   if (__sync_compare_and_swap(&prev->next, node->next, node)) {    return;   }  } }

   


3.LSM树(Log-Structured Merge-Tree)


  与B+树相比,牺牲部分读性能,大幅提高写性能。

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