红黑树在linux内核中的应用场景（红黑树，进程管理CFS，内存管理）丨epoll丨c/c++linux服务器开发丨linux后台开发

最新推荐文章于 2024-07-23 15:01:18 发布
最新推荐文章于 2024-07-23 15:01:18 发布
阅读量475 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Linux服务器开发 Linux内核 Linux后台开发 文章标签： linux内核 红黑树 linux服务器开发 epoll 进程管理
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Linuxhus/article/details/119350927
本文探讨了红黑树在Linux内核中的关键应用，涉及进程管理的 Completely Fair Scheduler (CFS) 和内存管理。同时，介绍了C/C++ Linux服务器开发的高级架构知识，包括Nginx、ZeroMQ、数据库和分布式技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

红黑树在linux内核中的应用场景（红黑树，进程管理CFS，内存管理）

视频讲解如下：

红黑树在linux内核中的应用场景（红黑树，进程管理CFS，内存管理）丨epoll丨c/c++linux服务器开发丨linux后台开发丨网络编程

C/C++Linux服务器开发高级架构师知识点精彩内容包括:C/C++，Linux，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis，MongoDB，ZK，流媒体，P2P，音视频开发，Linux内核，Docker，TCP/IP，协程，DPDK多个高级知识点分享。

点击链接进入订阅不迷路随时观看：C/C&#

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
红黑树（笔记）
EquinoxM的博客
03-11 2275
map（这是一个红黑树的封装） nginx 定时器 进程调度的cfs（利用红黑树中序遍历是顺序，且查找速度快的特点，将调度的时间作为key值） 内存管理（调用malloc分配一块内存，表述一块内存的方式有两种：1. 开始位置+内存大小 2. 开始位置+结束位置。key：开始位置） 红黑树使用的地方： 1. key，value 注重查找的过程。 2. 利用红黑树的中序遍历是顺序的。 红黑树性质： 1. 每个节点是红色的或者黑色的 2. 根节点是黑色的 3. 每个叶子节点是黑色的 4.
全网最系统最全面的c/c++ Linux服务端开发高级架构师全能体系总结，他来了
m0_58687318的博客
08-19 3303
涵盖了linux C++服务端开发架构师每个阶段所需要学习的知识点。
【Linux内核系列】花90分钟了解4种红黑树的Linux内核应用场景
Linuxhus的博客
01-21 493
90分钟了解4种红黑树的Linux内核应用场景 1.进程管理与调度的红黑树 2.虚拟内存区域的红黑树 3.网络sk_buff的红黑树 4.epoll的红黑树 【Linux内核系列】花90分钟了解4种红黑树的Linux内核应用场景丨epoll的红黑树讲解 C/C++Linux服务器开发精彩内容包括:C/C++，Linux，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis，MongoDB，ZK，流媒体，P2P，Linux内核，Docker，TCP/IP，协程，DPDK多个高级知识点分享。...
红黑树的用途和实现
twopq的博客
11-08 3282
一、红黑树用途在哪里？ 1 map–> 2 nginx–> 3 定时器–> 4 cfs （进程调度的集合 ）（操作系统中用红黑树存储的集合）（查找速度快，有顺序） 5 内存管理（红黑树的平衡关系）； 问题：典型的malloc的内存碎片？ 解答：一块内存对应一个key； key指向的内存的地址 加上长度就是对内存碎片的管理， key value -->查找。 问题：红黑树有什么应用呢？ 1>大多数自平衡BST(self-balancing BST) 库函数都是用红黑树实现的，比如
linux内存管理红黑树,ARM LINUX中的红黑树的深入研究
weixin_42299150的博客
04-30 283
在研究SEP4020的Linux内核内存管理时遇到个红黑树，老是琢磨不透为什么要采用这么复杂的红黑树呢，通过网上资料的讲解和自己对linux的分析现在算是懂了一些了。满足下面几个条件的二叉搜索树，称为红黑树：1.任何一个节点都被着色――红色或是黑色。2.根节点是黑色的。3.所有的NIL节点都看成黑色(NIL节点是就是一个假想的或是无实在意义的节点，所有应该指向NULL的指针，都看成指向了NIL节点...
linux 红黑树
日积月累
01-17 277
红黑树的C语言实现
Linux进程调度-CFS调度器原理分析及实现，懂了
Linuxhus的博客
08-03 1527
1. 概述 (1) Completely Fair Scheduler，完全公平调度器，用于Linux系统中普通进程的调度。 (2) CFS采用了红黑树算法来管理所有的调度实体 sched_entity，算法效率为O(log(n))。CFS跟踪调度实体sched_entity的虚拟运行时间vruntime，平等对待运行队列中的调度实体sched_entity，将执行时间少的调度实体sched_entity排列到红黑树的左边。 (3) 调度实体sched_entity通过 enqueue_entity()和
2024最新首选C/C++开发教程（后端/音视频/游戏/嵌入式/高性能网络/存储/基础架构/安全）
C/C++Linux、音视频、DPDK
07-23 1370
适合人群：计算机相关专业在校生、转入互联网开发、转后台开发岗位、有C/C++基础、底层原理理解不够深入。内容：强化理论知识，并以项目运用，项目实现为主导来教学，1对1学习计划，简历书写/面试复盘指导。
Linux kernel 高并发开发
01-14
本文将深入探讨Linux内核在处理高并发场景下的设计与实现，以及如何利用并行编程来优化系统性能。 首先，我们需要了解什么是高并发。高并发是指在短时间内系统能够同时处理大量请求的能力，这在现代互联网服务、大...
红黑树的介绍和实现(一)
jfkidear的专栏
02-21 1340
红黑树的介绍和实现(一)[原创]     |字号 订阅   一、红黑树（Red-Black Tree）是二叉搜索树（Binary Search Tree）的一种。二叉搜索树在最坏的情况下可能会变成一个链表（当所有节点按从小到大的顺序依次插入后）。这种低效产生的原因是树没有维持一定的平衡性，要提高搜索效率，就要想办法来维持树左边的平衡，也就是要尽
红黑树总结
技术鱼的博客
10-22 778
文章目录红黑树概念红黑树使用场景内存管理进程调度CFS中 红黑树概念 红黑树使用场景 红黑树的使用场景就是利用了红黑树的特点。 红黑树重查找，利用key就可以快速的查找 红黑树中序遍历是有序的特征 内存管理 内存表示有两种，1> 首地址+长度；2>首地址+尾地址 内存管理中 使用1> 表示内存。使用红黑树的key 指向每一块内存的首地址，value 存储内存长度。 分配一块内存就在红黑树中添加一个节点。释放一块内存就在红黑树中删除一个节点。 进程调度CFS中 进程调度过程当中进程的集合
红黑树的特性
weixin_42335835的博客
11-24 204
常见的地方：map、nginx、定时器、cfs、内存管理 每个结点是红色的或者是黑色的 根结点是黑色的 每个叶子结点是黑色的 如果一个结点是红的，则它的两个儿子都是黑色的 对每个结点，从该结点到其子孙结点的所有路径上的包含相同数目的黑结点
pick_next_task与红黑树浅析
taocr的博客
11-03 1131
一、schedule()中关键步骤pick_next_task的分析在整个函数的流程中,pick_next_task是一个十分重要的步骤，它负责找到当前cpu的运行队列中最应该运行的那个进程，那么它是如何实现的呢？ 首先它的实现是依靠钩子函数，每个调度类的具体实现都是靠钩子函数来完成的，这里说下对钩子函数的理解： 钩子函数就是提前声明一个指向函数的指针，其中也声明好了关于此函数的参数以及其的返
重学计算机（十八、CFS完全公平调度器＜上：虚拟运行时间和红黑树＞）
酱油师兄的博客
02-21 703
没想到这篇文章成为跨年之作，而且还是写的第二次的，确实对这个CFS完全公平调度器不是很了解，经过上一篇的准备，重新写已经有把握一点吧。
红黑树初解
qq_35540164的博客
08-22 837
红黑树初解 今天来复习一下红黑树的知识点，推荐51CTO这个微信公众号。 学过数据结构都知道二叉树的概念，而又有多种比较常见的二叉树类型，比如完全二叉树、满二叉树、二叉搜索树、均衡二叉树、完美二叉树等。 今天我们要说的红黑树就是就是一棵非严格均衡的二叉树，均衡二叉树又是在二叉搜索树的基础上增加了自动维持平衡的性质，插入、搜索、删除的效率都比较高。红黑树也是实现 TreeMap 存储结构的基石。 二...
进程管理(二十二)—CFS调度器
奇小葩
01-16 2435
进程管理(十八)—CFS调度器 CFS是内核使用的一种调度器或调度类，它主要负责处理三种调度策略：SCHED_NORMAL、SCHED_BATCH和SCHED_IDLE。调度器的核心在挑选下一个运行的进程时有可能会遍历所有的调度类别。实际上系统大多数进程通常都是CFS调度类负责处理的，因此为了优化下一个进程的挑选调度器核心会先判断当前进程是否采用了CFS调度策略，若是，则直接调用CFS代码来挑选下一个进程，若不是或CFS代码未能挑选到一个合适的进程，则会调用各个调度类的挑选函数来寻找一个合适的进程。若CFS
红黑树详解
热门推荐
lucyLee的博客
09-12 10万+
1. 概述 1.1 红黑树的引入 有了二叉搜索树，为什么还需要平衡二叉树？ 在学习二叉搜索树、平衡二叉树时，我们不止一次提到，二叉搜索树容易退化成一条链 这时，查找的时间复杂度从O(log2N)O(log_2N)O(log2​N)也将退化成O(N)O(N)O(N) 引入对左右子树高度差有限制的平衡二叉树，保证查找操作的最坏时间复杂度也为O(log2N)O(log_2N)O(log2​N) 有了平衡二叉树，为什么还需要红黑树？ AVL的左右子树高度差不能超过1，每次进行插入/删除操作时，几乎都需要通过旋
Linux CFS调度
04-26 5554
本文主要分析Linux内核CFS调度算法实现，未完待续
红黑树的添加与调整算法
qq_42331828的博客
05-29 413
文章目录一、红黑树的应用二、红黑树的实现红黑树的性质红黑树的定义二叉树的旋转节点的添加红黑树的调整 一、红黑树的应用 例如map的底层实现，nginx，定时器，以及cfs cfs就是用红黑树存储进程的集合，把调度的时间，作为一个key值，每一次从他的左下角这棵树开始查找。 还有我们的内存管理，是用一颗红黑树树去管理的，红黑树会去自动平衡，树高会降低，更利于查找，不会出现一条树的情况（链表） 一块大内存，分小内存，会把那些内存块用红黑树去存储，一块内存有两种存储方法，一种是以起始位置加长度，第二种用开始位置
红黑树的插入，这个词定义是什么，什么样的场景才叫插入
最新发布
03-15
<think>好的，我需要回答用户关于红黑树插入操作的定义、适用场景以及相关数据结构与算法的问题。首先，我得回忆红黑树的基本概念和性质。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，通过颜色标记节点和旋转操作来保持树的平衡，确保操作的时间复杂度为O(log n)。 接下来，插入操作的定义。用户可能想知道插入的具体步骤，比如如何像普通二叉搜索树一样插入节点，然后调整颜色和结构以满足红黑树的性质。需要提到插入后的调整策略，比如检查父节点颜色，处理红红冲突，进行旋转和颜色翻转等。这部分需要详细但不过于技术化，让读者能理解大致过程。 适用场景方面，用户可能想了解红黑树在哪些实际应用中被使用，比如在操作系统、数据库或编程语言中的实现。根据提供的引用，比如Linux的进程调度CFS、Nginx的定时器管理、Epoll的事件块管理等，这些都是红黑树的典型应用场景。需要结合这些例子说明红黑树的优势，如高效的查找和动态插入删除性能。 数据结构与算法部分，要强调红黑树的结构特性，如每个节点包含颜色属性，左右子节点和父节点指针。同时，插入算法涉及的具体步骤，如调整策略中的左旋、右旋，颜色调整等。可能还需要提到红黑树的复杂度，插入操作的时间复杂度是O(log n)，以及相比AVL树的优势，如减少旋转次数，适合频繁插入删除的场景。 需要检查是否有遗漏的引用内容。例如，引用[4]提到红黑树的工程应用，如epoll的事件管理，查找效率高，中序遍历有序，可以用于定时器判断。这些都需要在适用场景部分提到。引用[5]中的高度和节点数的关系可能不需要深入，但可以简要提及红黑树的高度限制保证了高效的操作。 最后，生成相关问题时要围绕红黑树的其他操作、与其他数据结构的对比、复杂度分析等，确保问题有逻辑关联，帮助用户进一步学习。 现在组织回答结构，先定义插入操作，分步骤说明，然后适用场景，最后相关数据结构与算法，确保每个部分都有引用支持，并自然添加引用标识。保持语言简洁明了，符合中文表达习惯。</think>### 红黑树插入操作的定义及适用场景 #### 一、插入操作定义 红黑树的插入操作分为两步：**基础插入**和**平衡调整**。 1. **基础插入** 与普通二叉搜索树类似，新节点初始为红色，插入后根据键值大小调整位置。例如，若插入键值为$k$的节点，需从根节点开始比较，找到合适的位置作为叶子节点插入。 2. **平衡调整** 插入后可能破坏红黑树的以下性质： - **性质4**：红色节点的子节点必须为黑色。 - **性质2**：根节点必须为黑色。 调整策略包括： - **颜色翻转**：当父节点和叔节点均为红色时，将父、叔节点变黑，祖父节点变红，并递归向上调整。 - **旋转操作**：若父节点为红色而叔节点为黑色，通过左旋或右旋调整结构，再修正颜色。例如，插入节点导致“红-红冲突”时，若形成“直线型”（如左左或右右结构），需单次旋转；若为“折线型”（如左右或右左结构），需双旋转[^2][^4]。 #### 二、适用场景 红黑树在以下场景中表现优异： 1. **动态数据管理** 支持高效插入、删除和查找（均为$O(\log n)$），适合频繁更新的数据集，如： - **Linux进程调度CFS**：管理进程的虚拟运行时间，快速选择下一个执行的进程[^4]。 - **Epoll事件管理**：通过文件描述符（fd）快速定位事件。 2. **有序性要求** 中序遍历结果有序，适用于需要范围查询或筛选的场景，例如： - **定时器超时检测**：找到首个未超时节点后，其左子树均为超时节点[^4]。 3. **内存管理** 内核中用于管理虚拟内存区域（VMA），快速合并或拆分内存块。 #### 三、数据结构与算法特性 1. **数据结构特性** - 每个节点包含颜色（红/黑）、键值、父指针、左右子指针。 - 确保从根到叶子的最长路径不超过最短路径的2倍[^5]。 2. **算法复杂度** - 插入操作的时间复杂度为$O(\log n)$，调整过程最多需要两次旋转[^3]。 - 相比AVL树，红黑树牺牲部分平衡性以减少旋转次数，更适合写多读少的场景[^3]。 #### 四、示例代码（简化插入逻辑） ```c // 红黑树节点定义 typedef enum { RED, BLACK } Color; struct RBNode { int key; Color color; RBNode *left, *right, *parent; }; // 插入调整函数 void fixInsertion(RBNode *node) { while (node->parent && node->parent->color == RED) { // 根据叔节点颜色选择调整策略 if (uncle(node) && uncle(node)->color == RED) { flipColors(node->parent); node = node->parent->parent; } else { if (isLinearConflict(node)) { // 直线型冲突 rotate(node->parent); } else { // 折线型冲突 rotate(node); rotate(node->parent); } } } root->color = BLACK; // 确保根节点为黑 } ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值