【四】nginx的数据结构(2)——自己动手重写红黑树

本文详细介绍了一种红黑树的数据结构实现,并通过具体代码示例展示了插入、查找及删除等核心操作。此外,还进行了大规模数据的压力测试,验证了该实现的高效性和稳定性。

    费话不多说,上重写代码,这次姑且用英语写的注释当复习英语了。

    rbtree.h:

/*
 * Copyright (C) Bipedal Bit
 * Verson 1.0.0.1
 */

#ifndef _RBTREE_H_INCLUDED_
#define _RBTREE_H_INCLUDED_

/* the node structure of the red-black tree */
typedef struct rbtree_node_s rbtree_node_t;
/* Using type int means its range is -0x7fffffff-1~0x7fffffff. */
typedef int rbtree_key_t;
/* Abstract type is complicated to achieve with C so I use char* instead. */
typedef char* rbtree_data_t;

struct rbtree_node_s
{
	/* key of the node */
	rbtree_key_t	key;
	/* pointer of the parent of the node */
	rbtree_node_t*	parent;
	/* pointer of the left kid of the node */
	rbtree_node_t*	left;
	/* pointer of the right kid of the node */
	rbtree_node_t*	right;
	/* color of the node */
	unsigned char	color;
	/* pointer of the value of the node corresponding to the key */
	rbtree_data_t	value;
};

/* the tree object stucture of the red-black tree */
typedef struct rbtree_s rbtree_t;
/* foundational insert function pointer*/
typedef void (*rbtree_insert_p) (rbtree_t* root, rbtree_node_t* node);

struct rbtree_s
{
	/* the pointer of the root node of the tree */
	rbtree_node_t* root;
	/* black leaf nodes as sentinel */
	rbtree_node_t* sentinel;
	/* the polymorphic insert function pointer */
	rbtree_insert_p insert;
};

/* macros */
#define rbtree_init(tree, s, i)		\
rbtree_sentinel_init(s);			\
(tree)->root = s;				\
(tree)->sentinel = s;			\
(tree)->insert = i

#define rbtree_red(node)	((node)->color = 1)
#define rbtree_black(node)	((node)->color = 0)
#define rbtree_is_red(node)	((node)->color)
#define rbtree_is_black(node)	(!rbtree_is_red(node))
 /* copy n2's color to n1 */
#define rbtree_copy_color(n1, n2)	(n1->color = n2->color)
/* sentinel must be black cuz it's leaf node */
#define rbtree_sentinel_init(node)	rbtree_black(node)

/* statements of public methods */
void rbtree_insert_value(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node);
void rbtree_insert(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node);
void rbtree_delete(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node);
rbtree_node_t* rbtree_find(rbtree_t* tree, rbtree_key_t key);

#endif	/* _RBTREE_H_INCLUDED_ */

    看过nginx源码的有心人会发现,我的头文件相对于ngx_rbree.h改动不大,非常像。

    关键的rbtree.c:

/*
 * Copyright (C) Bipedal Bit
 * Verson 1.0.0.1
 */

#include <stddef.h>
#include "rbtree.h"

/* inline methods */
/* get the node with the minimum key in a subtree of the red-black tree */
static inline rbtree_node_t*
rbtree_subtree_min(rbtree_node_t* node, rbtree_node_t* sentinel)
{
    while(node->left != sentinel)
    {
        node = node->left;
    }

    return node;
}

/* replace the node "node" in the tree with node "tmp" */
static inline void rbtree_replace(rbtree_t* tree,
    rbtree_node_t* node, rbtree_node_t* tmp)
{
    /* upward: p[node] <- p[tmp] */
    tmp->parent = node->parent;

    if (node == tree->root)
    {
        tree->root = tmp;
    }
    else if (node == node->parent->left)
    {
        /* downward: left[p[node]] <- tmp */
        node->parent->left = tmp;
    }
    else
    {
        /* downward: right[p[node]] <- tmp */
        node->parent->right = tmp;
    }

    node->parent = tmp;
}

/* change the topologic structure of the tree keeping the order of the nodes */
static inline void rbtree_left_rotate(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node)
{
    /* node as the var x in CLRS while tmp as the var y */
    rbtree_node_t* tmp = node->right;

    /* replace y with left[y] */
    /* downward: right[x] <- left[y] */
    node->right = tmp->left;
    /* if left[[y] is not NIL it has a parent */
    if (tmp->left != tree->sentinel)
    {
        /* upward: p[left[y]] <- x */
        tmp->left->parent = node;
    }

    /* replace x with y */
    rbtree_replace(tree, node, tmp);
    tmp->left = node;
}

static inline void rbtree_right_rotate(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node)
{
    rbtree_node_t* tmp = node->left;

    /* replace y with right[y] */
    node->left = tmp->right;
    if (tmp->right != tree->sentinel)
    {
        tmp->right->parent = node;
    }

    /* replace x with y */
    rbtree_replace(tree, node, tmp);
    tmp->right = node;
}

/* static methods */
/* fix the red-black tree after the new node inserted */
static void rbtree_insert_fixup(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node)
{
    while(rbtree_is_red(node->parent))
    {
        if (node->parent == node->parent->parent->left)
        {
            /* case 1: node's uncle is red */
            if (rbtree_is_red(node->parent->parent->right))
            {
                rbtree_black(node->parent);
                rbtree_black(node->parent->parent->right);
                rbtree_red(node->parent->parent);
                node = node->parent->parent;
                /* Then we can consider the whole subtree */
                /* which is represented by the new "node" as the "node" before */
                /* and keep looping till "node" become the root. */
            }
            /* case 2: node's uncle is black */
            else
            {
                /* ensure node is the left kid of its parent */
                if (node == node->parent->right)
                {
                    node = node->parent;
                    rbtree_left_rotate(tree, node);
                }
                /* case 2 -> case 1 */
                rbtree_black(node->parent);
                rbtree_red(node->parent->parent);
                rbtree_right_rotate(tree, node->parent->parent);
            }
        }
        /* same as the "if" clause before with "left" and "right" exchanged */
        else
        {
            if (rbtree_is_red(node->parent->parent->left))
            {
                rbtree_black(node->parent);
                rbtree_black(node->parent->parent->left);
                rbtree_red(node->parent->parent);
                node = node->parent->parent;
            }
            else
            {
                if (node == node->parent->left)
                {
                    node = node->parent;
                    rbtree_right_rotate(tree, node);
                }
                rbtree_black(node->parent);
                rbtree_red(node->parent->parent);
                rbtree_left_rotate(tree, node->parent->parent);
            }
        }
    }
    /* ensure the root node being black */
    rbtree_black(tree->root);
}

static void rbtree_delete_fixup(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node)
{
    rbtree_node_t* brother = NULL;

    while(node != tree->root && rbtree_is_black(node))
    {
        if (node == node->parent->left)
        {
            brother = node->parent->right;
            if (rbtree_is_red(brother))
            {
                rbtree_black(brother);
                rbtree_red(node->parent);
                rbtree_left_rotate(tree, node->parent);
                /* update brother after topologic change of the tree */
                brother = node->parent->right;
            }

            if (rbtree_is_black(brother->left) && rbtree_is_black(brother->right))
            {
                rbtree_red(brother);
                /* go upward and keep on fixing color */
                node = node->parent;
            }
            else
            {
                if (rbtree_is_black(brother->right))
                {
                    rbtree_black(brother->left);
                    rbtree_red(brother);
                    rbtree_right_rotate(tree, brother);
                    /* update brother after topologic change of the tree */
                    brother = node->parent->right;
                }
                rbtree_copy_color(brother, node->parent);
                rbtree_black(node->parent);
                rbtree_black(brother->right);
                rbtree_left_rotate(tree, node->parent);
                /* end the loop and ensure root is black */
                node = tree->root;
            }
        }
        /* same as the "if" clause before with "left" and "right" exchanged */
        else
        {
            brother = node->parent->left;
            if (rbtree_is_red(brother))
            {
                rbtree_black(brother);
                rbtree_red(node->parent);
                rbtree_left_rotate(tree, node->parent);
                brother = node->parent->left;
            }

            if (rbtree_is_black(brother->left) && rbtree_is_black(brother->right))
            {
                rbtree_red(brother);
                node = node->parent;
            }
            else
            {
                if (rbtree_is_black(brother->left))
                {
                    rbtree_black(brother->right);
                    rbtree_red(brother);
                    rbtree_right_rotate(tree, brother);
                    brother = node->parent->left;
                }
                rbtree_copy_color(brother, node->parent);
                rbtree_black(node->parent);
                rbtree_black(brother->left);
                rbtree_left_rotate(tree, node->parent);
                node = tree->root;
            }
        }
    }

    rbtree_black(node);
}

/* public methods */
void rbtree_insert_value(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node)
{
    /* Using ** to know wether the new node will be a left kid */
    /* or a right kid of its parent node. */
    rbtree_node_t** tmp = &tree->root;
    rbtree_node_t* parent;

    while(*tmp != tree->sentinel)
    {
        parent = *tmp;
        tmp = (node->key < parent->key) ? &parent->left : &parent->right;
    }

    /* The pointer knows wether the node should be on the left side */
    /* or on the right one. */
    *tmp = node;
    node->parent = parent;
    node->left = tree->sentinel;
    node->right = tree->sentinel;
    rbtree_red(node);
}

void rbtree_insert(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node)
{
    rbtree_node_t* sentinel = tree->sentinel;

    /* if the tree is empty */
    if (tree->root == sentinel)
    {
        tree->root = node;
        node->parent = sentinel;
        node->left = sentinel;
        node->right = sentinel;
        rbtree_black(node);

        return;
    }

    /* generally */
    tree->insert(tree, node);
    rbtree_insert_fixup(tree, node);
}

void rbtree_delete(rbtree_t* tree, rbtree_node_t* node)
{
    rbtree_node_t* sentinel = tree->sentinel;
    /* wether "node" is on the left side or the right one */
    rbtree_node_t** ptr_to_node = NULL;
    /* "cover" is the node which is going to cover "node" */
    rbtree_node_t* cover = NULL;
    /* wether we lossing a red node on the edge of the tree */
    int loss_red = rbtree_is_red(node);
    int is_root = (node == tree->root);

    /* get "cover" & "loss_red"  */
    /* sentinel in "node"'s kids */
    if (node->left == sentinel)
    {
        cover = node->right;
    }
    else if (node->right == sentinel)
    {
        cover = node->left;
    }
    /* "node"'s kids are both non-sentinel */
    else
    {
        /* update "node" & "loss_red" & "is_root" & "cover" */
        cover = rbtree_subtree_min(node->right, sentinel);
        node->key = cover->key;
        node->value = cover->value;
        node = cover;
        loss_red = rbtree_is_red(node);
        is_root = 0;
        /* move "cover"'s kids */
        /* "cover" can only be a left kid */
        /* and can only have a right non-sentinel kid */
        /* because of function "rbtree_subtree_min" */
        cover = node->right;
    }

    if (is_root)
    {
        /* update root */
        tree->root = cover;
    }
    else
    {
        /* downward link */
        if (node == node->parent->left)
        {
            node->parent->left = cover;
        }
        else
        {
            node->parent->right = cover;
        }
    }
    /* upward link */
    cover->parent = node->parent;
    /* "cover" may be a sentinel */
    if (cover != sentinel)
    {
        /* set "cover" */
        cover->left = node->left;
        cover->right = node->right;
        rbtree_copy_color(cover, node);
    }

    /* clear "node" since it's useless */
    node->key = -1;
    node->parent = NULL;
    node->left = NULL;
    node->right = NULL;
    node->value = NULL;

    if (loss_red)
    {
        return;
    }

    /* When lossing a black node on edge */
    /* the fifth rule of red-black tree will be broke. */
    /* So the tree need to be fixed. */
    rbtree_delete_fixup(tree, cover);
}

/* find the node in the tree corresponding to the given key value */
rbtree_node_t* rbtree_find(rbtree_t* tree, rbtree_key_t key)
{
    rbtree_node_t* tmp = tree->root;
    int step_cnt = 0;

    /* search the binary tree */
    while(tmp != tree->sentinel)
    {
        /* next line is just fot test */
        // step_cnt++;
        if(key == tmp->key)
        {
            /* next line is just for test */
            // printf("step count: %d, color: %s, ", step_cnt, rbtree_is_red(tmp) ? "red" : "black");
            return tmp;
        }

        tmp = (key < tmp->key) ? tmp->left : tmp->right;
    }

    return NULL;
}
 

    虽然明白nginx源码中100+行的长函数体也是一种避免太多函数调用增加时间空间开销的优化,我还是把所有函数都分类分割成100行以下。增加可读性是一方面,可能也是有点强迫症吧。之后会扩展几个统计方法,像max、min和mid,还会扩展一个遍历方法。

    下面是调用测试,test.c:

#include <stdio.h>
#include "rbtree.h"

int main(int argc, char const *argv[])
{
    rbtree_t t = {};
    rbtree_node_t s = {};
    rbtree_init(&t, &s, rbtree_insert_value);

    const int cnt = 10;
    const int max_len = 15;

#define TEST_VALUES {"apple", "banana", "cherry", "grape", "lemon", "mango", "pear", "pineapple", "strawberry", "watermelon"}

    /* for gcc */
    char* v[] = TEST_VALUES;
    /* for g++ */
    // char v[][max_len] = TEST_VALUES;

    rbtree_node_t n[cnt];
    int i;
    for (i = 0; i < cnt; i++)
    {
        n[i].key = i+1;
        n[i].value = v[i];
        rbtree_insert(&t, &n[i]);
    }

    rbtree_node_t* p[cnt];

    for (i = 1; i <= cnt; i++)
    {
        printf("key: %d\n", i);
        p[i] = rbtree_find(&t, i);
        printf("value: %s\n", (p[i] != NULL) ? p[i]->value : "?");
    }

    rbtree_delete(&t, &n[5]);

    printf("\nafter delete 6->mango:\n\n");

    for (i = 1; i <= cnt; i++)
    {
        printf("key: %d\n", i);
        p[i] = rbtree_find(&t, i);
        printf("value: %s\n", (p[i] != NULL) ? p[i]->value : "?");
    }

    return 0;
}

    解开rbtree_find方法里的测试行注释,顺利执行:

key: 1
step count: 3, color: black, value: apple
key: 2
step count: 2, color: black, value: banana
key: 3
step count: 3, color: black, value: cherry
key: 4
step count: 1, color: black, value: grape
key: 5
step count: 3, color: black, value: lemon
key: 6
step count: 2, color: black, value: mango
key: 7
step count: 4, color: black, value: pear
key: 8
step count: 3, color: red, value: pineapple
key: 9
step count: 4, color: black, value: strawberry
key: 10
step count: 5, color: red, value: watermelon

after delete 6->mango:

key: 1
step count: 3, color: black, value: apple
key: 2
step count: 2, color: black, value: banana
key: 3
step count: 3, color: black, value: cherry
key: 4
step count: 1, color: black, value: grape
key: 5
step count: 3, color: black, value: lemon
key: 6
value: ?
key: 7
step count: 2, color: black, value: pear
key: 8
step count: 4, color: black, value: pineapple
key: 9
step count: 3, color: red, value: strawberry
key: 10
step count: 4, color: black, value: watermelon
    下面分别是删除6->mango前的红黑树和删除后的红黑树示意图:

    下面我们来做个大量数据的压力测试,注意把rbtree_find方法里的测试行注释掉,不然后果恐怕会比较吓人:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include "rbtree.h"

int main(int argc, char const *argv[])
{
    double duration;
    double room;

    rbtree_t t = {};
    rbtree_node_t s = {};
    rbtree_init(&t, &s, rbtree_insert_value);

    const int cnt = 1<<20;
    const int max_len = 15;

#define TEST_VALUES {"apple", "banana", "cherry", "grape", "lemon", "mango", "pear", "pineapple", "strawberry", "watermelon"}

    /* for gcc */
    char* v[] = TEST_VALUES;
    /* for g++ */
    // char v[][max_len] = TEST_VALUES;

    /* Default stack size in Ubuntu Kylin 14.04 is 8MB. */
    /* It's not enough. So I use memory in heap which offers a lot larger room. */
    rbtree_node_t* n = (rbtree_node_t*)calloc(cnt, sizeof(rbtree_node_t));
    int i;

    long time1 = clock();

    for (i = 0; i < cnt; i++)
    {
        n[i].key = i+1;
        n[i].value = v[i%10];
        rbtree_insert(&t, &n[i]);
    }

    long time2 = clock();
    room = 48.0*cnt/(1<<20);
    duration = (double)(time2 - time1) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("Inserting %d nodes costs %.2fMB and spends %f seconds.\n", cnt, room, duration);

    const int search_cnt = 1<<10;
    srand( (unsigned int)time(0) );
    for( i = 0 ; i < search_cnt ; i++ )
    {
        rbtree_find(&t, (rand()%cnt)+1);
    }

    long time3 = clock();
    duration = (double)(time3 - time2) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("Searching %d nodes among %d spends %f seconds.\n", search_cnt, cnt, duration);

    const int delete_cnt = 1<<10;
    int nums[delete_cnt];
    int num;
    /* Let's hash! */
    char* mark = (char*)calloc(cnt, sizeof(char));
    memset(mark, 0, cnt*sizeof(char));
    for(i = 0; i < delete_cnt; i++)
    {
        for(;;)
        {
            num = rand()%cnt;
            if (mark[num] == 0)
            {
                mark[num] = 1;
                nums[i] = num;
                break;
            }
        }
    }

    long time4 = clock();
    duration = (double)(time4 - time3) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("Hash %d times spends %f seconds.\n", delete_cnt, duration);

    for(i = 0; i < delete_cnt; i++)
    {
        rbtree_delete(&t, &n[nums[i]]);
    }

    long time5 = clock();
    duration = (double)(time5 - time4) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("Deleting %d nodes among %d spends %f seconds.\n", delete_cnt, cnt, duration);
    free(mark);
    free(n);

    return 0;
}

    来看看结果:

Inserting 1048576 nodes costs 48.00MB and spends 0.425416 seconds.
Searching 1024 nodes among 1048576 spends 0.001140 seconds.
Hash 1024 times spends 0.000334 seconds.
Deleting 1024 nodes among 1048576 spends 0.000783 seconds.
    删除比查找还快,耗时只有哈希查找的两倍多点,上百万的插入也耗时不足半秒,嗯我还挺满意的。

    写统计和遍历方法去了。

<think>好的,用户现在想了解Nginx是否使用红黑树数据结构。之前用户的问题是关于Java定时任务调度是否用红黑树,我回答了Timer和ScheduledThreadPoolExecutor用的是最小堆,而红黑树可能用于其他框架。现在用户的新问题转向Nginx,需要结合提供的引用内容来回答。 首先,我需要确认用户提供的引用内容是否足够支持回答。引用1到4都提到Nginx使用红黑树,包括结构体定义、初始化函数、插入函数等。用户可能希望知道Nginx在哪些模块或功能中使用了红黑树,以及为什么选择红黑树而不是其他数据结构。 接下来,我要将引用中的信息整合到回答中。例如,引用1提到Nginx定义红黑树变量,初始化流程,插入和删除函数。引用2给出了红黑树的结构体定义,包括根节点、哨兵节点和插入方法。引用3提到字符串红黑树的专用插入函数。引用4说明红黑树Nginx的高级数据结构,并提到其平衡二叉树的特性。 需要分析Nginx使用红黑树的场景,比如定时器管理、配置解析、请求处理等。同时,要比较红黑树与其他数据结构(如哈希表、最小堆)的优势,解释为什么Nginx选择红黑树。例如,红黑树在动态插入和删除时保持平衡,适合需要频繁更新且有序的数据。 还要注意用户可能的应用场景,比如是否在开发高性能服务器,或者优化现有系统,所以需要给出实际应用案例,如ngx_event_timer_rbtree管理定时事件,ngx_http_limit_req_module限流模块等。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如红黑树与其他数据结构的对比,或Nginx其他模块的数据结构选择。需要确保回答结构清晰,引用正确,并且符合用户的中文需求,避免使用Markdown,保持口语化。</think>### Nginx红黑树的应用分析 #### 一、Nginx 是否使用红黑树? **是的,Nginx 在多个核心模块中广泛使用红黑树(Red-Black Tree)**,主要用于需要高效动态插入、删除和查找的场景。以下是具体实现分析: --- #### 二、红黑树Nginx 中的典型应用场景 1. **定时器管理(Event Timers)** Nginx 通过红黑树管理事件的超时机制,例如 `ngx_event_timer_rbtree`。 - **核心逻辑**: - 每个事件的超时时间作为红黑树的键值(`key`),按时间戳排序。 - 通过 `ngx_event_add_timer()` 插入事件,`ngx_event_del_timer()` 删除事件[^1][^2]。 - **优势**: - 红黑树的 $O(\log n)$ 插入/删除复杂度保证了定时器的高效更新。 - 快速获取最小键值(最早超时事件)以触发超时处理。 2. **配置文件解析(如哈希表冲突处理)** 在解析域名、URL 等配置时,Nginx 使用红黑树解决哈希冲突。 - **示例**: - 当多个键哈希到同一桶时,通过红黑树维护冲突链,替代链表以提升查询效率[^1][^4]。 3. **请求限流模块(如 `ngx_http_limit_req_module`)** 红黑树用于跟踪客户端请求速率,按时间窗口动态调整限流策略。 - **实现细节**: - 每个客户端的请求时间戳被插入红黑树,超出速率限制的请求会被丢弃[^3]。 4. **共享内存管理(Shared Memory Zones)** 红黑树用于管理共享内存中的动态分配块,支持快速查找和合并空闲内存区域。 --- #### 三、Nginx 红黑树的实现细节 1. **数据结构定义** Nginx 通过以下结构体定义红黑树节点和树本身: ```c // 红黑树节点 struct ngx_rbtree_node_s { ngx_rbtree_key_t key; // 键值(如时间戳、哈希值) ngx_rbtree_node_t *left; // 左子节点 ngx_rbtree_node_t *right; // 右子节点 ngx_rbtree_node_t *parent; // 父节点 u_char color; // 节点颜色(红/黑) u_char data; // 附加数据(如事件指针) }; // 红黑树结构 struct ngx_rbtree_s { ngx_rbtree_node_t *root; // 根节点 ngx_rbtree_node_t *sentinel;// 哨兵节点(代替 NULL 指针) ngx_rbtree_insert_pt insert; // 插入函数指针 }; ``` 2. **核心操作函数** - **初始化**:`ngx_rbtree_init(tree, s, i)` 初始化树结构,指定哨兵节点和插入函数(如 `ngx_str_rbtree_insert_value`)[^2][^3]。 - **插入**:`ngx_rbtree_insert(tree, node)` 根据键值插入节点,自动平衡红黑树。 - **删除**:`ngx_rbtree_delete(tree, node)` 删除节点并维护红黑树性质。 - **查找**:`ngx_rbtree_find(tree, key)` 基于键值查找节点,时间复杂度 $O(\log n)$。 3. **专用插入函数示例** ```c // 字符串键值的专用插入函数(键值为字符串的哈希值) void ngx_str_rbtree_insert_value(ngx_rbtree_node_t *temp, ngx_rbtree_node_t *node, ngx_rbtree_node_t *sentinel) { // 比较哈希值,递归插入到左/右子树 while (node != sentinel) { temp = node; if (node->key < temp->key) { node = node->left; } else { node = node->right; } } // 插入新节点并调整颜色 } ``` --- #### 、为何选择红黑树而非其他数据结构? | **场景需求** | **红黑树优势** | **对比其他数据结构** | |----------------------------|-----------------------------------------------------|------------------------------------------| | **动态插入/删除** | 自平衡特性保证 $O(\log n)$ 复杂度 | 哈希表无法保证有序性,堆不支持高效删除 | | **有序遍历** | 中序遍历可直接获得有序序列 | 哈希表无序 | | **高频最小/最大键值查询** | 通过 `root->left` 或 `root->right` 快速获取极值节点 | 堆仅支持堆顶元素访问 | | **内存效率** | 节点结构紧凑(无额外指针开销) | B树/B+树需要更多指针维护层级结构 | --- #### 五、总结 1. **核心结论**: Nginx 在定时器管理、配置解析、限流模块等场景中依赖红黑树,其动态平衡性和高效操作复杂度适配高并发需求。 2. **扩展思考**: - 红黑树Nginx 中的应用体现了**平衡性能与实现复杂度**的经典设计选择。 - 若需要更高吞吐量的查找(如纯静态数据),哈希表可能更优;若仅需维护极值(如定时任务),堆结构更合适。 --- ### 相关问题 1. Nginx 如何通过红黑树优化哈希表冲突? 2. 为什么红黑树的平衡性对高并发服务器(如 Nginx)至关重要? 3. 除了红黑树Nginx 还使用了哪些高效数据结构? [^1]: Nginx 使用红黑树管理定时器事件和哈希冲突链。 [^2]: 红黑树的哨兵节点简化了边界条件处理。 [^3]: 专用插入函数(如 `ngx_str_rbtree_insert_value`)适配不同键值类型。 [^4]: 红黑树的有序性支持高效范围查询和动态调整。
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