探索高性能并发安全的 Skipset:您的理想集合管理工具
2024-05-27 22:39:18作者:申梦珏Efrain
在软件开发中,特别是在高并发和大数据处理场景下,高效的集合管理是关键。这就是我们推荐开源项目 Skipset 的原因,一个基于跳表实现的高性能、可扩展且线程安全的集合库。
1、项目介绍
Skipset 是一款利用高效的数据结构——跳表(Skip List)来构建的并发安全集。其设计灵感源于《一种简单乐观的跳表算法》一文。与 Go 语言内置的 sync.Map 相比,在典型的应用场景下,Skipset 可以提供高达 15 倍的性能提升,并且保证了元素始终有序。此外,Skipset 提供了无等待的 Contains 和 Range 操作,这意味着即使在多线程环境中,每个 goroutine 也能确保操作的完成。
2、项目技术分析
Skipset 使用了跳表数据结构,通过概率的方式平衡查找效率与空间占用。这种数据结构使得插入、删除和查找操作的时间复杂度稳定在 O(log n)。更重要的是,它采用了无锁并发控制策略,允许多个 goroutine 同时执行操作,从而实现在并发环境下的高性能。
3、项目及技术应用场景
- 高并发场景: 在多goroutine并行执行添加、查询或删除操作时,Skipset 显示出显著的优势。
- 内存优化: 对于内存敏感的系统,Skipset 至少可以节省一半的内存,尤其是在大规模数据存储时。
- 排序需求: 当你需要一个既能够快速查询又保持元素有序的集合时,Skipset 是最佳选择。
4、项目特点
- 高性能: 在并发操作中表现出色,速度远超
sync.Map。 - 并发安全: 实现线程安全,无需额外的同步开销。
- 无等待操作:
Contains和Range操作是无等待的,保证操作的即时性。 - 排序特性: 元素始终保持排序,便于范围查找和遍历。
快速上手
以下是一个简单的示例代码,展示如何创建并操作 Skipset:
package main
import (
"fmt"
"github.com/zhangyunhao116/skipset"
)
func main() {
l := skipset.NewInt()
for _, v := range []int{10, 12, 15} {
if l.Add(v) {
fmt.Println("skipset add", v)
}
}
if l.Contains(10) {
fmt.Println("skipset contains 10")
}
l.Range(func(value int) bool {
fmt.Println("skipset range found ", value)
return true
})
l.Remove(15)
fmt.Printf("skipset contains %d items\r\n", l.Len())
}
从 v0.12.0 版本开始,Skipset 还提供了泛型版本的 API,以满足更多的编程需求。
总之,无论您是需要处理大量的并发操作,还是追求内存效率和排序功能,Skipset 都是一个值得信赖的选择。赶紧尝试一下这个强大的工具,让您的代码运行得更快更稳吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218