一、整体定位：它是什么？
ConcurrentSkipListMap是一个可扩展、线程安全、按键排序的并发 Map，实现了ConcurrentNavigableMap接口。
- 底层数据结构：跳表（Skip List），而非红黑树（如
TreeMap）。 - 排序方式：支持自然排序（
Comparable）或自定义Comparator。 - 并发模型：无锁（Lock-Free），通过CAS（Compare-And-Swap）实现线程安全。
- 作者：Doug Lea（Java 并发包之父）。
- 引入版本：JDK 1.6。
✅适用场景：
需要高并发读写 + 键有序 + 范围查询（如 subMap, headMap）的场景，例如：
- 高频交易系统中的订单簿（按价格排序）
- 缓存淘汰策略（如 LRU + 有序）
- 分布式系统中的有序任务队列
二、为什么用“跳表”而不是“红黑树”？
这是 Doug Lea 在注释中明确解释的关键设计选择：
❝There are no known efficient lock-free insertion and deletion algorithms for search trees.❞
对比分析：
| 特性 | 红黑树（TreeMap） | 跳表（ConcurrentSkipListMap） |
|---|---|---|
| 单线程性能 | O(log n)，常数因子小 | O(log n)，常数因子略大 |
| 并发实现难度 | 极难实现无锁（需复杂指针操作） | 天然适合无锁（链表 + 指针 CAS） |
| 实现复杂度 | 高（旋转、平衡） | 中（概率性结构，逻辑清晰） |
| 内存局部性 | 差（树节点分散） | 较好（链表连续，跳表索引缓存友好） |
| 范围遍历 | 支持 | 支持，且正向更快 |
✅结论：
在高并发无锁场景下，跳表比平衡树更容易实现、更稳定、更可预测。
三、核心并发机制：如何做到线程安全？
1.双层删除标记（Two-Phase Deletion）
这是最关键的无锁删除算法，避免 ABA 问题和中间状态不一致。
删除一个节点n（前驱b，后继f）分三步：
初始: ... → [b] → [n] → [f] → ... Step 1: 将 n.value 设为 null（逻辑删除） → 所有 get/containsKey 都认为 n 不存在 Step 2: 在 n 后插入一个 marker 节点 ... → [b] → [n] → [marker] → [f] → ... → 阻止其他线程在 n 后插入新节点 Step 3: CAS b.next 跳过 [n] 和 [marker] ... → [b] → [f] → ... → 物理删除完成，n 可被 GC✅优势：
- 其他线程在遍历时若发现
value == null，会主动“帮助”完成删除（helpDelete），避免阻塞。- 使用普通
Node作为 marker（value == this），节省空间，避免AtomicMarkedReference的开销。
2.值为 null 表示逻辑删除
- 正常节点：
value是实际值（非 null） - 已删除节点：
value = null - Marker 节点：
value = this（自引用）
💡 这与
Map.get(key)返回null表示“不存在”完美契合，无需额外标记。
3.索引层（Index Levels）独立维护
- 基础层（base level）：存储所有键值对，用上述无锁链表。
- 索引层（index levels）：多层“快速通道”，每层是基础层的子集。
- 索引插入/删除是惰性的：先完成基础层操作，再异步更新索引。
- 减少 CAS 冲突窗口
- 避免索引节点内存泄漏（确保删除后索引不可达）
📌 跳表高度动态调整：插入时可能提升层级，删除时可能降低（启发式）。
4.弱一致性迭代器（Weakly Consistent Iterators）
- 迭代器不会抛出
ConcurrentModificationException - 能看到调用 iterator() 之前已存在的元素
- 可能看到、也可能看不到并发修改的元素
- 不会重复遍历同一元素
✅ 适合高并发读多写少场景，牺牲强一致性换取高性能。
四、重要注意事项（来自 Javadoc）
| 特性 | 说明 |
|---|---|
size()不是 O(1) | 需遍历所有元素，结果可能是近似值（遍历时被修改） |
不支持null键/值 | 因get(key)返回null表示“不存在”，无法区分 |
Entry.setValue()不支持 | 返回的Map.Entry是快照，需用replace()修改 |
| 批量操作非原子 | putAll,clear,equals等不是原子操作 |
| 正向遍历更快 | 升序（ascending）比降序（descending）性能更好 |
五、性能与空间
- 时间复杂度：
get,put,remove,containsKey平均O(log n) - 空间开销：约 25% 节点有索引（p=0.5），总空间略小于
TreeMap - 并发性能：远优于
Collections.synchronizedMap(new TreeMap<>())
六、总结：如何理解这段代码？
ConcurrentSkipListMap是 Doug Lea 利用“跳表 + 无锁链表 + 双阶段删除 + 弱一致性”设计出的一个高性能并发有序 Map。它牺牲了部分强一致性（如 size() 不精确、迭代器弱一致），换来了极高的并发吞吐量和可扩展性，是高并发场景下替代TreeMap的首选。
关键创新点：
- 用普通 Node 实现删除标记，避免 AtomicMarkedReference 开销；
- 逻辑删除（value=null）与物理删除分离，支持高效并发；
- 索引层惰性更新，减少竞争，防止内存泄漏；
- 帮助机制（helpDelete），让其他线程协助完成删除，避免阻塞。
类比记忆：
想象一条高速公路（基础链表），上面每隔一段就有立交桥（索引层）。
当你要拆除一个出口（删除节点），先挂“施工中”牌子（value=null），
再建个临时隔离带（marker），最后把路直接接过去（CAS 跳过）。
其他司机（线程）看到施工牌，会主动帮你清理现场（helpDelete）！
这就是ConcurrentSkipListMap的智慧。
