一、哈希和红黑树基本原理
哈希(hash)也称散列,通过散列算法变成固定的输出到数组,所有的线性数据结构中,数组的定位速度最快,因为它可通过数组下标直接定位到相应的数组空间,就不需要一个个查找。
红黑树的自旋是天才的设计,是一种特殊的平衡二叉树数据结构,特点也是从几十万的数据里面几步就能查找到,速度快。
二、使用场景
1、速度对比
物联网可能是数百万设备或者用户联网,对高并发要求很大,所以,对网络安全产品第一要求的是性能和速度。总体来说,哈希查找速度会比红黑树快,而且查找速度基本和数据量大小无关,属于常数级别;而RB树的查找速度是log(n)级别。
红黑树查找和删除的时间复杂度都是O(logn),Hash查找和删除的时间复杂度都是O(1)。 如果红黑树的树高度不深如小于8,采用的是数字查找,两者性能没有太多的差异。
也就是并非所有的场景,哈希都比红黑树快,要看代码的优化程度。hihttps使用的linux高并发EPOLL模式事件管理,就是红黑树。
2、数据预知
静态数据,可以基本预知大小,用哈希。如t初始化的规则就几百条在可控范围内,另外TOPIC黑白名单、URL地址等也不会太多,也是用的哈希就可以了。
动态数据,如统计IP地址、任务调度、epoll高并发事件管理,无法判断多少,可能很少,也可能巨多,用红黑树更佳。当然,如果大概知道设备IP地址数量在一定范围,如只有几千,完全也可以用哈希。
3、内存消耗
对内存要求严格的地方,如嵌入式系统,用红黑树。红黑树占用的内存更小(仅需要为其存在的节点分配内存),而哈希事先就应该分配足够的内存存储散列表,浪费内存。
对内存消耗无所谓的地方,如服务器有巨大的内存,用哈希。哈希最大的缺点是内存分配得小,可能元素就会冲突,冲突的元素大于8个成链表,效率还不如红黑树。 Java 的hashmap就是把哈希和红黑树结合在以前的。当同一个hash值的节点数不小于8时,不再采用单链表形式存储,而是采用红黑树。
4 复杂程度
哈希更简单,红黑树算法复杂一点,不过这都不是事,大神早开源了很多稳定的版本。
三、应用场景总结
红黑树是有序的,哈希是无序的,根据项目需求来选择,阿里巴巴的很多项目用红黑树更多,笔者认为主要还是和内存有关,如果内存要求苛刻的项目,就用红黑树;如果内存足够大,牺牲内存换取更快的速度,哈希完全适合。
Hiihttps开源waf大量采用哈希算法,可能和速度并发要求有关。总之,数据结构是网络安全最基础的学科。
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