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skiplist和平衡树、哈希表对比
- 哈希表不是有序排列的，只能找到key对应的值，无法做范围查询，而平衡树skiplist能够实现范围查询。
- 在做范围查找的时候，平衡树操作相对复杂，先查找出小值，之后中序遍历查找不超过范围最大值的节点。如果不是个完全平衡二叉树，这里的中序遍历并不简单。而跳表找到最小值以后，直接进行若干个遍历就ok找到范围最大值。
- 平衡树插入删除操作都可能引发子树的调整，逻辑调整，左旋右旋之类的。而跳表只要改指针
- 查找单个key，hash的时间复杂度是O(1),是最快的。
- 算法实现上，跳表简单得多。
范围查询，而平衡树skiplist能够实现范围查询。
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在做范围查找的时候，平衡树操作相对复杂，先查找出小值，之后中序遍历查找不超过范围最大值的节点。如果不是个完全平衡二叉树，这里的中序遍历并不简单。而跳表找到最小值以后，直接进行若干个遍历就ok找到范围最大值。
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平衡树插入删除操作都可能引发子树的调整，逻辑调整，左旋右旋之类的。而跳表只要改指针
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查找单个key，hash的时间复杂度是O(1),是最快的。
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算法实现上，跳表简单得多。
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缓存失效
缓存穿透：key不在缓存中存在，也不存在于数据库，但是每次都会会去数据库找--这个有点扯，办法是给他缓存一个空值。
缓存击穿：缓存存的值过期了，这个时候有大量的并发过来，就会压垮DB。 用setnx锁的方式，来锁住访问请求数量。
缓存雪崩：假如缓存层宕机了，全部的key都没了，这个时候db的压力也就大了。解决办法：一个是集群，一个是在启动redis的时候限流，一个是数据预热，把可能的缓存先加载一次。
