频繁更新排序数据的模式

Question

假设您正在编写一个博客网站。它显示按“优先级”排序的多个作者最近的博客文章。最高优先级。优先级由以下公式确定：

1. 帖子发布时间是多久
2. 吸引了多少厘米

订单必须始终实时准确。

按优先级排序很容易。问题是，假设我们的网站非常受欢迎，并且 cmets 以每分钟数百次的速度飞入。他们飞进了几十个帖子。

有处理这种情况的模式吗？换句话说，我们能不能做得更好，而不仅仅是在帖子上有评论时更新优先级字段，然后在每次加载页面时对帖子进行排序？缓存发布订单并没有多大帮助，因为大量用户活动会导致订单频繁更改。

对于“模式”，我是从代码和数据库架构的角度说的。

Answer 1

您可以使用平衡二叉树（例如红黑树）来存储排序后的索引，这应该比每次都对整个索引进行排序时更新速度更快。

使用 Java-ish 伪代码，这看起来像

Tree tree;

Node {
    int priority;

    incrementPriority() {
        priority = priority + 1;
        if(priority > tree.nextHighestNode(this)) {
            tree.remove(this);
            tree.add(this);
        }
    }

    decrementPriority() {
        priority = priority - 1;
        if(priority < tree.nextLowestNode(this)) {
            tree.remove(this);
            tree.add(this);
        }
    }
}

如果更改节点的优先级意味着它位于无效的树位置（意味着它高于应该是下一个最高节点，或者低于应该是下一个最低节点），那么它会被删除并重新添加到树中（负责重新平衡本身）。插入是 O(log(n))，但通常（当没有插入/删除时）更新优先级是一个常数时间操作。

Red-black trees 是平衡二叉树的通常实现方式，但也有替代方案，例如Tango tree 在这里可能更合适，因为它是在线实现。最大的问题是并发性 - 理想情况下，您希望能够使用某种 AtomicInteger 实现节点的优先级字段（允许原子增量和减量；相当多的语言都有这样的东西），这样你就不会了每次更改时都需要锁定字段，但是很难将优先级与相邻节点的优先级进行原子比较。

作为替代方案，您可以将所有内容存储在数组或链表中，并在相邻元素的优先级发生变化时交换它们 - 这样您就不需要每次都进行完整排序，这与平衡二叉树不同，其中删除并且插入一个元素是 O(log(n))，交换两个相邻的数组/列表元素是常数时间。唯一的问题是使用数组添加一个全新的元素会很昂贵，因为您需要移动数组的所有元素；它也将是 O(n) 与列表，因为您需要遍历列表直到找到插入项目的正确位置，但这可能比数组更可取，因为您不需要移动任何相邻的元素（这将减少您需要执行的锁定量）。