经常更新的排序数据的模式

Question

假设您正在撰写博客网站。它显示多个作者按“优先级”排序的最近博客文章。最高优先级。优先级由以下公式决定：

1. 该帖子最近发布的时间
2. 吸引了多少评论

订单必须始终准确实时。

按优先级排序很容易。问题是让我们说我们的网站非常受欢迎，评论以每分钟数百的速度飞行。他们在几十个帖子上飞来。

是否有处理此方案的模式？换句话说，只要对帖子发表评论，然后在每次加载页面时对帖子进行排序，我们能做的只是更新优先级字段吗？缓存发布顺序没有多大帮助，因为繁重的用户活动会导致订单频繁更改。

对于“模式”，我从代码和数据库架构的角度来讲。

Answer 1

您可以使用平衡二叉树（例如红黑树）来存储已排序的索引，这样可以比每次对整个索引进行排序时更快地进行更新。

使用Java-ish伪代码看起来像

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），那么它将被删除并重新添加到树（它负责重新平衡本身）。插入是O（log（n）），但通常（当没有插入/删除时）更新优先级是一个恒定时间操作。

Red-black trees是如何平衡二叉树通常实现的，但有一些替代方案，例如一个Tango tree可能更合适，因为它是一个在线实现。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;很多语言都有这样的东西），这样你就赢了“每次更改时都需要锁定字段，但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接列表中，并在优先级更改时交换相邻元素 - 这样您就不需要每次都进行完整排序，而不像平衡二叉树那样删除插入元素是O（log（n）），交换两个相邻的数组/列表元素是恒定时间。唯一的问题是，添加一个全新的元素对于数组来说代价很高，因为你需要移动所有数组的元素;它也是带有列表的O（n），因为你需要遍历列表，直到找到插入项目的正确位置，但这可能比数组更好，因为你不需要移动任何相邻的元素（这将减少你需要做的锁定量）。