hfuuss
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5 years ago 今天这节算是一节总结课。我从索引这个非常常用的技术方案，给你展示了散列表、红黑树、跳表、位图、布隆过滤器、有序数组这些数据结构的应用场 景。学习完这节课之后，不知道你对这些数据结构以及索引，有没有更加清晰的认识呢? 从这一节内容中，你应该可以看出，架构设计离不开数据结构和算法。要想成长为一个优秀的业务架构师、基础架构师，数据结构和算法的根基一定要打 稳。因为，那些看似很惊艳的架构设计思路，实际上，都是来自最常用的数据结构和算法。
在实际的软件开发中，业务纷繁复杂，功能千变万化，但是，万变不离其宗。如果抛开这些业务和功能的外壳，其实它们的本质都可以抽象为“对数据的存储 和计算”。对应到数据结构和算法中，那“存储”需要的就是数据结构，“计算”需要的就是算法。 对于存储的需求，功能上无外乎增删改查。这其实并不复杂。但是，一旦存储的数据很多，那性能就成了这些系统要关注的重点，特别是在一些跟存储相关 的基础系统(比如MySQL数据库、分布式文件系统等)、中间件(比如消息中间件RocketMQ等)中。 “如何节省存储空间、如何提高数据增删改查的执行效率”，这样的问题就成了设计的重点。而这些系统的实现，都离不开一个东西，那就是索引。不夸张地 说，索引设计得好坏，直接决定了这些系统是否优秀。 索引这个概念，非常好理解。你可以类比书籍的目录来理解。如果没有目录，我们想要查找某个知识点的时候，就要一页一页翻。通过目录，我们就可以快 速定位相关知识点的页数，查找的速度也会有质的提高。