You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

Java实现ConcurrentSkipListMapAPI

ConcurrentSkipListMap 是一个基于跳表(SkipList)的线程安全且高效的实现了 NavigableMap 接口的 Map。

ConcurrentSkipListMap 的 API 包括以下几个重要的方法:

  1. put(K key, V value)

该方法将键值对 key-value 插入到 ConcurrentSkipListMap 中,如果已经存在,则会用新的 value 替换旧的 value,返回值为旧的 value 或 null。

  1. remove(Object key)

该方法从 ConcurrentSkipListMap 中删除指定的 key,如果 key 存在返回对应的 value,否则返回 null。

  1. get(Object key)

该方法返回指定 key 对应的 value,如果 key 不存在则返回 null。

  1. size()

该方法返回 ConcurrentSkipListMap 中包含的键值对个数。

  1. entrySet()

该方法返回包含所有键值对的 Set 集合。

下面是 Java 实现 ConcurrentSkipListMap 的代码示例:

import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        ConcurrentSkipListMap<String, Integer> map = new ConcurrentSkipListMap<>();

        // 添加元素
        map.put("a", 1);
        map.put("b", 2);
        map.put("c", 3);

        // 删除元素
        map.remove("b");

        // 获取元素
        Integer value = map.get("a");
        System.out.println("a=" + value);

        // 遍历元素
        for (ConcurrentSkipListMap.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey() + "=" + entry.getValue());
        }
    }
}

在该代码中,我们创建了一个 ConcurrentSkipListMap 对象,并使用 put 方法添加元素,remove 方法删除元素,get 方法获取元素,entrySet 方法遍历元素并输出到控制台。 免责声明:本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
面向开发者的云福利中心,ECS 60元/年,域名1元起,助力开发者快速在云上构建可靠应用

社区干货

干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5b0c5e11c061421d8530644503540bd4~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407631&x-signature=Qwx4ikAA5VFiGZE05B66xxMMBRA%3D) **技术方案**对于ClickHouse复杂查询的实现,我们采用了分Stage的执行方式,来替换掉目前ClickHouse的两阶段执行方式。类似于其他的分布式数据库引擎,例如Presto等,会将一个复...

干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级

mage.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148423&x-signature=Nz9VeOUE%2FNRXxDJd1D4ZWzHeUyg%3D) 上文向大家介绍了LAS Spark整体架构和基本概念, **那么LAS Spark如何在技术上实现性能的高精尖、功能的... 任务并发不够,任务整体执行慢,容易引起OOM;任务并发度过大,Driver压力较大,导致任务失败。================================================================ ![picture.image](https://p6-volc-comm...

基于火山引擎微服务引擎 MSE 的全链路灰度落地实践

在弱网环境或高并发业务场景,系统通常采用消息中间件的异步消费订阅机制实现微服务架构的解耦。当灰度流量通过业务逻辑转发至消息中间件时,如果不增加额外的逻辑,将造成灰度标识的断联,引发灰度流量中断或异常。# **全链路灰度设计与实现**## **2.1 设计原则**经过上述剖析,结合业界及字节跳动内部实践,我们可以简单总结出微服务场景全链路灰度发布的设计原则:![picture.image](https://p6-volc-community-sign...

干货 | UniqueMergeTree:支持实时更新删除的ClickHouse表引擎

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/874470552e40470197daaf6909f8419e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148427&x-signature=m83qoaVgm... 这三类场景都可以通过提供基于唯一键的upsert功能来实现,不管是更新还是幂等处理的需求。****从读写要求上看****因为大家用OLAP数据库最核心的诉求是希望查询可以有一个非常低的延迟,所以对读的性能...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

Java实现ConcurrentSkipListMapAPI-优选内容

干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5b0c5e11c061421d8530644503540bd4~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407631&x-signature=Qwx4ikAA5VFiGZE05B66xxMMBRA%3D) **技术方案**对于ClickHouse复杂查询的实现,我们采用了分Stage的执行方式,来替换掉目前ClickHouse的两阶段执行方式。类似于其他的分布式数据库引擎,例如Presto等,会将一个复...
干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级
mage.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148423&x-signature=Nz9VeOUE%2FNRXxDJd1D4ZWzHeUyg%3D) 上文向大家介绍了LAS Spark整体架构和基本概念, **那么LAS Spark如何在技术上实现性能的高精尖、功能的... 任务并发不够,任务整体执行慢,容易引起OOM;任务并发度过大,Driver压力较大,导致任务失败。================================================================ ![picture.image](https://p6-volc-comm...
基于火山引擎微服务引擎 MSE 的全链路灰度落地实践
在弱网环境或高并发业务场景,系统通常采用消息中间件的异步消费订阅机制实现微服务架构的解耦。当灰度流量通过业务逻辑转发至消息中间件时,如果不增加额外的逻辑,将造成灰度标识的断联,引发灰度流量中断或异常。# **全链路灰度设计与实现**## **2.1 设计原则**经过上述剖析,结合业界及字节跳动内部实践,我们可以简单总结出微服务场景全链路灰度发布的设计原则:![picture.image](https://p6-volc-community-sign...
干货 | UniqueMergeTree:支持实时更新删除的ClickHouse表引擎
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/874470552e40470197daaf6909f8419e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148427&x-signature=m83qoaVgm... 这三类场景都可以通过提供基于唯一键的upsert功能来实现,不管是更新还是幂等处理的需求。****从读写要求上看****因为大家用OLAP数据库最核心的诉求是希望查询可以有一个非常低的延迟,所以对读的性能...

Java实现ConcurrentSkipListMapAPI-相关内容

干货|解析云原生数仓ByteHouse如何构建高性能向量检索技术

并进行一个近似度的匹配就可以实现对非结构化数据的查询。 在技术原理层面,向量检索主要是做一个 K Nearest Neighbors (K最近邻,简称 KNN) 计算,目标是在N个D维的向量的库中找最相似的k个结果。 ... 并发性能好;而缺点则表现为构建速度慢、内存占用高。 目前实际场景中,使用较多的方法主要是后面的两种,即 Cluster-based 和 Graph-based。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign...

央博龙年新春云庙会即将开启,火山引擎视频云助力“龙游神州”云VR展

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ecfb4a9950aa4c5796c37cf9a6ad0509~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148412&x-signature=pAHs3Qhr5r2pAoHqX1eyrRRUuWo%3D)**融合传统文化和硬派科技,一起探索“龙之踪迹”**随着数字文旅的快速发展,作为扩展的虚拟现实技术,大空间VR正在悄然兴起。通过搭建大面积空间设施,为游客提供更大范围的虚拟体验,可实现自...

湖仓一体架构在 LAS 服务的探索与实践

屏蔽底层的具体元数据实现细节,可以使多个引擎无缝对接到统一的元数据服务。接下来是湖仓存储引擎,它主要提供了事务管理能力,也就是 ACID 的能力,以及对数据批流一体的读写能力。再往下就是 LAS 基于火山引擎对... mage.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321273&x-signature=uRVHd%2BY4ChDTVs%2BBRx5h2zhgFHQ%3D)**如何提升并发性能?**谈到并发,通常会有两部分内容。比如有很多个任务同时去往 ByteLake 引擎里边写数据,这...

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

字节跳动基于 Iceberg 的海量特征存储实践

(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/06a3ebbaac7341c79eca9f43a3d99253~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407640&x-signature=OxW5zeSBTMwbQBq8tuSQgb%2BE3L4%3D)特征存储的整体流程1. 业务在线进行特征模块抽取;2. 抽取后的特征以行的格式存储在 HDFS,考虑到成本,此时不存储原始特征,只存抽取后的特征;3. 字节跳动自研的分布式框架会将存储的特征并发读取并解码...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

mage.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321236&x-signature=U7RLxoGj4lQWDbDo%2BoZcky6n4pY%3D)深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和...

干货|深度解析字节跳动开源数据集成引擎BitSail

基于Flink 1.5 DataSet API实现的异构数据源传输架构,只支持批式场景。 **框架核心思想是** , **对原始输入层数据抽象为BaseInput** ,主要用于拉取源端的数据; **对输出层抽象为BaseOutput** ,负责将数据写到外部系统。同时,框架层提供了基础服务,包括类型系统(Type System)、自动并发度(Auto Parallelism)、流控(Flow Control)、脏数据检测(Dirty Data)等等,并对所有的数据源通道生效。![picture.image](https://p6-volc-...

「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.06

火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云原生开源大数据平台 E-MapReduce」四款数据中台产品的功能迭代、重点功能介绍、平台最新... 实现更完整的分析场景覆盖。 - 支持对 MySQL 的语义兼容(灰度),更好地适配 MySQL 源端数据 - 支持导出到火山 TOS 对象存储(正式发布) - 上线火山引擎华东地域,支持多地域下单购买 - 支持 ...

字节跳动 MapReduce - Spark 平滑迁移实践

线上每天依然约有两万到三万个 MapReduce 任务,从大数据研发和用户角度来看,MapReduce 引擎的运维和使用也都存在着一系列问题。在此背景下,字节跳动 Batch 团队设计并实现了一套 MapReduce 任务平滑迁移 Spark 的方... 实现用户完全不动,仅需增加一些作业参数就能完成升级。* 需要支持各种类型的作业,包括 Hadoop Streaming,Distcp 以及普通用户使用 Java 编写的作业。其中 Hadoop Streaming 使用 MapReduce 的旧 API,而 Distcp 在...

Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/37491c84784e4a12b24e5b173542db98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714321239&x-signature=2WG9u3XX3... 支持高并发,能更好地利用多核心 CPU 的能力,很适合编写包含大量网络通信的微服务系统;* **性能合适**:Go 语言编译速度很快,程序启动也很迅速,同时具有还算不错的运行时性能。当然,世上没有完美的事物。从性...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

产品体验

体验中心

云服务器特惠

云服务器
云服务器ECS新人特惠
立即抢购

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

爆款1核2G共享型服务器

首年60元,每月仅需5元,限量秒杀
立即抢购

火山引擎增长体验专区

丰富能力激励企业快速增长
查看详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

一键开启云上增长新空间

立即咨询