В мире компьютерных алгоритмов и структур данных выбор оптимального способа организации информации играет ключевую роль для достижения высокой производительности и эффективности систем. Среди множества существующих деревьев особо выделяются три популярные структуры — Elastic Binary Trees (ebtree), Compact Elastic Binary Trees (cebtree) и Red-Black Trees (rbtree). Они находят широкое применение в таких сферах, как планировщики задач, кеширование, обработка сетевых пакетов и многие другие. Однако что же показывает практика при сравнении этих структур в реальных условиях? Как выбрать наиболее подходящее решение для той или иной задачи? В данной статье мы подробно рассмотрим результаты недавнего комплексного тестирования, проведенного исследователем Вилли Тарроу, которое призвано ответить на эти вопросы. Суть эксперимента заключалась в разработке специализированного инструмента — treebench, позволяющего сравнивать производительность основных операций с деревьями: вставку, поиск, удаление, а также комбинацию удаления с последующей вставкой, характерной для сценариев с повторным использованием узлов.
Важнейшей особенностью теста стала работа с разными типами ключей и их распределениями — от упорядоченных событий таймера до случайных 64-битных чисел, коротких строк, реальных IPv4-адресов и реальных пользовательских агентов. Моделирование максимально близко приближалось к реальным сценариям использования, что добавляет колоссальную ценность полученным результатам. Elastic Binary Trees (ebtree) представляют собой структуру с размером узла около 40 байт на 64-битных системах. Как дерево с префиксной структурой, ebtree обладает глубиной, зависящей от различий в ключах, ограниченной их размером. Особенно интересна его асимптотика — вставка происходит за O(logN), а удаление — за O(1).
Важной особенностью является поддержка дубликатов, вставка которых занимает O(logN). Compact Elastic Binary Trees (cebtree) — относительно молодая и легковесная версия с размером узла всего 16 байт. Хотя вставка также происходит за O(logN), удаление в этой структуре несколько дороже и занимает O(logN), что связано с отсутствием указателя на родителя. Поддержка дубликатов реализована весьма эффективно — вставка дубликатов здесь сводится к O(1). Благодаря минимальному размеру узла, cebtree экономит память, что делает эту структуру привлекательной для систем с ограниченными ресурсами.
Красно-черные деревья (rbtree) известны своей надежностью и сбалансированностью. В реализации, выбранной для сравнительного теста, размер узла около 24 байт на 64-битах, но из-за выравнивания достигает 32 байт. Вставка и удаление происходят за O(logN), однако удаление сложнее и амортизированно тяжелее из-за необходимости ребалансировки, которая не всегда тривиальна, особенно при множественных операциях. Проведенные измерения показали ярко выраженные различия в зависимости от типа ключей и распределения данных. При работе с таймерами, характеризующимися упорядоченными и близкими по значению ключами, ebtree показал себя как наиболее эффективное решение.
Его глубина дерева в этом сценарии оказалась значительно меньше, чем у rbtree, что уменьшает накладные расходы на операции. Забегая вперед, стоит отметить, что хотя удаление в cebtree здесь было значительно дороже, вставки и обращения к элементам были на уровне ebtree, а при ограниченном использовании удаления cebtree может стать экономичной альтернативой с меньшим расходом памяти. Для задач, связанных с обработкой случайных 64-битных ключей, например, GUID или хэшированных значений в кешах, эффективность ebtree также осталась высокой. Хорошее распределение ключей обеспечило балансировку дерева и позволило ebtree превосходить rbtree по скорости вставки и по совокупной стоимости операций. Однако в таких сценариях ключевым фактором становится не только скорость, но и размер используемой памяти, где cebtree с меньшим размером узла показал преимущества, особенно при больших объемах данных.
Интересно отметить, что при распределении данных по нескольким головам (разбиении на 256 или 65536 деревьев путем хэширования) все структуры значительно ускоряли вставку, что демонстрирует эффективность подобной оптимизации. Когда речь зашла о коротких строках, как например сессионных куках или идентификаторах, ebtree отыграл преимущество за счет эффективного хранения префиксных сравнений. Правда при массовом использовании хэшированных деревьев rbtree мог достигать почти вдвое большую скорость в операциях поиска при размерах структуры от 256 тысяч записей и выше, что связано с компенсацией за счет более равномерной балансировки ветвей в красно-черном дереве. Тест, затрагивающий реальные IPv4-адреса, раскрыл сложности, связанные с неоднородным распределением узлов. В этом случае явных лидеров не было, так как при малых размерах деревьев и высоком количестве корзин (голов) ebtree показывал лучшие результаты в скорости поиска, однако при больших объемах данных эффективность переходила на сторону rbtree.
Здесь важно понимать, что ключом к успешному применению барьеров и деревьев на практике является использование предварительного 'выравнивающего' хэширования, которое способно преобразовать неравномерно распределённые данные в приблизительно случайные, что вновь повернёт чашу весов в сторону ebtree. Cebtree, в свою очередь, демонстрировал превосходную скорость вставки и поиска, но с ощутимыми потерями при удалении, что снижало его привлекательность в динамичных средах. Наконец, тест, примененный к большим цепочкам похожих строк — реальным пользовательским агентам — выявил, что ни ebtree, ни cebtree не справляются со столь специализированным сценарием так же эффективно, как rbtree. Главными причинами стали увеличиная глубина деревьев префиксов из-за малых различий ключей и объем ключевых данных. Cebtree в таких случаях выглядела хуже всего, уступая rbtree вдвое по скоростям вставки и поиска.
Если же в системах не критично сохранять упорядоченность, разумным подходом будет предварительное хэширование входных данных с последующим индексированием по хэшам. Обобщая полученные данные, можно утверждать, что префиксные деревья чувствительны к распределению данных. Чем оно более равномерное и регулярное, тем больший выигрыш дают ebtree и cebtree. Для работы с большими ключами или плохораспределёнными данными rbtree сохраняет надежность и обеспечивает стабильность. Использование хэширования в качестве слоя над деревьями практически во всех случаях улучшает производительность, за счет сокращения глубины дерева и увеличения равномерности.
Более того, относительно новые структуры, такие как cebtree, отлично подходят для сценариев с редко происходящими удалениями и большим объемом мелких ключей, где важна экономия памяти и при этом желательна приемлемая скорость работы. Нельзя не отметить, что все три дерева сильно чувствительны к размеру данных в отношении кеширования процессора. При превышении размера данных кэш третьего уровня становится узким горлышком, поскольку тогда увеличивается количество уровней дерева и шанс попадания в кэш снижается, что отрицательно сказывается на общей производительности. Таким образом, при работе с очень большими наборами данных желательно либо поддерживать хорошее кеширование, либо комбинировать деревья с быстрыми хэш-таблицами для достижения максимальной эффективности. Стоит вспомнить и о возможности использования альтернативных деревьев, таких как AVL, которые хоть и имеют более дорогостоящие операции вставки и удаления из-за усиленной балансировки, но способны быть лучшим выбором в задачах, где критична максимальная скорость поиска.
Также актуальным остается вопрос поддержки дубликатов ключей — функция важная для таймеров и подобных сценариев, где cebtree предлагает удобные механизмы, которые, возможно, могут быть перенесены на другие структуры в будущем. В итоге выбор между ebtree, cebtree и rbtree зависит от конкретной области применения, условий распределения ключей, требований к памяти, а также частоты операций вставки, поиска и удаления. Elastic Binary Trees показывают впечатляющие результаты при регулярных, равномерных данных и высоких нагрузках на вставку и удаление. Compact Elastic Binary Trees выгодны своей компактностью и подходят для статичных или почти статичных структур с малыми ключами. Красно-черные деревья же остаются универсальным и стабильным решением для широкого спектра задач, особенно когда важна согласованная производительность вне зависимости от особенностей входных данных.
Таким образом, понимание характеристик каждой из этих структур, а также грамотный подход к организации данных и их предварительной обработке — залог оптимизации систем на практике. Современные вычислительные ресурсы позволяют комбинировать несколько подходов, что делает возможным создание быстрых, надежных и экономичных решений для хранения и поиска информации в самых разных сценариях.
