背景
近期在工作中，我接触到了一种高效的数据结构——自适应基数树（Adaptive Radix Tree，ART）。ART 是一种基于基数树（Radix Tree）的数据结构，旨在提供高效的键值存储和查找功能。与传统的基数树不同，ART 通过自适应调整节点大小（如 Node4、Node16、Node48 和 Node256），实现了更高的空间和时间效率。
ART 具有以下显著特点：
- 高效的键值存储和查找：ART 通过压缩路径和自适应节点大小，显著减少了内存占用，并提高了查找速度。
- 前缀压缩：ART 采用前缀压缩技术，能够有效处理具有相同前缀的大量键，进一步优化了存储效率。
- 动态调整节点大小：ART 根据实际数据分布动态调整节点大小，确保在不同负载下都能保持高效的性能。
- 适用于多种应用场景：ART 广泛应用于数据库系统、内存缓存和其他需要高效键值存储的场景。
通过使用 ART，我们能够在处理大量键值对时，显著提升存储和查找的性能。这使得 ART 成为现代高性能数据存储系统中的一种重要选择。
参考论文
性能比较
自适应基数树（ART）与传统树的性能对比
自适应基数树（Adaptive Radix Tree，ART）是一种高效的数据结构，旨在提供快速的键值存储和查找功能。为了更好地理解 ART 的优势，我们将其与传统树（如二叉搜索树、红黑树）进行性能对比。以下是插入、查找和删除操作的性能对比图：
性能比较 (单位：操作/秒) ┌──────────┬───────────┬───────────┐ │ 操作类型 │ ART树 │ 传统树 │ ├──────────┼───────────┼───────────┤ │ 插入 │ 500,000 │ 200,000 │ ├──────────┼───────────┼───────────┤ │ 查找 │ 800,000 │ 300,000 │ ├──────────┼───────────┼───────────┤ │ 删除 │ 400,000 │ 150,000 │ └──────────┴───────────┴───────────┘
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach; import org.junit.jupiter.api.Test;import java.util.Random; import java.util.TreeMap; import java.util.concurrent.TimeUnit;import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;public class PerformanceTest {private static final int NUM_OPERATIONS = 100000;private AdaptiveRadixTree<Integer, String> art;private TreeMap<Integer, String> treeMap;private Random random;@BeforeEachpublic void setUp() {art = new AdaptiveRadixTree<>();treeMap = new TreeMap<>();random = new Random();}@Testpublic void testInsertPerformance() {long startTime = System.nanoTime();for (int i = 0; i < NUM_OPERATIONS; i++) {int key = random.nextInt();art.insert(Integer.toString(key).getBytes(), "value" + key);}long endTime = System.nanoTime();long durationArt = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);startTime = System.nanoTime();for (int i = 0; i < NUM_OPERATIONS; i++) {int key = random.nextInt();treeMap.put(key, "value" + key);}endTime = System.nanoTime();long durationTreeMap = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);System.out.println("Insert Performance:");System.out.println("ART: " + durationArt + " ms");System.out.println("TreeMap: " + durationTreeMap + " ms");}@Testpublic void testSearchPerformance() {for (int i = 0; i < NUM_OPERATIONS; i++) {int key = random.nextInt();art.insert(Integer.toString(key).getBytes(), "value" + key);treeMap.put(key, "value" + key);}long startTime = System.nanoTime();for (int i = 0; i < NUM_OPERATIONS; i++) {int key = random.nextInt();art.find(Integer.toString(key).getBytes());}long endTime = System.nanoTime();long durationArt = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);startTime = System.nanoTime();for (int i = 0; i < NUM_OPERATIONS; i++) {int key = random.nextInt();treeMap.get(key);}endTime = System.nanoTime();long durationTreeMap = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);System.out.println("Search Performance:");System.out.println("ART: " + durationArt + " ms");System.out.println("TreeMap: " + durationTreeMap + " ms");}@Testpublic void testDeletePerformance() {for (int i = 0; i < NUM_OPERATIONS; i++) {int key = random.nextInt();art.insert(Integer.toString(key).getBytes(), "value" + key);treeMap.put(key, "value" + key);}long startTime = System.nanoTime();for (int i = 0; i < NUM_OPERATIONS; i++) {int key = random.nextInt();art.remove(Integer.toString(key).getBytes());}long endTime = System.nanoTime();long durationArt = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);startTime = System.nanoTime();for (int i = 0; i < NUM_OPERATIONS; i++) {int key = random.nextInt();treeMap.remove(key);}endTime = System.nanoTime();long durationTreeMap = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(endTime - startTime);System.out.println("Delete Performance:");System.out.println("ART: " + durationArt + " ms");System.out.println("TreeMap: " + durationTreeMap + " ms");} }
订单簿
订单簿系统需要高效地处理和管理订单，以确保执行速度和数据准确性。在设计上需要考虑的点：
-
业务需求：
- 价格优先：订单按价格优先级排序，高价买单和低价卖单优先匹配。
- 下单：支持高效的订单插入操作，确保新订单能快速加入订单簿。
- 撤单：支持高效的订单删除操作，确保用户可以快速撤销未成交订单。
- 成交：支持高效的订单匹配和成交操作，确保订单能及时撮合成交。
-
数据结构需求：
- 有序：订单簿需要维护订单的有序性，以便快速查找和匹配订单。
- 高效查找/插入：支持高效的订单查找和插入操作，确保新订单能快速加入订单簿。
- 高效查找/删除：支持高效的订单查找和删除操作，确保用户可以快速撤销未成交订单。
- 查找最大/最小值，按序遍历：支持快速查找订单簿中的最大值和最小值，并按价格顺序遍历订单簿，确保订单匹配和撮合的效率。
为了满足上述需求，订单簿系统应采用高效的数据结构，如自适应基数树（Adaptive Radix Tree, ART）、跳表（Skip List）或平衡二叉搜索树（如红黑树）。这些数据结构能够提供高效的查找、插入和删除操作，并支持按序遍历，确保订单簿系统的高性能和高可靠性。
ART树+订单簿的实验
在观摩学习完论文后，在网上搜索了一个开源实现，然后开始进行订单簿的实验：
github上开源实现：https://github.com/rohansuri/adaptive-radix-tree
这个实现么有放到maven仓库当中，所以直接拿到工程目录来使用：
代码放到这里了：https://github.com/aktiger/bitget-solution
后续改进
参考：
1. https://www.oneyearago.me/2023/01/12/principle_and_optimization_of_radix_tree/
2. https://uncp.github.io/Adaptive-Radix-Tree/
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