1.一文搞懂linux cfs调度器
2.搞懂epoll和select和poll的红黑x红黑树区别|Linux高并发网络编程
3.红黑树中删除一个结点时，使用了rb_erase函数后为什么还要使用RB_CLEAR_NODE？
4.深入理解Linux的源码epoll机制
5.从哈希表到红黑树：探讨 epoll 是如何管理事件的？
6.在校生为了面试,有必要强行记住一些复杂算法如红黑树、kmp

一文搞懂linux cfs调度器

       Linux CFS（Completely Fair Scheduler）调度器详解

       CFS是详解一种用于Linux系统中普通进程调度的策略，它通过为每个进程设置虚拟时钟vruntime来实现“完全公平”。红黑x红黑树每个进程在run queue中的源码运行时间与其vruntime关联，未执行的详解前端开发源码进程vruntime保持不变。调度器总是红黑x红黑树优先选择vruntime值最低的进程执行，以确保公平性。源码CFS不区分CPU消耗型和I/O消耗型进程，详解通过红黑树算法管理所有的红黑x红黑树调度实体sched_entity，其效率为O(log(n))。源码task_struct代表进程，详解而sched_entity存储调度所需详细信息，红黑x红黑树如运行时间，源码通过enqueue_entity()和dequeue_entity()进行队列操作。详解

       CFS的核心框架围绕struct sched_class的调度类接口，主要包括vruntime的计算、任务创建、出队入队、任务选择和cfs调度tick等流程。其中，vruntime通过sched_vslice计算，依赖调度周期，公式为vruntime = (runtime * weight * lw->inv_weight) >> WMULT_SHIFT。task_fork_fair在进程创建时确定子任务的vruntime位置，enqueue_task_fair和dequeue_task_fair负责任务的队列操作，pick_next_task_fair负责任务选择，而task_tick_fair则在每个调度tick和hrtimer触发时执行，更新相关信息。

搞懂epoll和select和poll的区别|Linux高并发网络编程

       在深入理解Linux高并发网络编程中，理解epoll、select和poll的原理至关重要。它们都是多路复用机制，让单个线程能同时处理多个socket的I/O事件，但实现方式有所不同。

       首先，select和poll的共同点是，用户进程将待监控的socket的描述符（fd）传递给内核，内核会检查这些socket是否有活动。如果没有活动，线程会阻塞，等待socket被唤醒。它们的局限性在于，select的fd集合大小有的限制，而poll虽然改善了fd结构，但实际使用中已不太常见。

       epoll则是在优化上做了重大改进。它在内核中维护一个socket集合，通过epoll_ctl动态添加或删除socket，避免了每次调用都拷贝描述符。epoll使用红黑树存储socket，当socket有数据时，回调仅在ready_list中唤醒，减少了无用遍历。此外，epoll还利用内存映射技术，避免了拷贝，提高了效率。

       ET和LT模式是epoll的不同实现。ET是边沿触发，socket被读取事件后不再加入ready_list，若后续出现数据包，需要新事件触发。而LT是水平触发，每次读取后socket会再次加入ready_list，整站导航源码大全确保不会错过后续数据包。

       理解这些原理后，尽管源码阅读和深入探究是提升理解的途径，但到这个程度，基本能应对大部分场景。对于更深入的学习，视频课程是个不错的选择。

红黑树中删除一个结点时，使用了rb_erase函数后为什么还要使用RB_CLEAR_NODE？

       在linux kernel src的include/linux/rbtree.h文件中，有相关定义和注释，很显然，目的是标识这个node是一个empty node--没被插入到一个rbtree中。

深入理解Linux的epoll机制

       在Linux系统之中有一个核心武器：epoll池，在高并发的，高吞吐的IO系统中常常见到epoll的身影。

IO多路复用

       在Go里最核心的是Goroutine，也就是所谓的协程，协程最妙的一个实现就是异步的代码长的跟同步代码一样。比如在Go中，网络IO的read，write看似都是同步代码，其实底下都是异步调用，一般流程是：

write(/*IO参数*/)请求入队等待完成后台loop程序发送网络请求唤醒业务方

       Go配合协程在网络IO上实现了异步流程的同步代码化。核心就是用epoll池来管理网络fd。

       实现形式上，后台的程序只需要1个就可以负责管理多个fd句柄，负责应对所有的业务方的IO请求。这种一对多的IO模式我们就叫做IO多路复用。

       多路是指？多个业务方（句柄）并发下来的IO。

       复用是指？复用这一个后台处理程序。

       站在IO系统设计人员的角度，业务方咱们没办法提要求，因为业务是上帝，只有你服从的份，他们要创建多个fd，那么你就需要负责这些fd的处理，并且最好还要并发起来。

       业务方没法提要求，那么只能要求后台loop程序了！

       要求什么呢？快！快！快！这就是最核心的要求，处理一定要快，要给每一个fd通道最快的感受，要让每一个fd觉得，你只在给他一个人跑腿。

       那有人又问了，那我一个IO请求（比如write）对应一个线程来处理，这样所有的IO不都并发了吗？是可以，但是有瓶颈，线程数一旦多了，性能是反倒会差的。

       这里不再对比多线程和IO多路复用实现高并发之间的区别，详细的可以去了解下nginx和redis高并发的秘密。

最朴实的实现方式？

       我不用任何其他系统调用，能否实现IO多路复用？

       可以的。那么写个for循环，每次都尝试IO一下，读/写到了就处理，读/写不到就sleep下。这样我们不就实现了1对多的IO多路复用嘛。

whileTrue:foreach句柄数组{ read/write(fd,/*参数*/)}sleep(1s)

       慢着，有个问题，hdfs复制队列源码上面的程序可能会被卡死在第三行，使得整个系统不得运行，为什么？

       默认情况下，我们没有加任何参数create出的句柄是阻塞类型的。我们读数据的时候，如果数据还没准备好，是会需要等待的，当我们写数据的时候，如果还没准备好，默认也会卡住等待。所以，在上面伪代码第三行是可能被直接卡死，而导致整个线程都得到不到运行。

       举个例子，现在有，，这3个句柄，现在读写都没有准备好，只要read/write(,/*参数*/)就会被卡住，但，这两个句柄都准备好了，那遍历句柄数组，，的时候就会卡死在前面，后面，则得不到运行。这不符合我们的预期，因为我们IO多路复用的loop线程是公共服务，不能因为一个fd就直接瘫痪。

       那这个问题怎么解决？

       只需要把fd都设置成非阻塞模式。这样read/write的时候，如果数据没准备好，返回EAGIN的错误即可，不会卡住线程，从而整个系统就运转起来了。比如上面句柄还未就绪，那么read/write(,/*参数*/)不会阻塞，只会报个EAGIN的错误，这种错误需要特殊处理，然后loop线程可以继续执行，的读写。

       以上就是最朴实的IO多路复用的实现了。但是好像在生产环境没见过这种IO多路复用的实现？为什么？

       因为还不够高级。for循环每次要定期sleep1s，这个会导致吞吐能力极差，因为很可能在刚好要sleep的时候，所有的fd都准备好IO数据，而这个时候却要硬生生的等待1s，可想而知。。。

       那有同学又要质疑了，那for循环里面就不sleep嘛，这样不就能及时处理了吗？

       及时是及时了，但是CPU估计要跑飞了。不加sleep，那在没有fd需要处理的时候，估计CPU都要跑到%了。这个也是无法接受的。

       纠结了，那sleep吞吐不行，不sleep浪费cpu，怎么办？

       这种情况用户态很难有所作为，只能求助内核来提供机制协助来。volatile和jvm源码因为内核才能及时的管理这些通知和调度。

       我们再梳理下IO多路复用的需求和原理。IO多路复用就是1个线程处理多个fd的模式。我们的要求是：这个“1”就要尽可能的快，避免一切无效工作，要把所有的时间都用在处理句柄的IO上，不能有任何空转，sleep的时间浪费。

       有没有一种工具，我们把一箩筐的fd放到里面，只要有一个fd能够读写数据，后台loop线程就要立马唤醒，全部马力跑起来。其他时间要把cpu让出去。

       能做到吗？能，这种需求只能内核提供机制满足你。

这事Linux内核必须要给个说法？

       是的，想要不用sleep这种辣眼睛的实现，Linux内核必须出手了，毕竟IO的处理都是内核之中，数据好没好内核最清楚。

       内核一口气提供了3种工具select，poll，epoll。

       为什么有3种？

       历史不断改进，矬->较矬->卧槽、高效的演变而已。

       Linux还有其他方式可以实现IO多路复用吗？

       好像没有了！

       这3种到底是做啥的？

       这3种都能够管理fd的可读可写事件，在所有fd不可读不可写无所事事的时候，可以阻塞线程，切走cpu。fd有情况的时候，都要线程能够要能被唤醒。

       而这三种方式以epoll池的效率最高。为什么效率最高？

       其实很简单，这里不详说，其实无非就是epoll做的无用功最少，select和poll或多或少都要多余的拷贝，盲猜（遍历才知道）fd，所以效率自然就低了。

       举个例子，以select和epoll来对比举例，池子里管理了个句柄，loop线程被唤醒的时候，select都是蒙的，都不知道这个fd里谁IO准备好了。这种情况怎么办？只能遍历这个fd，一个个测试。假如只有一个句柄准备好了，那相当于做了1千多倍的无效功。

       epoll则不同，从epoll_wait醒来的时候就能精确的拿到就绪的fd数组，不需要任何测试，拿到的就是要处理的。

epoll池原理

       下面我们看一下epoll池的使用和原理。

epoll涉及的系统调用

       epoll的使用非常简单，只有下面3个系统调用。

epoll_createepollctlepollwait

       就这？是的，就这么简单。

       epollcreate负责创建一个池子，一个监控和管理句柄fd的池子；

       epollctl负责管理这个池子里的fd增、删、改；

       epollwait就是jdk源码没有注释负责打盹的，让出CPU调度，但是只要有“事”，立马会从这里唤醒；

epoll高效的原理

       Linux下，epoll一直被吹爆，作为高并发IO实现的秘密武器。其中原理其实非常朴实：epoll的实现几乎没有做任何无效功。我们从使用的角度切入来一步步分析下。

       首先，epoll的第一步是创建一个池子。这个使用epoll_create来做：

       原型：

intepoll_create(intsize);

       示例：

epollfd=epoll_create();if(epollfd==-1){ perror("epoll_create");exit(EXIT_FAILURE);}

       这个池子对我们来说是黑盒，这个黑盒是用来装fd的，我们暂不纠结其中细节。我们拿到了一个epollfd，这个epollfd就能唯一代表这个epoll池。

       然后，我们就要往这个epoll池里放fd了，这就要用到epoll_ctl了

       原型：

intepoll_ctl(intepfd,intop,intfd,structepoll_event*event);

       示例：

if(epoll_ctl(epollfd,EPOLL_CTL_ADD,,&ev)==-1){ perror("epoll_ctl:listen_sock");exit(EXIT_FAILURE);}

       上面，我们就把句柄放到这个池子里了，op（EPOLL_CTL_ADD）表明操作是增加、修改、删除，event结构体可以指定监听事件类型，可读、可写。

       第一个跟高效相关的问题来了，添加fd进池子也就算了，如果是修改、删除呢？怎么做到时间快？

       这里就涉及到你怎么管理fd的数据结构了。

       最常见的思路：用list，可以吗？功能上可以，但是性能上拉垮。list的结构来管理元素，时间复杂度都太高O(n)，每次要一次次遍历链表才能找到位置。池子越大，性能会越慢。

       那有简单高效的数据结构吗？

       有，红黑树。Linux内核对于epoll池的内部实现就是用红黑树的结构体来管理这些注册进程来的句柄fd。红黑树是一种平衡二叉树，时间复杂度为O(logn)，就算这个池子就算不断的增删改，也能保持非常稳定的查找性能。

       现在思考第二个高效的秘密：怎么才能保证数据准备好之后，立马感知呢？

       epoll_ctl这里会涉及到一点。秘密就是：回调的设置。在epoll_ctl的内部实现中，除了把句柄结构用红黑树管理，另一个核心步骤就是设置poll回调。

       思考来了：poll回调是什么？怎么设置？

       先说说file_operations->poll是什么？

       在fd篇说过，Linux设计成一切皆是文件的架构，这个不是说说而已，而是随处可见。实现一个文件系统的时候，就要实现这个文件调用，这个结构体用structfile_operations来表示。这个结构体有非常多的函数，我精简了一些，如下：

structfile_operations{ ssize_t(*read)(structfile*,char__user*,size_t,loff_t*);ssize_t(*write)(structfile*,constchar__user*,size_t,loff_t*);__poll_t(*poll)(structfile*,structpoll_table_struct*);int(*open)(structinode*,structfile*);int(*fsync)(structfile*,loff_t,loff_t,intdatasync);//....};

       你看到了read，write，open，fsync，poll等等，这些都是对文件的定制处理操作，对于文件的操作其实都是在这个框架内实现逻辑而已，比如ext2如果有对read/write做定制化，那么就会是ext2_read，ext2_write，ext4就会是ext4_read，ext4_write。在open具体“文件”的时候会赋值对应文件系统的file_operations给到file结构体。

       那我们很容易知道read是文件系统定制fd读的行为调用，write是文件系统定制fd写的行为调用，file_operations->poll呢？

       这个是定制监听事件的机制实现。通过poll机制让上层能直接告诉底层，我这个fd一旦读写就绪了，请底层硬件（比如网卡）回调的时候自动把这个fd相关的结构体放到指定队列中，并且唤醒操作系统。

       举个例子：网卡收发包其实走的异步流程，操作系统把数据丢到一个指定地点，网卡不断的从这个指定地点掏数据处理。请求响应通过中断回调来处理，中断一般拆分成两部分：硬中断和软中断。poll函数就是把这个软中断回来的路上再加点料，只要读写事件触发的时候，就会立马通知到上层，采用这种事件通知的形式就能把浪费的时间窗就完全消失了。

       划重点：这个poll事件回调机制则是epoll池高效最核心原理。

       划重点：epoll池管理的句柄只能是支持了file_operations->poll的文件fd。换句话说，如果一个“文件”所在的文件系统没有实现poll接口，那么就用不了epoll机制。

       第二个问题：poll怎么设置？

       在epoll_ctl下来的实现中，有一步是调用vfs_poll这个里面就会有个判断，如果fd所在的文件系统的file_operations实现了poll，那么就会直接调用，如果没有，那么就会报告响应的错误码。

staticinline__poll_tvfs_poll(structfile*file,structpoll_table_struct*pt){ if(unlikely(!file->f_op->poll))returnDEFAULT_POLLMASK;returnfile->f_op->poll(file,pt);}

       你肯定好奇poll调用里面究竟是实现了什么？

       总结概括来说：挂了个钩子，设置了唤醒的回调路径。epoll跟底层对接的回调函数是：ep_poll_callback，这个函数其实很简单，做两件事情：

       把事件就绪的fd对应的结构体放到一个特定的队列（就绪队列，readylist）；

       唤醒epoll，活来啦！

       当fd满足可读可写的时候就会经过层层回调，最终调用到这个回调函数，把对应fd的结构体放入就绪队列中，从而把epoll从epoll_wait出唤醒。

       这个对应结构体是什么？

       结构体叫做epitem，每个注册到epoll池的fd都会对应一个。

       就绪队列很高级吗？

       就绪队列就简单了，因为没有查找的需求了呀，只要是在就绪队列中的epitem，都是事件就绪的，必须处理的。所以就绪队列就是一个最简单的双指针链表。

       小结下：epoll之所以做到了高效，最关键的两点：

       内部管理fd使用了高效的红黑树结构管理，做到了增删改之后性能的优化和平衡；

       epoll池添加fd的时候，调用file_operations->poll，把这个fd就绪之后的回调路径安排好。通过事件通知的形式，做到最高效的运行；

       epoll池核心的两个数据结构：红黑树和就绪列表。红黑树是为了应对用户的增删改需求，就绪列表是fd事件就绪之后放置的特殊地点，epoll池只需要遍历这个就绪链表，就能给用户返回所有已经就绪的fd数组；

哪些fd可以用epoll来管理？

       再来思考另外一个问题：由于并不是所有的fd对应的文件系统都实现了poll接口，所以自然并不是所有的fd都可以放进epoll池，那么有哪些文件系统的file_operations实现了poll接口？

       首先说，类似ext2，ext4，xfs这种常规的文件系统是没有实现的，换句话说，这些你最常见的、真的是文件的文件系统反倒是用不了epoll机制的。

       那谁支持呢？

       最常见的就是网络套接字：socket。网络也是epoll池最常见的应用地点。Linux下万物皆文件，socket实现了一套socket_file_operations的逻辑（net/socket.c）：

staticconststructfile_operationssocket_file_ops={ .read_iter=sock_read_iter,.write_iter=sock_write_iter,.poll=sock_poll,//...};

       我们看到socket实现了poll调用，所以socketfd是天然可以放到epoll池管理的。

       还有吗？

       有的，其实Linux下还有两个很典型的fd，常常也会放到epoll池里。

       eventfd：eventfd实现非常简单，故名思义就是专门用来做事件通知用的。使用系统调用eventfd创建，这种文件fd无法传输数据，只用来传输事件，常常用于生产消费者模式的事件实现；

       timerfd：这是一种定时器fd，使用timerfd_create创建，到时间点触发可读事件；

       小结一下：

       ext2，ext4，xfs等这种真正的文件系统的fd，无法使用epoll管理；

       socketfd，eventfd，timerfd这些实现了poll调用的可以放到epoll池进行管理；

       其实，在Linux的模块划分中，eventfd，timerfd，epoll池都是文件系统的一种模块实现。

思考

       前面我们已经思考了很多知识点，有一些简单有趣的知识点，提示给读者朋友，这里只抛砖引玉。

       问题：单核CPU能实现并行吗？

       不行。

       问题：单线程能实现高并发吗？

       可以。

       问题：那并发和并行的区别是？

       一个看的是时间段内的执行情况，一个看的是时间时刻的执行情况。

       问题：单线程如何做到高并发？

       IO多路复用呗，今天讲的epoll池就是了。

       问题：单线程实现并发的有开源的例子吗？

       redis，nginx都是非常好的学习例子。当然还有我们Golang的runtime实现也尽显高并发的设计思想。

总结

       IO多路复用的原始实现很简单，就是一个1对多的服务模式，一个loop对应处理多个fd；

       IO多路复用想要做到真正的高效，必须要内核机制提供。因为IO的处理和完成是在内核，如果内核不帮忙，用户态的程序根本无法精确的抓到处理时机；

       fd记得要设置成非阻塞的哦，切记；

       epoll池通过高效的内部管理结构，并且结合操作系统提供的poll事件注册机制，实现了高效的fd事件管理，为高并发的IO处理提供了前提条件；

       epoll全名eventpoll，在Linux内核下以一个文件系统模块的形式实现，所以有人常说epoll其实本身就是文件系统也是对的；

       socketfd，eventfd，timerfd这三种”文件“fd实现了poll接口，所以网络fd，事件fd，定时器fd都可以使用epoll_ctl注册到池子里。我们最常见的就是网络fd的多路复用；

       ext2，ext4，xfs这种真正意义的文件系统反倒没有提供poll接口实现，所以不能用epoll池来管理其句柄。那文件就无法使用epoll机制了吗？不是的，有一个库叫做libaio，通过这个库我们可以间接的让文件使用epoll通知事件，以后详说，此处不表；

后记

       epoll池使用很简洁，但实现不简单。还是那句话，Linux内核帮你包圆了。

       今天并没有罗列源码实现，以很小的思考点为题展开，简单讲了一些epoll的思考，以后有机会可以分享下异步IO（aio）和epoll能产生什么火花？Golang是怎样使用epoll池的？敬请期待哦。

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从哈希表到红黑树：探讨 epoll 是如何管理事件的？

       在计算机领域的高效事件管理中， epoll 是一种关键的解决方案。Linux操作系统中的 epoll 机制，通过非阻塞I/O和事件通知，解决了传统方法如阻塞式I/O和多路复用I/O在高并发场景中的性能瓶颈问题。

       epoll 的核心在于它的工作原理和数据结构。它使用红黑树（一种自平衡数据结构）来存储和管理大量的文件描述符，这使得在高并发情况下能够快速响应就绪事件，避免了遍历文件描述符集合的低效操作。这种设计显著提升了事件处理的效率，降低了系统资源的消耗。

       相比于传统方法，epoll 避免了线性扫描，使得在大规模网络连接和实时通信中表现出色。在实际应用中，如网络服务器和文件系统监控，epoll 提供了低延迟、高并发的事件管理，满足现代计算机应用的需求。

       传统事件管理方法如 select 和 poll 遇到的挑战，如阻塞式I/O可能导致程序阻塞，而多路复用I/O的性能受限于线性查找。相比之下，epoll 的红黑树优化了数据结构，从而实现了更高效的事件处理。

       然而，红黑树在 epoll 中的应用并非没有局限性。例如，它对事件触发顺序的依赖可能在某些复杂情况下带来额外的开销。尽管如此，epoll 的性能优势使其在现代计算机领域中占据重要地位，未来可能继续发展和优化。

       对于对系统编程、Linux内核和高性能技术感兴趣的读者，深入了解 epoll 和相关技术是一个不错的选择，可以通过学习资源如白金学习卡进行深入学习。

在校生为了面试,有必要强行记住一些复杂算法如红黑树、kmp

       在探讨在校生为了面试而学习复杂算法如红黑树和KMP时，重要的是理解数据结构和算法的基础而非死记硬背。罗伯特·洛夫（《Linux Kernel Development》的作者）在Quora上分享了一篇关于如何增强数据结构和算法能力的精彩回答，其中对“是否需要背下红黑树的实现”这个问题给出了很好的解答。

       罗伯特指出，学生在学习数据结构时，往往过于关注细节，而忽视了它们在实际应用中的价值。对每个数据结构有深入理解固然重要，但并不意味着每个细节都需背下。例如，你可能不会在工作中经常实现一个红黑树的节点删除算法，但在理解红黑树的性质和应用场合时，知道何时使用二叉搜索树（BST）作为有效解法则更为关键。

       因此，建议学生在学习数据结构时，注重以下几个方面：

可视化数据结构：通过绘制数据结构图，帮助直观理解其工作原理。 理解何时使用不同数据结构：着重学习如何根据具体问题选择合适的数据结构，而不是死记硬背。 关注数据结构的使用场景：理解数据结构的应用领域和问题解决过程，而非细节实现。

       在算法学习方面，推荐《算法导论》等书籍，同时《Algorithms in C++》、《Algorithms in Java》等书籍提供具体算法实现的实践指导。重点在于理解算法背后的逻辑和原理，而非只关注细节。

       学习操作系统、计算机组成原理、计算机体系结构、编译原理、计算机网络、数据库原理等基础课程时，同样遵循以上原则。强调理解原理、设计思想以及应用方法，而非死记硬背技术细节。例如，学习操作系统时，理解其核心原理、管理机制和应用场景更为重要。在学习编译原理时，掌握编译过程的几个关键步骤及其背后的算法思想。

       综上，为了高效学习这些基础课程，建议采用持续反思和提问的学习方法。在学习过程中，不断思考“为什么”和“如何”，以及如果自己面临同样的问题，会如何设计解决方案。这不仅有助于深入理解知识，还能培养独立解决问题的能力。

       总结而言，为了成为高效学习者，不仅需要关注知识的获取，更需要培养批判性思维、独立思考和问题解决能力。通过关注知识的应用场景、原理和逻辑，而非细节，可以更有效地掌握数据结构、算法以及计算机科学领域的基础知识。

红黑树的原理和应用场景

       红黑树的原理和应用场景。

红黑树的原理和应用场景

       网为大家说一说红黑树的原理和应用场景的相关经验，接下来分享详细内容。

       红黑树（Red Black Tree）是一种平衡的排序二叉树，如图：

       所有的红黑树都满足如下性质：

每个节点要么是红色，要么是黑色的；根节点和叶子节点（即 NIL 空节点）一定是黑色；红色节点的父节点，或者子节点一定为黑色；对每个节点，从该节点到叶子节点的所有路径上，包含的黑节点数目相同。

       根据性质4，我们可以得出：从根节点到叶子节点的可能路径，最长不超过最短路径的两倍。

红黑树的主要应用场景：java8 hashmap 中链表转红黑树优势：时间复杂度从O(n) –> O(logn)，且自旋开销较其他树较低（不用整体平衡）。epoll 在内核中的实现，用红黑树管理 fd 文件描述符

       优势：

因为内核态需要维护一个长久存放 fd 的数据结构，而 fd 的变动十分频繁，且需要支持快速查询，所以红黑树很适合红黑树可以判断是否是重复的 fd

       3.Linux 进程调度 Completely Fair Scheduler，用红黑树管理进程控制块；nginx 中，用红黑树管理 timer 等 。

       以上网介绍的红黑树的原理和应用场景的具体内容，供大家参考操作。

当 Android 程序员面试时遇到手写红黑树，“ 我 ”冷汗流了一地

       红黑树是一种复杂的数据结构，它在二叉查找树的基础上增加了颜色属性，以保证树的平衡性，从而在插入和删除节点时保持查找效率稳定。本文通过分析红黑树的特性和等同的2-3-4树，以更易理解的方式介绍红黑树的基本概念和操作。

       红黑树的节点包含颜色属性，且满足以下条件：每个节点要么是红色，要么是黑色；根节点一定是黑色；每个叶子节点（NIL）都是黑色；如果一个节点是红色，则它的两个子节点都是黑色；从每个节点到其每个叶子节点的所有路径上包含相同数量的黑色节点。这保证了红黑树在插入和删除操作后的平衡性。

       红黑树的优势在于其稳定的查找效率，即使在频繁插入和删除节点后，红黑树的高度增长最多为 O(log n)，从而保证了 O(log n) 的查找时间复杂度。这一特性使得红黑树广泛应用于需要稳定查找效率的场景，例如 Linux 内核中的内存区域管理、Java8 中 HashMap 的实现等。

       红黑树与2-3-4树之间存在等同关系，后者是一种四阶的平衡树，其中每个节点可以包含最多四个元素。在实际应用中，2-3-4树的结构复杂性使得其在某些编程语言中实现不便，而红黑树作为一种简化形式，更容易理解和实现。通过将2-3-4树的节点与红黑树的子树对应，可以直观地理解两者之间的关系。

       在实现红黑树时，需要处理插入、删除操作以及颜色旋转等操作以维持红黑树的性质。这些操作旨在避免树的高度变化，从而保证树的平衡性。通过调整节点的颜色和执行旋转操作，可以在插入和删除节点后保持红黑树的性质，确保查找效率稳定。

       对于需要深入理解和掌握红黑树的读者，本文提供了一种基于2-3-4树的视角来理解红黑树的方法，有助于简化学习过程。同时，通过实际的代码实现和调试经验分享，加深对红黑树特性的理解。希望本文能为读者提供一个清晰、直观的路径，帮助他们更好地理解和应用红黑树。