B+树的概念基本概念B+树是B树的一种变体，从某个程度上看，B+树可以认定是B树的升级版。在B+树中，关键字只存储在叶子结点，非叶子结点存储的是叶子结点所存储关键字的部分拷贝，所有的叶子结点也都在相同的高度，叶子结点本身按关键字大小从小到大链接。因此，相对于B树而言，B+树更充分地利用了结点的空间，让查询速度更加稳定，其速度完全接近于二分查找。特性B+树拥有B树的大部分特性，但也具有独特的、与B树不同的特性，不同的地方有以下两点：B+树的非叶子结点不直接存储数据的指针，所有数据的指针都存储在叶子结点B+树叶子结点存储的数据从小到大有序排列，且相邻叶子结点之间具有链接与B树的区别与B树相比较，B

B+树的概念基本概念B+树是B树的一种变体，从某个程度上看，B+树可以认定是B树的升级版。在B+树中，关键字只存储在叶子结点，非叶子结点存储的是叶子结点所存储关键字的部分拷贝，所有的叶子结点也都在相同的高度，叶子结点本身按关键字大小从小到大链接。因此，相对于B树而言，B+树更充分地利用了结点的空间，让查询速度更加稳定，其速度完全接近于二分查找。特性B+树拥有B树的大部分特性，但也具有独特的、与B树不同的特性，不同的地方有以下两点：B+树的非叶子结点不直接存储数据的指针，所有数据的指针都存储在叶子结点B+树叶子结点存储的数据从小到大有序排列，且相邻叶子结点之间具有链接与B树的区别与B树相比较，B

简介在分布式集群中，对机器的添加、删除或者是机器故障后自动脱离集群等操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用的是常见的取模哈希算法，当有机器添加、删除之后，需要对数据做迁移，非常麻烦。而一致性哈希利用哈希环的概念，保证增加或减少服务器，数据存储的改变最少，相比取模哈希算法大大节省了数据移动的开销，非常方便。一致性哈希认为在动态变化的缓存空间环境中，良好的哈希算法应该满足以下几个方面：平衡性：指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓存中，这样可以使得所有的缓存空间都能得到利用单调性：指当新的缓存空间加入时，原本已分配的数据可以被映射到原本或者新的缓存空间中，而不会被映射到旧的其他缓存空间中分散性：

简介在分布式集群中，对机器的添加、删除或者是机器故障后自动脱离集群等操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用的是常见的取模哈希算法，当有机器添加、删除之后，需要对数据做迁移，非常麻烦。而一致性哈希利用哈希环的概念，保证增加或减少服务器，数据存储的改变最少，相比取模哈希算法大大节省了数据移动的开销，非常方便。一致性哈希认为在动态变化的缓存空间环境中，良好的哈希算法应该满足以下几个方面：平衡性：指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓存中，这样可以使得所有的缓存空间都能得到利用单调性：指当新的缓存空间加入时，原本已分配的数据可以被映射到原本或者新的缓存空间中，而不会被映射到旧的其他缓存空间中分散性：

基本概念结合二叉查找树的特性，以及AVL树自身的特性，AVL树具有以下特性：若任意结点的左子树不为空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值若任意结点的右子树不为空，则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值任意结点的左、右子树也分别为二叉查找树任意结点的子树的高度差都小于等于1上述的前三项是二叉查找树的特性，第四项是AVL树自平衡的特性。实现原理为了保证二叉树的平衡，AVL树引入了监督机制，就是在树的某一部分的不平衡度超过一个阈值后触发相应的平衡操作，保证树的平衡度在可以接受的范围内。既然引入了监督机制，则必然需要一个监督指标，以此来判断是否需要进行平衡操作，这个监督指标被称为平衡

基本概念结合二叉查找树的特性，以及AVL树自身的特性，AVL树具有以下特性：若任意结点的左子树不为空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值若任意结点的右子树不为空，则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值任意结点的左、右子树也分别为二叉查找树任意结点的子树的高度差都小于等于1上述的前三项是二叉查找树的特性，第四项是AVL树自平衡的特性。实现原理为了保证二叉树的平衡，AVL树引入了监督机制，就是在树的某一部分的不平衡度超过一个阈值后触发相应的平衡操作，保证树的平衡度在可以接受的范围内。既然引入了监督机制，则必然需要一个监督指标，以此来判断是否需要进行平衡操作，这个监督指标被称为平衡