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准备加班中ing.....
需求要点
每个用户都有自己的个人空间，当有其他用户来访问的时候，需要添加访客记录，并且更新为最新的访客，这里设计到一个坑，如果存在这个用户的访问记录需要更新用户的最后访问时间。那这个需求在技术维度来说，有什么特点吗？
先想10秒钟，在接着往下看！！！
有什么设计要点呢？
- 用户的访客记录一定要缓存，要不然怎么抗住大并发呢?
- 由于最新的访客记录变化非常快，要有一种能快速添加新数据，删除老数据的数据结构。
缓存的篇章今日暂且不说，说一下以上的第二点，也就引出了今日数据结构主角：链表
链表百科：链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表属于线性结构。
链表分类
- 单链表：链表中的元素的指向只能指向链表中的下一个元素或者为空，元素之间不能相互指向。也就是一种线性链表。
public class Node
{
//当前节点的数据元素
public T Data { get; set; }
//当前节点的下一个元素
public Node NextNode { get; set; }
}
- 双向链表：每个链表元素既有指向下一个元素的指针，又有指向前一个元素的指针，其中每个结点都有两种指针。
public class Node
{
//当前节点的前一个节点
public Node PreNode { get; set; }
//当前节点的数据元素
public T Data { get; set; }
//当前节点的下一个元素
public Node NextNode { get; set; }
}
- 循环链表：指的是在单向链表和双向链表的基础上，将两种链表的最后一个结点指向第一个结点从而实现循环。
特性
- 元素的数量可以随时扩充。由于链表在物理的存储单元上是非连续的，这就早就了它天生的优势，我的节点可以在任意符合要求的地方分配内存。
- 添加元素：
单链表：当在一个位置N之后插入新元素的时候，单链表首先把当前位置N的元素的Next指针指向新的元素，然后新的元素的Next指针指向N+1位置的元素。当然如果是在首位置插入新元素，只需要把新元素的Next指针指向链表的首元素即可，同理，如果要在单链表尾部插入新元素，只需要把单链表的尾部元素的Next指针指向新元素。至于循环单链表，无所谓首元素和尾元素之分。
双向链表：
在位置N之后添加新元素和单链表原理类似，原理也是修改元素的指针指向。但是这里有一个不同，双向链表要修改前后元素(N位置和N+1位置)和新元素三个Node的指针，所以略微麻烦一点。
- 删除元素：
单链表：当要删除位置N的元素的时候，只需要把N-1位置元素的Next指针指向N+1即可。
双向链表：当要删除位置N的元素的时候，需要修改N-1位置元素的Next指针指向N+1元素，同时还要修改N+1位置元素的Pre指针指向N-1元素。
- 查找元素：
由于链表的元素在内存中并非连续，所以不能像数组那样拥有O（1）的查找时间复杂度，只能是通过首元素去遍历链表，所以时间复杂度为O（n）
程序设计
给你10秒回到X总的需求中来。通过对链表的介绍，我们该选择哪种链表呢？这里我先说一下我的思路，如有错误请指正：
- 当一个访客进入个人空间的首页时，大多数情况下，访客记录只需要缓存前100条或者200条即可，也就是说这个场景是存在热点数据的，80%（甚至更高）的请求命中在最近100条访客数据上，很少人会去查看很久以前的记录。所以基于占用内存空间上的考虑，我决定缓存最近的100条访客数据。
- 假设我用链表缓存了前100条数据，其中在非首位置有一条访客A的记录，此时A又访问的这个用户空间，我需要把A的记录移到首位置，这个过程经历了删除A数据，在首位置添加A数据。假如A开始的位置是N，我在删除N位置数据的时候，需要查找N-1的位置元素修改其指针指向，如果是单链表由于当前位置N的元素中没有N-1位置元素的信息，所有需要重新遍历链表。如果是双向链表呢，位置N的元素中保存了位置N-1的元素，所以没有必要在重新遍历链表了，这也是双向链表对比单链表的优势，虽然内存占用上多了一个指针的内存大小，但是在实际的应用场景中更为常用。所以我选择双向链表。删除操作和添加操作时间复杂度都是O（1）.
- 对同一个空间的访问，必然存在锁和多线程的问题。所以我在选择框架的时候优先选择了基于Actor模型的框架。避免了在同一个用户空间上加锁的操作。
- 由于基于Actor模型的框架，所以我没有采用类似Redis这样的进程外缓存，而是采用了进程内缓存，毕竟网络传输的速度再快也比内存操作要慢的多。应用层的Actor服务天然支持分布式。如果对actor 不太了解的同学可以度娘一下。
优化
- 阅读到这里你是否感觉哪里有问题呢？是的，就是链表元素的查找，由于只能是遍历，所有链表查找元素的时间复杂度为O（n），那有没有办法优化呢？那就是我们以后要讲的另外一种数据结构了。
- 空间的访客记录是以时间为维度的倒序排列，所以业务以及DB时间列的设计类型推荐为UTC时间戳long类型，毕竟long类型在多数语言中比datetime类型占用内存要小很多。
- 无论是否使用缓存，用户的访问记录都是需要DB来持久化的，当有大量的请求的时候，我们可以利用某种机制来批量持久化到DB，而不是一个请求就访问数据库一次。
- 当对空间的访客记录实时性要求不是很高的时候，我们可以每10秒或者5秒更新缓存，也就是批量更新缓存，这比单条加锁更新缓存效果更好。
X总的个人空间需求并没有结束，菜菜仍然在持续优化中，欢迎大佬指正！
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