ConcurrentSkipList系列
- ConcurrentSkipListMap 有序 Map
- ConcurrentSkipListSet 有序 Set
TreeMap 和 TreeSet 使用红黑树按照 key 的顺序（自然顺序、自定义顺序） 来使得键值对有序存储 ， 但是只能在单线程下安全使用；多线程下想要使键值对 按照 key 的顺序来存储，则需要使用 ConcurrentSkipListMap 和 ConcurrentSkipListSet，分别用以代替 TreeMap 和 TreeSet，存入的数据按 key 排序。在实现上，ConcurrentSkipListSet 本质上就是 ConcurrentSkipListMap。
了解什么是SkipList？
二分查找和AVL树查找
二分查找要求元素可以随机访问，所以决定了需要把元素存储在连续内存。 这样查找确实很快，但是插入和删除元素的时候，为了保证元素的有序性，就需 要大量的移动元素了。
如果需要的是一个能够进行二分查找，又能快速添加和删除元素的数据结构， 首先就是二叉查找树，二叉查找树在最坏情况下可能变成一个链表。
于是，就出现了平衡二叉树，根据平衡算法的不同有 AVL 树， B-Tree， B+Tree， 红黑树等，但是 AVL 树实现起来比较复杂，平衡操作较难理解，这时候就可以用 SkipList 跳跃表结构。
什么是跳表?
传统意义的单链表是一个线性结构，向有序的链表中插入一个节点需要 O(n) 的时间，查找操作需要 O(n)的时间。
如果我们使用上图所示的跳跃表，就可以减少查找所需时间为 O(n/2)，因为 我们可以先通过每个节点的最上面的指针先进行查找，这样子就能跳过一半的节点。
比如我们想查找 50，首先和 20 比较，大于 20 之后，在和 40 进行比较，然 后在和 70 进行比较，发现 70 大于 50，说明查找的点在 40 和 50 之间，从这个 过程中，我们可以看出，查找的时候跳过了 30。
跳跃表其实也是一种通过“空间来换取时间”的一个算法，令链表的每个结 点不仅记录 next 结点位置，还可以按照 level 层级分别记录后继第 level 个结点。 此法使用的就是“先大步查找确定范围，再逐渐缩小迫近”的思想进行的查找。跳 跃表在算法效率上很接近红黑树。
跳跃表又被称为概率，或者说是随机化的数据结构，目前开源软件 Redis 和 lucence 都有用到它。
都是线程安全的 Map 实现，ConcurrentHashMap 的性能和存储空间要优于 ConcurrentSkipListMap，但是 ConcurrentSkipListMap 有一个功能：它会按照键的顺序进行排序。
