跳出容器思维，换个数据结构，节约 591 台服务器！

在当今瞬息万变的互联网时代，网站和应用程序的高并发访问已成为常态。然而，应对如此庞大的流量，往往会给服务器带来巨大的压力，导致性能下降甚至宕机。为了解决这一难题，技术人员绞尽脑汁，不断寻求更优化的解决方案。

近日，我在 B 站上偶然看到一个技术视频，标题叫做《机票报价高并发场景下的一些解决方案》。视频发布者是 Qunar 技术大本营，也就是我们耳熟能详的“去哪儿”。

视频中，技术大咖分享了他们如何在机票报价这一高并发场景下，通过更换数据结构的方式，大幅提升了系统性能，节省了 591 台服务器的开销。这无疑是一个令人惊叹的成就，也启发了我们重新思考数据结构在系统优化中的重要性。

一、优化痛点：高并发下的数据访问瓶颈

在机票报价场景中，每当用户查询机票时，系统都需要从庞大的数据库中检索和处理大量数据，包括航班信息、票价、余票数量等。随着并发用户数的增加，数据库的访问压力也会随之激增，容易造成响应延迟，甚至系统崩溃。

二、突破思路：跳出容器思维，更换数据结构

传统上，我们习惯于将数据存储在关系型数据库或 NoSQL 数据库中。然而，在高并发场景下，这些数据容器的性能往往会成为瓶颈。

Qunar 技术大本营跳出了容器思维的局限，大胆地采用了另一种数据结构——跳表。跳表是一种概率数据结构，它结合了链表和平衡树的优点，具有快速查找和插入的特性。

通过将航班信息从关系型数据库迁移到跳表中，Qunar 技术大本营巧妙地绕过了传统容器的性能瓶颈。跳表高效的查找和插入算法，极大地提升了系统的数据访问速度。

三、优化效果：节省 591 台服务器，性能飙升

这一看似简单的改变，却带来了惊人的优化效果。在实际应用中，Qunar 技术大本营节省了 591 台服务器的开销，系统性能也得到了显著提升。

根据视频中的数据，在高并发场景下，更换数据结构后，系统的平均响应时间从 300 毫秒降低到了 100 毫秒以内，并发处理能力提升了 3 倍。

四、启示：重新审视数据结构，拥抱创新

Qunar 技术大本营的案例告诉我们，在系统优化中，数据结构的选择至关重要。跳出容器思维，勇于尝试新的数据结构，可以带来意想不到的优化效果。

随着技术的发展，越来越多的新兴数据结构不断涌现。技术人员需要不断学习和探索，拥抱创新，才能在系统优化中找到最优解。

五、结语

数据结构作为计算机科学的基础，在系统优化中发挥着举足轻重的作用。Qunar 技术大本营的案例再次证明了这一观点。通过更换数据结构，他们成功解决了高并发场景下的数据访问瓶颈，节省了 591 台服务器的开销，为我们提供了宝贵的优化经验。

在瞬息万变的互联网时代，技术人员需要不断更新知识，拥抱创新，才能在系统优化中取得更大的成就，为用户提供更流畅、更稳定的服务体验。