haproxy之所以高效，从概括上来说 ，其主要体现在如下几个方法：1、单进程、事件驱动模型，显著降低了上下文切换的开销及内存占用；2、O（1）事件检查器（event checker），允许其在高并发连接中对任何连接的任何事件实现即时探测；3、单缓冲（single buffering）机制，以不复制任何数据的方式完成读写操作，这会节约大量的CPU时钟周期及内存带宽；4、splice()系统调用机制，在2.6(>=2.6.27.19)Haproxy可以实现零复制转发（zero-copy forwarding）,在Linux3.5及以上的OS中还可以实现零复制启动（zero-starting）；5、优秀的内存分配器，内存分配器在固定大小的内存池中实现即时内存分配，能够显著减少创建一个会话的时长；6、树形存储，侧重于使用作者多年前开发的弹性二叉树算法，实现了以O(log(N))的低开销来保持启动计时器命令、保持运行队列命令及管理轮询及最少连接队列；7、优化的HTTP首部分析机制，优化的首部分析功能避免了HTTP首部分析过程中重读任何区域；8、精心地降低了昂贵的系统调用，大部分工作在用户空间完成，如时间读取、缓冲聚合及文件描述符的启用和禁用等 。

不过以上方面提到的内容都相对抽像，本篇主要介绍下haproxy使用的一种高效数据结构 －－－弹性二叉树（elastic binary tree）简称ebtree 。本篇所涉及的内容基本全是网上摘录来的，因为涉及到算法类的，对此并不了解，只是做一个备录，方便以后翻阅。

一、ebtree简介

在底层数据结构方面，旧版本HAProxy曾经使用过红黑树，用于任务调度、负载均衡等方面。但是Willy Tarreau认为，在事件响应非常频繁的情况下，任务插入、删除的频率非常高，这时候使用红黑树存在性能瓶颈，尤其不能接受红黑树删除节点的时间复杂度为O(log n)。因此，他发明了一种新的数据结构，叫做弹性二叉树（elastic binary tree），简称ebtree。

目前新版本的HAProxy（本文编写时最新版本为1.4.23）已使用ebtree，而除了HAProxy之外，还没有其它著名的开源软件使用ebtree。可以这么说，HAProxy最有特色的地方就是ebtree，ebtree名符其实是HAProxy的独门武器。

ebtree是不平衡的二叉搜索树（BST），而红黑树、AVL树等都是平衡的BST。传统的BST最怕的就是退化成线性搜索，因此，红黑树等BST插入、删除时都需要对树进行平衡化，而平衡化是一个从叶子节点开始，向根节点方向递归向上的过程，时间复杂度是O(log n)。

有鉴于此，ebtree为了实现删除节点时O(1)的时间复杂度，必然放弃保持树的平衡，为了拒绝由此而来的副作用——退化成线性搜索（或者更准确地说，退化成不受限制的线性搜索），不可避免地引入了一些新的成员和新的思路，且待我慢慢道来。

二、ebtree节点的组成

个ebtree的节点（以下简称ebnode）分为node部分和leaf部分（Willy Tarreau是这样描述的，但我觉得称为树干部分和叶子部分更合适一些，以下就按我的理解来叙述）。树干负责关联其它ebnode，由父指针（node_p）和分支（Willy Tarreau称之为root，包括左分支L和右分支R），以及一个控制树的高度的特殊成员（bit）组成，叶子负责携带数据（data，一般是数据的键值，所以下文都称为key），另外包含一个指向上层的指针（leaf_p）。

一棵ebtree只有一个根节点（root），包含两个左右分支的指针（L、R）。所有的ebnode总是挂在根节点的左分支下面，根节点的右分支总是为空。在ebtree的遍历过程中，判断当前节点是否根节点就是判断其右指针是否为空。

三、各个指针的附加属性

在32位平台中，一个指针占用4个字节，例如，地址值0xaabbcc00的下一个地址值是0xaabbcc04，再下一个是0xaabbcc08，也就是说，指针的值的最后两个比特不能表示一个合法地址。因此，Willy Tarreau充分利用这一点，来保存上述几个指针的特殊属性。这是一个很重要的优化，每个ebnode可以节省几个成员，整个ebtree就节省大量存储空间。

1）L和R既可以指向其它ebnode的树干，也可以指向其它ebnode的叶子，还可以指向自己的叶子。在ebtree的遍历过程中，对树干和叶子有不同的处理逻辑，L和R有必要知道自己所指向的是树干还是叶子。

2）可以知道node_p和leaf_p究竟挂在其它ebnode的左分支下面，还是挂在其右分支下面。

3）根节点右分支不挂任何树干和叶子，可以把它也利用上，指示该ebtree是否允许重复键值。

熟悉红黑树的读者都知道，红黑树也有同样的优化方法，表示红黑树节点颜色的属性并不占用内存空间。

四、bit的定义

引入bit就是为了限制树的高度，避免极端不平衡。在一棵不允许重复键值的ebtree中，key是32位的情况下，bit的取值范围是从0到31，此时，它的定义是：子树所有的键中，第一个不同的二进制位的位置。允许重复键值的ebtree稍后再详细介绍。

例如，下图的右下角子树中只有两个键，左边叶子节点的键值为300，右边叶子节点的键值为400，300的二进制是100101100，400的二进制是110010000，从右边数起第7位起（注意，程序员都是从0开始数数的），300和400左边的位都相同，所以，bit等于7。

这时候，读者可能会问，这样定义bit为什么能够限制树的高度呢？不用着急，马上隆重介绍bit的两个重要意义！

五、 bit的第一个重要意义

这里只讨论键值大于等于零的情况，事实上，ebtree可以支持键值为负数，不过，我还没有仔细研究过这种情况，应该是对符号位进行某些转换处理。

bit的第一个重要意义：同一个ebnode中的bit和key，联合决定该ebnode属下的子树内，所有key的取值范围。

先看下图挂在根节点下面，key = 300的那个ebnode，bit = 8，300的二进制为100101100，从右边数起第8位是最高位那个1，参考bit的定义，也就是说，该子树所有的键，第8位左边都是0，所以，它们的取值范围是从0到511（二进制111111111）。

再看最下面那个ebnode，bit = 5，250的二进制为11111010，从右边数起第5位是第三个1，再对照bit的定义，该子树的键，第5位左边都是11，所以，它们的取值范围是从192（二进制11000000）到255（二进制11111111）。

同理，最右边那个ebnode，bit = 7，key = 400，取值范围是256-511。

六、 bit的第二个重要意义和查找过程

bit的第二个重要意义：如果要查找的数据x在该子树的取值范围内，bit可以指示其可能会在左分支下面还是右分支下面。

ebtree的具体查找过程是，遍历到某个ebnode时，如果key = x，返回查找结果；如果x已经超出bit规定的取值范围，返回查找失败；否则，取x的第bit位，如果bit = 0，那么从该ebnode的左分支查找，反之，从右分支查找；如果已到达叶子还是没有匹配，返回查找失败。

还是上一节那个图，假如要找的键x = 249，二进制为11111001，从根节点左分支开始查找，bit = 8，右边数起第8位为0，于是从它的左分支继续查找，bit = 5，249右边数起第5位为1，于是从它的右分支继续查找，此时已到达叶子，且250 != 249，本次查找失败。

假如要找的键x = 300，因为就在查找路径的节点上，直接返回结果。

假如要找的键x = 600，已经超出该子树中bit规定的取值范围，返回查找失败。

七、 插入不可重复的键值

首先，要介绍的是空树的情况。由前面的叙述可以得知，一棵ebtree为空树当且仅当它的根节点的左分支为空。所以，此时插入的ebnode就直接挂在根节点的左分支下面，由于新插入的ebnode不存在左右分支，也没有父节点（上层ebnode），显然也不需要bit来控制树的高度，因此，该ebnode的树干都没有使用。

其次，介绍ebtree只有一个ebnode时，再插入一个ebnode的情况。此时，新的ebnode必定插入在根节点与旧的ebnode之间，如果新的键值大于原来的键值，旧的ebnode挂在新的ebnode的左分支下面，新的ebnode的叶子挂在自己的右分支下面，再计算bit；反之，则左右相反，再计算bit。

下图的例子，是已有key = 200，再插入key = 300的情形。读者可以根据上面的描述画出已有key = 200，再插入key = 100的情形。

然后，就可以介绍在ebtree中插入新的ebnode的五种基本情形。在这里，都以上图为初始状态。任何具有更多ebnode的情形，都可以通过对ebtree的遍历，递推到其中一种情形。

1)新的键值可以插入子树中，而且小于子树中的最小键值。

假如新插入ebnode的key为100，根据bit的第二个重要意义，100应该在该子树的左分支下面，而且，100小于200，于是，该ebnode插入在原图的左分支上，自己的左分支指向自己的叶子，自己的右分支指向原来子树的左分支。如下图所示。

键值范围[0, 200)都属于这种情形。

2)新的键值可以插入子树中，该键值在确定要插入的两个ebnode的键值之间，且应该在该子树的左分支下面。

假如新插入ebnode的key为225，根据bit的第二个重要意义，225应该在该子树的左分支下面，而且，225大于200，于是，该ebnode插入在原图的左分支上，自己的左分支指向原来子树的左分支，自己的右分支指向自己的叶子。如下图所示。

键值范围(200, 255]都属于这种情形。

3)新的键值可以插入子树中，该键值在确定要插入的两个ebnode的键值之间，且应该在该子树的右分支下面。

假如新插入ebnode的key为275，根据bit的第二个重要意义，275应该在该子树的右分支下面，而且，275小于300，于是，该ebnode插入在原图的右分支上，自己的左分支指向自己的叶子，自己的右分支指向原来子树的右分支。如下图所示。

键值范围(255, 300)都属于这种情形。

4)新的键值可以插入子树中，而且大于子树中的最大键值。

假如新插入ebnode的key为400，根据bit的第二个重要意义，400应该在该子树的右分支下面，而且，400大于300，于是，该ebnode插入在原图的右分支上，自己的左分支指向原来子树的右分支，自己的右分支指向自己的叶子。如下图所示。

键值范围(300, 511]都属于这种情形。

5)新的键值不可以插入子树中。

假如新插入ebnode的key为600，根据bit的第一个重要意义，600不可插入到子树中，于是，该ebnode插入在原图的子树之上，自己的左分支指向原来的子树，自己的右分支指向自己的叶子。如下图所示。

键值范围(511, +∞)都属于这种情形。

八、bit的第三个重要意义和插入重复的键值

ebtree是专门为任务调度而生的，同样的优先级，必须保证能够按照任务触发的次序来进行访问。所以，ebtree支持存储重复的键值，这一点并不是所有的BST都支持，可以说是ebtree的优点。而且，解决键值冲突不会退化成链表。

bit的第三个重要意义：bit为负值表示该子树下所有的键都是重复的，而且，该值表示重复子树的层次。当然，必须要在根节点右指针允许的情况下。

插入第一个重复键值，例如300（ebnode底纹为点点），可以参考上一节的第二种和第四种基本情形，不同的是，bit为-1。

如果再插入一个重复键值300（ebnode底纹为方格），应该在重复键值子树上插入，而且是向上生长。

上图已经有四个ebnode，信息量较大，为了后续叙述方便，把它简化，去掉几个指针域，保留bit和key，得到下图。

再插入一个300（ebnode底纹为斜方格），得到下面的ebtree。

再插入两个300（ebnode底纹分别为左斜线和右斜线），得到下面的ebtree。

读者可以思考一下，如果再来一个、两个、三个300，应该在哪里插入？如果插入不同于300的其它键值，应该在哪里插入？

从上面几张图，大家可以看到，一个ebnode的树干和叶子会随着树的增长而拉长到不同的层次上，好像很有弹性的样子，这就是弹性二叉树名字的由来。

九、 删除节点

删除一个ebnode，概括起来比较简单，就是把要删除的叶子和该叶子的父亲（树干部分）删除，然后把兄弟挂到祖父下面。因为不需要对树进行平衡化，不需要访问其它ebnode，效率很高。

具体操作，分为两种情况：

1）被删除的叶子直连自己的树干，可直接删除该ebnode，然后对它的兄弟重新指派原来的祖父为父亲。

2）被删除的叶子不是直连自己的树干，以该叶子的父亲（其它ebnode的树干）替换该ebnode的树干，然后删除该ebnode，再把它的兄弟重新指派原来的祖父为父亲。

十、 总结

没有最好的数据结构，只有最合适的数据结构。ebtree有它的优点：

1）支持存储重复的键值，而且，在此情况下，也不会退化成线性操作。

2）删除节点时，不需要对树进行平衡化。

3）插入键值时，很可能不需要深入到树的叶子，当然，很多BST都这样。

4）查询键值时，可以预知子树的取值范围，从而可以选择访问还是不访问该子树。

缺点也很明显：

1）逻辑比较复杂，熟悉的人不多。

2）ebnode占用空间比较多，如果把bit也算一个指针，相当于花了5个指针才携带1个数据。

3）键值严重依赖于可以进行位运算的数据类型。

总而言之，ebtree适合有高频率插入、删除操作（例如50万次/秒）的使用场合，不适合查询较多、插入、删除较少的场合，非常不适合用于缓存。

参考资料

http://1wt.eu/articles/ebtree/ (Willy Tarreau个人网站对ebtree的介绍)