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问题
给你1个文件bigdata，大小4663M，5亿个数，文件中的数据随机,如下一行一个整数：
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3557681
6121580
2039345
2095006
1746773
7934312
2016371
7123302
8790171
2966901
...
7005375
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现在要对这个文件进行排序，怎么搞？
内部排序
先尝试内排，选2种排序方式：
3路快排：
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private
final
int
cutoff =
8
;
public
<T>
void
perform(Comparable<T>[] a) {
perform(a,
0
,a.length -
1
);
}
private
<T>
int
median3(Comparable<T>[] a,
int
x,
int
y,
int
z) {
if
(lessThan(a[x],a[y])) {
if
(lessThan(a[y],a[z])) {
return
y;
}
else
if
(lessThan(a[x],a[z])) {
return
z;
}
else
{
return
x;
}
}
else
{
if
(lessThan(a[z],a[y])){
return
y;
}
else
if
(lessThan(a[z],a[x])) {
return
z;
}
else
{
return
x;
}
}
}
private
<T>
void
perform(Comparable<T>[] a,
int
low,
int
high) {
int
n = high - low +
1
;
//当序列非常小，用插入排序
if
(n <= cutoff) {
InsertionSort insertionSort = SortFactory.createInsertionSort();
insertionSort.perform(a,low,high);
//当序列中小时，使用median3
}
else
if
(n <=
100
) {
int
m = median3(a,low,low + (n >>>
1
),high);
exchange(a,m,low);
//当序列比较大时，使用ninther
}
else
{
int
gap = n >>>
3
;
int
m = low + (n >>>
1
);
int
m1 = median3(a,low,low + gap,low + (gap <<
1
));
int
m2 = median3(a,m - gap,m,m + gap);
int
m3 = median3(a,high - (gap <<
1
),high - gap,high);
int
ninther = median3(a,m1,m2,m3);
exchange(a,ninther,low);
}
if
(high <= low)
return
;
//lessThan
int
lt = low;
//greaterThan
int
gt = high;
//中心点
Comparable<T> pivot = a[low];
int
i = low +
1
;
/*
* 不变式：
* a[low..lt-1] 小于pivot -> 前部(first)
* a[lt..i-1] 等于 pivot -> 中部(middle)
* a[gt+1..n-1] 大于 pivot -> 后部(final)
*
* a[i..gt] 待考察区域
*/
while
(i <= gt) {
if
(lessThan(a[i],pivot)) {
//i-> ,lt ->
exchange(a,lt++,i++);
}
else
if
(lessThan(pivot,a[i])) {
exchange(a,i,gt--);
}
else
{
i++;
}
}
// a[low..lt-1] < v = a[lt..gt] < a[gt+1..high].
perform(a,low,lt -
1
);
perform(a,gt +
1
,high);
}
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归并排序：
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/**
* 小于等于这个值的时候，交给插入排序
*/
private
final
int
cutoff =
8
;
/**
* 对给定的元素序列进行排序
*
* @param a 给定元素序列
*/
@Override
public
<T>
void
perform(Comparable<T>[] a) {
Comparable<T>[] b = a.clone();
perform(b, a,
0
, a.length -
1
);
}
private
<T>
void
perform(Comparable<T>[] src,Comparable<T>[] dest,
int
low,
int
high) {
if
(low >= high)
return
;
//小于等于cutoff的时候,交给插入排序
if
(high - low <= cutoff) {
SortFactory.createInsertionSort().perform(dest,low,high);
return
;
}
int
mid = low + ((high - low) >>>
1
);
perform(dest,src,low,mid);
perform(dest,src,mid +
1
,high);
//考虑局部有序 src[mid] <= src[mid+1]
if
(lessThanOrEqual(src[mid],src[mid+
1
])) {
System.arraycopy(src,low,dest,low,high - low +
1
);
}
//src[low .. mid] + src[mid+1 .. high] -> dest[low .. high]
merge(src,dest,low,mid,high);
}
private
<T>
void
merge(Comparable<T>[] src,Comparable<T>[] dest,
int
low,
int
mid,
int
high) {
for
(
int
i = low,v = low,w = mid +
1
; i <= high; i++) {
if
(w > high || v <= mid && lessThanOrEqual(src[v],src[w])) {
dest[i] = src[v++];
}
else
{
dest[i] = src[w++];
}
}
}
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数据太多，递归太深 ->栈溢出？加大Xss？
数据太多，数组太长 -> OOM？加大Xmx?
耐心不足，没跑出来.而且要将这么大的文件读入内存，在堆中维护这么大个数据量，还有内排中不断的拷贝，对栈和堆都是很大的压力，不具备通用性。
sort命令来跑
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1
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sort
-n bigdata -o bigdata.sorted
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跑了多久呢？24分钟.
为什么这么慢？
粗略的看下我们的资源：
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- 内存
jvm-heap/stack，native-heap/stack,page-cache，block-buffer- 外存
swap + 磁盘数据量很大，函数调用很多，系统调用很多，内核/用户缓冲区拷贝很多，脏页回写很多，io-wait很高，io很繁忙，堆栈数据不断交换至swap，线程切换很多，每个环节的锁也很多.
总之，内存吃紧，问磁盘要空间，脏数据持久化过多导致cache频繁失效，引发大量回写，回写线程高，导致cpu大量时间用于上下文切换，一切，都很糟糕，所以24分钟不细看了，无法忍受.
位图法
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private
BitSet bits;
public
void
perform(
String largeFileName,
int
total,
String destLargeFileName,
Castor<Integer> castor,
int
readerBufferSize,
int
writerBufferSize,
boolean
asc)
throws
IOException {
System.out.println(
"BitmapSort Started."
);
long
start = System.currentTimeMillis();
bits =
new
BitSet(total);
InputPart<Integer> largeIn = PartFactory.createCharBufferedInputPart(largeFileName, readerBufferSize);
OutputPart<Integer> largeOut = PartFactory.createCharBufferedOutputPart(destLargeFileName, writerBufferSize);
largeOut.delete();
Integer data;
int
off =
0
;
try
{
while
(
true
) {
data = largeIn.read();
if
(data ==
null
)
break
;
int
v = data;
set(v);
off++;
}
largeIn.close();
int
size = bits.size();
System.out.println(String.format(
"lines : %d ,bits : %d"
, off, size));
if
(asc) {
for
(
int
i =
0
; i < size; i++) {
if
(get(i)) {
largeOut.write(i);
}
}
}
else
{
for
(
int
i = size -
1
; i >=
0
; i--) {
if
(get(i)) {
largeOut.write(i);
}
}
}
largeOut.close();
long
stop = System.currentTimeMillis();
long
elapsed = stop - start;
System.out.println(String.format(
"BitmapSort Completed.elapsed : %dms"
,elapsed));
}
finally
{
largeIn.close();
largeOut.close();
}
}
private
void
set(
int
i) {
bits.set(i);
}
private
boolean
get(
int
v) {
return
bits.get(v);
}
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nice!跑了190秒，3分来钟.
以核心内存4663M/32大小的空间跑出这么个结果，而且大量时间在用于I/O，不错.
问题是，如果这个时候突然内存条坏了1、2根，或者只有极少的内存空间怎么搞？
外部排序
该外部排序上场了.
外部排序干嘛的？
- 内存极少的情况下，利用分治策略，利用外存保存中间结果，再用多路归并来排序;
- map-reduce的嫡系.
1.分
内存中维护一个极小的核心缓冲区memBuffer，将大文件bigdata按行读入，搜集到memBuffer满或者大文件读完时，对memBuffer中的数据调用内排进行排序，排序后将有序结果写入磁盘文件bigdata.xxx.part.sorted.
循环利用memBuffer直到大文件处理完毕，得到n个有序的磁盘文件：
2.合
现在有了n个有序的小文件，怎么合并成1个有序的大文件？
把所有小文件读入内存，然后内排？
(⊙o⊙)…
no!
利用如下原理进行归并排序：
我们举个简单的例子：
文件1：3,6,9
文件2：2,4,8
文件3：1,5,7第一回合：
文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行
文件2的最小值：2，排在文件2的第1行
文件3的最小值：1，排在文件3的第1行
那么，这3个文件中的最小值是：min(1,2,3) = 1
也就是说，最终大文件的当前最小值，是文件1、2、3的当前最小值的最小值，绕么？
上面拿出了最小值1，写入大文件.
第二回合：
文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行
文件2的最小值：2，排在文件2的第1行
文件3的最小值：5，排在文件3的第2行
那么，这3个文件中的最小值是：min(5,2,3) = 2
将2写入大文件.也就是说，最小值属于哪个文件，那么就从哪个文件当中取下一行数据.（因为小文件内部有序，下一行数据代表了它当前的最小值）
最终的时间，跑了771秒，13分钟左右.
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less bigdata.sorted.text
...
9999966
9999967
9999968
9999969
9999970
9999971
9999972
9999973
9999974
9999975
9999976
9999977
9999978
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