Java 5億整數(shù)大文件怎么排序
問(wèn)題
給你1個(gè)文件bigdata,大小4663M,5億個(gè)數(shù),文件中的數(shù)據(jù)隨機(jī),如下一行一個(gè)整數(shù):
6196302
3557681
6121580
2039345
2095006
1746773
7934312
2016371
7123302
8790171
2966901
...
7005375
現(xiàn)在要對(duì)這個(gè)文件進(jìn)行排序,怎么搞?
內(nèi)部排序
先嘗試內(nèi)排,選2種排序方式:
3路快排:
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;
//當(dāng)序列非常小,用插入排序
if(n <= cutoff) {
InsertionSort insertionSort = SortFactory.createInsertionSort();
insertionSort.perform(a,low,high);
//當(dāng)序列中小時(shí),使用median3
}else if(n <= 100) {
int m = median3(a,low,low + (n >>> 1),high);
exchange(a,m,low);
//當(dāng)序列比較大時(shí),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;
//中心點(diǎn)
Comparable<T> pivot = a[low];
int i = low + 1;
/*
* 不變式:
* 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] 待考察區(qū)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);
}
歸并排序:
/**
* 小于等于這個(gè)值的時(shí)候,交給插入排序
*/
private final int cutoff = 8;
/**
* 對(duì)給定的元素序列進(jìn)行排序
*
* @param a 給定元素序列
*/
@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的時(shí)候,交給插入排序
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);
//考慮局部有序 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++];
}
}
}
數(shù)據(jù)太多,遞歸太深 ->棧溢出?加大Xss?
數(shù)據(jù)太多,數(shù)組太長(zhǎng) -> OOM?加大Xmx?
耐心不足,沒(méi)跑出來(lái).而且要將這么大的文件讀入內(nèi)存,在堆中維護(hù)這么大個(gè)數(shù)據(jù)量,還有內(nèi)排中不斷的拷貝,對(duì)棧和堆都是很大的壓力,不具備通用性。
sort命令來(lái)跑
sort -n bigdata -o bigdata.sorted
跑了多久呢?24分鐘.
為什么這么慢?
粗略的看下我們的資源:
1. 內(nèi)存
jvm-heap/stack,native-heap/stack,page-cache,block-buffer
2. 外存
swap + 磁盤(pán)數(shù)據(jù)量很大,函數(shù)調(diào)用很多,系統(tǒng)調(diào)用很多,內(nèi)核/用戶緩沖區(qū)拷貝很多,臟頁(yè)回寫(xiě)很多,io-wait很高,io很繁忙,堆棧數(shù)據(jù)不斷交換至swap,線程切換很多,每個(gè)環(huán)節(jié)的鎖也很多.
總之,內(nèi)存吃緊,問(wèn)磁盤(pán)要空間,臟數(shù)據(jù)持久化過(guò)多導(dǎo)致cache頻繁失效,引發(fā)大量回寫(xiě),回寫(xiě)線程高,導(dǎo)致cpu大量時(shí)間用于上下文切換,一切,都很糟糕,所以24分鐘不細(xì)看了,無(wú)法忍受.
位圖法
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);
}
nice!跑了190秒,3分來(lái)鐘.
以核心內(nèi)存4663M/32大小的空間跑出這么個(gè)結(jié)果,而且大量時(shí)間在用于I/O,不錯(cuò).
問(wèn)題是,如果這個(gè)時(shí)候突然內(nèi)存條壞了1、2根,或者只有極少的內(nèi)存空間怎么搞?
外部排序
該外部排序上場(chǎng)了.
外部排序干嘛的?
內(nèi)存極少的情況下,利用分治策略,利用外存保存中間結(jié)果,再用多路歸并來(lái)排序; map-reduce的嫡系.

1.分
內(nèi)存中維護(hù)一個(gè)極小的核心緩沖區(qū)memBuffer,將大文件bigdata按行讀入,搜集到memBuffer滿或者大文件讀完時(shí),對(duì)memBuffer中的數(shù)據(jù)調(diào)用內(nèi)排進(jìn)行排序,排序后將有序結(jié)果寫(xiě)入磁盤(pán)文件bigdata.xxx.part.sorted.
循環(huán)利用memBuffer直到大文件處理完畢,得到n個(gè)有序的磁盤(pán)文件:

2.合
現(xiàn)在有了n個(gè)有序的小文件,怎么合并成1個(gè)有序的大文件?
把所有小文件讀入內(nèi)存,然后內(nèi)排?
(⊙o⊙)…
no!
利用如下原理進(jìn)行歸并排序:
我們舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子:
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,這3個(gè)文件中的最小值是:min(1,2,3) = 1
也就是說(shuō),最終大文件的當(dāng)前最小值,是文件1、2、3的當(dāng)前最小值的最小值,繞么?
上面拿出了最小值1,寫(xiě)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,這3個(gè)文件中的最小值是:min(5,2,3) = 2
將2寫(xiě)入大文件.也就是說(shuō),最小值屬于哪個(gè)文件,那么就從哪個(gè)文件當(dāng)中取下一行數(shù)據(jù).(因?yàn)樾∥募?nèi)部有序,下一行數(shù)據(jù)代表了它當(dāng)前的最小值)
最終的時(shí)間,跑了771秒,13分鐘左右.
less bigdata.sorted.text
...
9999966
9999967
9999968
9999969
9999970
9999971
9999972
9999973
9999974
9999975
9999976
9999977
9999978
...
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