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大数据计数原理 1+0=1 这你都不会算(一)

[日期:2017-09-06] 来源:公众账号  作者: [字体: ]

hello哈,大家是不是好久没见到我啦?我也是一直在摸索小伙伴们喜欢看到什么东西,不喜欢看什么东西,还请大家多多支持。为了表示感谢。小蕉在这给你们一鞠躬,二鞠躬,三。事不过三~

1+0=1你都不会谈什么大数据

这篇呢,又是开坑之作,这是一个系列,主要会将大数据下的计数原理。说到计数,不知道大家会第一印象想到什么,我估计会是。。数手指。。没错,小蕉从小学开始就开始数手指,所有20以内的加减法很早就掌握了。研表究明,这估计也是我们现在使用十进制的原因,如果我们每个人每只手都有6只手指,那我们可能就用十二进制了。

好了不扯了,那用程序怎么计数呢?要去重那种。按照我拍脑袋设想呢,第一印象,嗯用HastSet准没错,但是HashSet占用的内存有多少你们知道吗?可以装下我一年的米饭。内存占用太大,所以就有了后面的B-tree,Bitmap,Bloom Filter,Linear Counting,LogLog Counting,Adaptive Counting,HyperLogLog Counting,HyperLogLog++ Counting。

如果现在你们一个都听不懂的话,那就对了,但那也木有关系,我会一个一个跟你们讲清楚哒。(如果我不断更的话,嗯)

那第一篇就开始讲HashSet是怎么进行计数的吧。首先我们看一下HashSet的底层结构是什么。

from HashSet

private transient HashMap<E,Object> map;
public HashSet() {
    map = new HashMap<E,Object>();
}

唔,咩你甘噶。想不到你是这样的HashSet,底层居然是一个私有的无法序列化的HashMap,黑人问号脸。计数嘛,我们就会想知道,集合中有没有存在过这个数字,那HashSet是怎么知道它自己的集合中有没有存在某个值的呢?

from HashSet

public boolean contains(Object o) {
    return map.containsKey(o);
}

oh,原来是直接调用了HashMap的containsKey这个方法,那HashMap又是怎么找的呢?

from HashMap

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
         e != null;
         e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash &&
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return e;
    }
    return null;
}

看不懂也没关系我讲给你听。首先算一下key的hash值,然后在自己的HashEntry的数组里面(其实就是一个元素都是链表的数组,哎呀好拗口),找到对应的HashEntry,找到之后呢,再根据链表一个一个找,如果发现key的hash值,引用,或者equals完全相等,嗯没错,那这个key就已经存在在HashSet中啦。这时候计数就不用+1了。

那如果一个值不存在呢?那就计数+1,顺便把自己放到集合里边嘛~怎么放呢?程序员有一句黑话叫,"don't bb,show me the code"。

from HashSet

private static final Object PRESENT = new Object();
public boolean add(E e) {
    return map.put(e, PRESENT)==null;
}

由此可见,也只是调用了HashMap的put方法,还特么把一个叫PRESENT的不知道什么鬼的静态的私有的无法修改的Object当成value值了。oh好像这样也可以理解,我们只是需要借助HashMap的key就知道重不重复了。至于HashMap是怎么put一个值得呢?

from HashMap

public V put(K key, V value) {
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key.hashCode());
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    modCount++;
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

好这一堆基本都不用看,就看那个addEntry就够了,上面一大坨大概的意思就是,如果key已经存在了,那就覆盖原有的value值,然后就啥也不干,这不是我们本次的重点(modCount跟线程安全有关感兴趣同学自省度娘)。

from HashMap

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
               table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
               if (size++ >= threshold)
                   resize(2 * table.length);
 }

这一小段大概的意思呢,就是,把原来HashEntry的数组对应hash位置的值拿出来,然后把现在的值接到最前面去。然后非常关键的代码出现了。

size++

哇哇哇,size++,嗯,计数靠谱了,可以计数了。

from HashSet

public int size() {
    return map.size();
}

from HashMap

public int size() {
    return size;
}

嗯我们可以看到,就是直接把size返回了。

到这里我们已经说完了HashSet的计数原理啦。那么如果有N个值,这个HashSet需要多少空间呢?假设整个HashMap都放满了。

至少需要N*8+PRESENT,还要加上HashEntry的开销,只能说是吃内存大户。

下一次,我们继续聊聊,稍微不太那么占内存的计数方法。





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