Golang: 外部排序项目

程序员文章站 2024-03-03 19:12:40

...

项目流程：

生成一个随机数文件，假设文件很大
从文件中分块地读取数据到内存，进行各个结点的内部排序
归并排序得到最终的排序结果写入文件中

应用场景：

单机内存大小不足时，想要对大数据进行排序。
可以添加其他分布式管理的功能，例如对分布式日志文件进行整合。

涉及到的Golang特性：

面向接口–Reader/Writer接口的使用
函数式编程
并发编程

源码链接：https://github.com/chao2015/externalsort

源码分析：

1. channel通信
2. 内部排序
3. 归并排序
4. 随机数生成函数
5. 读写数据
6. 单机版外部排序
7. 集群版外部排序

Golang: 外部排序项目

1. channel通信

// 数据源来自于一个Array
func ArraySource(a ...int) <-chan int {
    // 调用的真实情况是，函数新建一个channel并马上返回，并行的goroutine来进行发送数据的操作，发送完后记得close。
    // func: 1.新建一个channel
    out := make(chan int)
    // go: 1.发送数据（channel是goroutine之间的通信管道）
    go func() {
        for _, v := range a {
            out <- v
        }
        // go: 2.关闭channel，否则会报错：fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!
        close(out)
    }()
    // func: 2.返回这个channel
    return out
}

func TestArraySource(t *testing.T) {
    // 1. channel通信
    p := pipeline.ArraySource(3, 2, 6, 7, 4)
    // (1)
    //for {
    //  if num, ok := <-p; ok {
    //      fmt.Println(num)
    //  } else {
    //      break
    //  }
    //}

    //(2) 简略写法
    for v := range p {
        fmt.Println(v)
    }
}

Output：

2. 内部排序

var startTime time.Time

func Init() {
    startTime = time.Now()
}

// 内部排序
func InMemSort(in <-chan int) <-chan int {
    out := make(chan int, 1024)
    go func() {
        // Read into memory
        a := []int{}
        for v := range in {
            a = append(a, v)
        }
        fmt.Println("Read done:", time.Now().Sub(startTime))

        // Sort
        sort.Ints(a)
        fmt.Println("InMemSort done:", time.Now().Sub(startTime))

        // Output
        for _, v := range a {
            out <- v
        }
        close(out)
    }()
    return out
}

func TestInMemSort(t *testing.T) {
    // 2. 内部排序
    p := pipeline.InMemSort(
        pipeline.ArraySource(3, 2, 6, 7, 4))
    for v := range p {
        fmt.Println(v)
    }
}

Output:

Read done: 20.008µs
InMemSort done: 62.384µs
2
3
4
6
7

3. 归并排序

func Merge(in1, in2 <-chan int) <-chan int {
    out := make(chan int, 1024)
    go func() {
        v1, ok1 := <-in1
        v2, ok2 := <-in2
        for ok1 || ok2 {
            if !ok2 || (ok1 && v1 <= v2) {
                out <- v1
                v1, ok1 = <-in1
            } else {
                out <- v2
                v2, ok2 = <-in2
            }
        }
        close(out)
        fmt.Println("Merge done:", time.Now().Sub(startTime))
    }()
    return out
}

func TestMerge(t *testing.T) {
    pipeline.Init()

    // 3. 归并排序
    p := pipeline.Merge(
        pipeline.InMemSort(pipeline.ArraySource(3, 2, 6, 7, 4)),
        pipeline.InMemSort(pipeline.ArraySource(7, 4, 0, 3, 2, 8, 13, 8)))
    for v := range p {
        fmt.Println(v)
    }
}

Output:

Read done: 33.618µs
InMemSort done: 82.779µs
Read done: 60.004µs
InMemSort done: 122.588µs
Merge done: 133.939µs
0
2
2
3
3
4
4
6
7
7
8
13

4. 随机数生成函数

// 随机生成count个int型数据
func RandomSource(count int) <-chan int {
    out := make(chan int)
    go func() {
        for i := 0; i < count; i++ {
            out <- rand.Int()
        }
        close(out)
    }()
    return out
}

func TestRandomSource(t *testing.T) {
    p := pipeline.RandomSource(10)
    for v := range p {
        fmt.Println(v)
    }
}

Output:

5577006791947779410
8674665223082153551
6129484611666145821
4037200794235010051
3916589616287113937
... ...

5. 读写数据

读写端要做到：

buffer大小一致
大小端一致

// 读数据。第一个参数是读的来源对象，第二个参数是读取长度(-1全读)。输出是一个channel
func ReaderSource(reader io.Reader, chunkSize int) <-chan int {
    out := make(chan int, 1024)
    go func() {
        // 64位系统的int型大小是64，所以用一个64位buffer = byte(8)*8
        buffer := make([]byte, 8)
        // 读取长度的控制变量
        bytesRead := 0
        for {
            // n是读取的长度
            n, err := reader.Read(buffer)
            bytesRead += n
            // 可能最后读取4字节数据，nil=EOF，所以要先读取数据，再判断nil
            if n > 0 {
                // 大端还是小端，发送和接收端统一即可
                out <- int(binary.BigEndian.Uint64(buffer))
            }
            if err != nil ||
                (chunkSize != -1 && bytesRead >= chunkSize) {
                break
            }
        }
        close(out)
    }()
    return out
}

// 写数据。第一个参数是写的目的对象，第二个参数是写的数据channel
func WriteSink(writer io.Writer, in <-chan int) {
    for v := range in {
        buffer := make([]byte, 8)
        binary.BigEndian.PutUint64(buffer, uint64(v))
        writer.Write(buffer)
    }
}

func main() {
    const filename = "small.in"
    const n = 64

    // 新建文件，返回可用的文件描述符
    file, err := os.Create(filename)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()

    // 生成随机数
    p := pipeline.RandomSource(n)

    // 写数据到文件
    // 包装文件描述符，使用缓存机制，提高读写速度
    writer := bufio.NewWriter(file)
    pipeline.WriteSink(writer, p)
    writer.Flush() // 确保缓存数据全部写入

    // 上面的文件描述符offset在末尾，不能用于读取
    // 打开文件
    file, err = os.Open(filename)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()

    // 读取数据
    p = pipeline.ReaderSource(bufio.NewReader(file), -1)
    count := 0
    for v := range p {
        fmt.Println(v)
        count++
        if count >= 100 {
            break
        }
    }
}

Output:

// 生成small.in数据文件，可以查看文件大小，以上代码生成64*8=512bit
5577006791947779410
8674665223082153551
6129484611666145821
4037200794235010051
3916589616287113937
... ...

6. 单机版外部排序

前面4步就是demo测试，通过第5步生成small.in的待排序文件是必要的。
下面所要做的工作，就是从待排序文件中分块读取数据，块内排序后再归并排序，生成结果。

// 搭建归并节点组，递归调用实现2路归并
func MergeN(inputs ...<-chan int) <-chan int {
    if len(inputs) == 1 {
        return inputs[0]
    }
    m := len(inputs) / 2
    // merge inputs[0..m) and inputs [m..end)
    return Merge(
        MergeN(inputs[:m]...),
        MergeN(inputs[m:]...))
}

// pipeline的搭建及运行，单机上时，分块数(chunkCount)最好是cpu的核数
func createPipeline(
    filename string,
    fileSize, chunkCount int) <-chan int {

    chunkSize := fileSize / chunkCount
    pipeline.Init()

    // 初始化结点组
    sortResults := []<-chan int{}
    for i := 0; i < chunkCount; i++ {
        // 打开文件
        file, err := os.Open(filename)
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        // 设置offset
        file.Seek(int64(i*chunkSize), 0)
        // 读取数据
        source := pipeline.ReaderSource(
            bufio.NewReader(file), chunkSize)
        // 内部排序后，追加到结点组中
        sortResults = append(sortResults, pipeline.InMemSort(source))
    }

    // 归并结点组
    return pipeline.MergeN(sortResults...)
}

func writeToFile(p <-chan int, filename string) {
    // 创建文件
    file, err := os.Create(filename)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()
    // 写入文件
    writer := bufio.NewWriter(file)
    defer writer.Flush()
    pipeline.WriteSink(writer, p)
}

func printFile(filename string) {
    // 打开文件
    file, err := os.Open(filename)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()
    // 读取数据
    p := pipeline.ReaderSource(file, -1)
    count := 0
    for v := range p {
        fmt.Println(v)
        count++
        if count >= 100 {
            break
        }
    }
}

func main() {
    // small 512 4
    // large 80000000 4
    const filename_prefix = "small" 

    // 单机版
    p := createPipeline(filename_prefix+".in", 512, 4)  // 文件大小(512/80000000)，读取块数(4)

    writeToFile(p, filename_prefix+".out")
    printFile(filename_prefix + ".out")
}

Output:

// 生成small.out文件
Read done: 357.557µs
InMemSort done: 646.607µs
Read done: 703.595µs
InMemSort done: 717.006µs
Read done: 752.546µs
InMemSort done: 768.127µs
Merge done: 809.478µs
Read done: 925.135µs
InMemSort done: 1.103011ms
Merge done: 1.149634ms
Merge done: 1.167648ms
Sorted:
261049867304784443
545291762129038907
605394647632969758
685213522303989579
732830328053361739
894385949183117216
... ...

7. 集群版外部排序

通过多端口之间的tcp通信来模拟集群。

// WriteSink的网络封装，写入数据
// 第一个参数是端口号，如":7000"，第二个参数是传输的数据channel
func NetworkSink(addr string, in <-chan int) {
    // 监听
    listener, err := net.Listen("tcp", addr)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    go func() {
        defer listener.Close()

        // 等待连接请求，返回下一个连接
        conn, err := listener.Accept()
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        defer conn.Close()
        // 写入数据
        writer := bufio.NewWriter(conn)
        defer writer.Flush()
        WriteSink(writer, in)
    }()
}

// ReaderSource的网络封装，读取数据
// 唯一参数是端口号。输出一个channel
func NetworkSource(addr string) <-chan int {
    out := make(chan int)
    go func() {
        // 连接
        conn, err := net.Dial("tcp", addr)
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        // 读取数据
        r := ReaderSource(bufio.NewReader(conn), -1)
        for v := range r {
            out <- v
        }
        close(out)
    }()
    return out
}

func createNetworkPipeline(
    filename string,
    fileSize, chunkCount int) <-chan int {

    chunkSize := fileSize / chunkCount
    pipeline.Init()

    // 初始化端口号组
    sortAddr := []string{}
    for i := 0; i < chunkCount; i++ {
        // 打开文件
        file, err := os.Open(filename)
        if err != nil {
            panic(err)
        }
        // 设置offset
        file.Seek(int64(i*chunkSize), 0)
        // 读取数据
        source := pipeline.ReaderSource(bufio.NewReader(file), chunkSize)
        // 端口号
        addr := ":" + strconv.Itoa(7000+i)
        // 起tcp服务
        pipeline.NetworkSink(addr, pipeline.InMemSort(source))
        // 追加到端口号组
        sortAddr = append(sortAddr, addr)
    }

    // 初始化结点组
    sortResults := []<-chan int{}
    for _, addr := range sortAddr {
        sortResults = append(sortResults, pipeline.NetworkSource(addr))
    }

    // 归并结点组
    return pipeline.MergeN(sortResults...)
}

func main() {
    // small 512 4
    // large 80000000 4
    const filename_prefix = "small"

    // 网络版
    p := createNetworkPipeline(filename_prefix+".in", 512, 4)

    writeToFile(p, filename_prefix+".out")
    printFile(filename_prefix + ".out")
}

Output:

Read done: 863.808µs
InMemSort done: 1.21919ms
Read done: 1.256505ms
InMemSort done: 1.262217ms
Read done: 1.233068ms
Read done: 1.309252ms
InMemSort done: 1.352371ms
InMemSort done: 1.313725ms
Merge done: 1.902537ms
Merge done: 2.043074ms
Merge done: 2.066381ms
Sorted:
261049867304784443
545291762129038907
605394647632969758
685213522303989579
732830328053361739
... ...

上一篇：一个简单的文件MD5码自动计算比较器（附源码）

下一篇： iOS xib设置阴影

Golang: 外部排序项目

1. channel通信

2. 内部排序

3. 归并排序

4. 随机数生成函数

5. 读写数据

6. 单机版外部排序

7. 集群版外部排序

Golang: 外部排序项目

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