面试热身：5 亿整数的大文件，排个序 ？

作者 : foreach_break

来源 : cnblogs.com/foreach-break/p/external_sort.html

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：

6196302
3557681
6121580
2039345
2095006
1746773
7934312
2016371
7123302
8790171
2966901
...
7005375

先尝试内排，选2种排序方式：

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);
    }

/**
     * 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++];
            }
        }
    }

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 -n bigdata -o bigdata.sorted

跑了多久呢？24分钟.

为什么这么慢？

粗略的看下我们的资源：

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.

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.

less bigdata.sorted.text
...
9999966
9999967
9999968
9999969
9999970
9999971
9999972
9999973
9999974
9999975
9999976
9999977
9999978
...

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